💼 Sports Analytics: si vas a gestionar en deporte, mejor que entiendas esta época
💼 Sports Analytics: si vas a gestionar en deporte, mejor que entiendas esta época
Luis Scola, CEO Pallacanestro Varese, elogiado por usar datos como una franquicia de NBA. No es un cumplido: es el resultado de una búsqueda para achicar diferencias con rivales de mayor presupuesto.
A 20 años de la salida del libro escrito por Michael Lewis, a poco más de una década del estreno de la película, “Moneyball” se transformó en un concepto tan potente que su sentido estalla con la sola mención de la palabra. Aún sin conocer todo lo que encierra la idea (simplificada en cómo el análisis de datos puede desafíar el conocimiento dominante y encontrar riqueza en recursos humanos subvaluados), Moneyball se convirtió en el nombre genérico de un paradigma que define un abordaje singular de la gestión deportiva.
Una visión que ya tuvo mil hijos en béisbol, básquetbol, fútbol americano y en el fútbol-soccer, a pesar de no ser una novedad absoluta en la historia del deporte, cuando se revisan los diferentes usos de las estadísticas a lo largo del tiempo.
Los 20 años de Moneyball tuvieron su celebración en el escenario principal del MIT Sloane Sports Analytics Conference, el gran evento creado por Daryl Morey en 2006 en Boston, una ciudad que como bien dice John Muller produce dos clases de especies: nerds y fanáticos del deporte. Morey es presidente de operaciones de Philadelphia 76ers desde noviembre 2020, tras casi 15 años como ejecutivo en Houston Rockets. Sus inicios fueron en Boston Celtics en 2002.
Morey en la NBA y Moneyball como obra tienen la misma edad. Formado en ciencias de la computación, experto en el uso de estadísticas, Morey es uno de los autores intelectuales del cambio de estilo de juego en la NBA, que demostró con datos el valor del riesgo en el intento de tiro de los tres puntos, frente a otras vías de anotación.
Toma de decisiones basadas en datos, que generan el escenario más resbaladizo, polémico y que produce malestares intestinales para todos los involucrados: desafiar la sabiduría de los expertos y de los incumbentes. Eso hizo y hace Morey.
Por eso el co-fundador de la conferencia estuvo literalmente en un cumple cuando compartió el escenario con Michael Lewis, Bill James -icónico sabermetric del beisbol-, Shane Battier -campeón de NBA y ex VP de Miami Heat-, moderados por Jackie MacMullan, retirada analista deportiva de ESPN.
La charla completa se puede ver en este video a partir de las 2hs45 minutos. El asunto fue sobre el legado de los veinte años de Moneyball. Pero la mirada es mucho mas amplia porque finalmente, dos décadas más tarde, Michel Lewis confesó que Moneyball no es un libro sobre béisbol.
Esa afirmación justifica todo lo que podrán leer a partir de ahora.
Sports Analytics: un concepto de gestión que se aleja del lujo y tiene categoría de necesidad
Quienes lo conocen aseguran que Matthew Benham, dueño del Brentford, pone mala cara cuando se destaca que el éxito de su club está basado en Moneyball. Su modelo proviene de los cálculos matemáticos originados en el mundo de las apuestas y no es exactamente lo que Michael Lewis escribió en su libro. “No es Moneyball, es Brentford” titulamos el episodio de nuestro podcast sobre el club en julio 2020, cuando estuvo al borde del ascenso a la Premier League. Lo consiguieron al año siguiente. Brentford es actualmente uno de los grandes equipos de la temporada.
El punto de acuerdo podría estar en aceptar -y para los más puristas, tolerar- que Moneyball es un concepto flexible y que cada organización debería tener su propio Moneyball, como cada institución tiene su playbook. Un término que unifique, para hablar el mismo idioma.
En todo caso, Brentford, como también su socio danés FC Midtjylland, son clubes que van contra la cultura imperante del fútbol, que se basa en la toma de decisiones emocionales. Ese sería entonces el background del modelo Brentford: no tomar decisiones emocionales.
El sentido que está detrás de la acción es lo que aporta su valor real. En ese contexto fue que Michael Lewis dijo que Moneyball no era un libro sobre béisbol y que el impulso de meterse en ese mundo no estuvo dado por querer escribir sobre deportes.
Queda más claro con estos textuales de Lewis en la MIT Sloane Sports Analytics Conference 2023:
“Ya había escrito un libro sobre Wall Street (Liar’s Poker, 1989) y le dije a mi editor que mi próximo libro sería sobre béisbol. Parecía algo muy diferente, pero en realidad no lo era. Porque no fue difícil para la editorial demostrar que Michael Lewis escribía sobre los mercados. Y Moneyball era sobre el mercado de los atletas profesionales”.
“No escribí un libro sobre béisbol: (Moneyball) es un libro sobre cómo las personas se las ingenian para buscar y agregar valor a lo que hacen. Es un libro sobre la performance humana”.
Los datos pueden tener muchas funciones: analizar rendimiento propio y ajeno; evaluar procesos; descubrir modelos de juego y hallar talento subvaluado que el saber convencional no toma en consideración. Pero si no hay una búsqueda superior detrás de la acción, subyace una especie de vacío.
Aunque proviene de la NBA, fue Shane Battier el que la sacó del “estadio” de un batazo cuando dijo en aquel panel: “Un gran líder es el que conecta a las personas con un futuro que todavía no conocen”.
Luis Scola se destaca ahora como CEO de Pallacanestro Varese. Nuevo rol, nueva mirada: de la velocidad con la que suceden los hechos dentro de la cancha, a la visión estratégica, de mediano y largo plazo, más lenta, y que mide el impacto de sus resultados en un futuro impreciso.
De una entrevista reciente para el diario La Nación, tomo estas declaraciones de Scola sobre las motivaciones para desarrollar la estructura de analíticas avanzadas en Varese:
“Me encanta el concepto y lo que estoy haciendo en Pallacanestro Varese es como si fuera una startup. Somos el equipo con el presupuesto más bajo de la liga y lo que dijimos es: si hacemos lo mismo que los demás, vamos a perder, porque van a tener más plata. Entonces identificamos áreas donde los demás equipos –creemos nosotros– están retrasados, como el desarrollo de jugadores y el uso de analytics, y tratamos de acortar esa distancia de presupuesto siendo innovadores, usando números. Traer un jugador que vale uno y llevarlo a que valga cien..”
“Y eso es un concepto muy de startup: cuando empezás, no tenés nada, solo una idea. Me parece genial el concepto de hacer algo que nadie está haciendo, de algo que está mal o que no va a funcionar”
“Nuestro presupuesto de analytics es el equivalente a un jugador titular del equipo, y si bien no hay números oficiales, probablemente seamos el equipo que más gasta en eso. Hay muchas cosas donde ayuda, porque al final del día está muy limitado. Con tecnología podés analizar un pool de partidos y analizarlos estadísticamente, y armar un filtro. Con la estadística podemos ver 15.000 partidos en un segundo. Y con el ojo humano son cuatro en un día. Y es una persona que se dedicó solo a ver partidos en ese día, y es tremendamente inefectivo”
“Y otra cosa que se descubrió, no nosotros sino gente mucho tiempo atrás, es que el ojo engaña, y que mirando el partido tenés tendencia a ser influenciado por otros factores. La percepción en la mayoría de los casos está equivocada, y eso abre oportunidades. Es un nicho donde podés sacar ventaja o acortar esa diferencia de presupuestos”.
Luis Scola estuvo como speaker en Sloane Sports Analytics Conference en 2017 y previamente jugó para Houston Rockets, la escudería de Daryl Morey en el período 2007-2012. Son huellas suficientes como para interpretar un conocimiento de los datos, tal vez ya derivado en pasión. Pero detrás de eso hay una necesidad que le da sentido a la estrategia de las analíticas: somos el presupuesto más bajo de la liga y necesitamos achicar diferencias con los que tienen más dinero.
(Un stop en el camino: ¿Cuánto pierde tu club, liga o federación por no usar datos? Dejo la pregunta para pensarla y arriesgo la respuesta: no lo saben)
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La estrategia data driven de Varese, tan bien detallada por Scola en la entrevista de La Nación, fue destacada en este hilo. La amplificación del modelo de un club europeo, que se mueve a imagen y semejanza de una franquicia de la NBA, primero emergió desde la cancha: una noche con más de 100 puntos anotados, ritmo intenso de juego, menos time outs y búsqueda constante de tiros de tres puntos. Además todo eso “corta tickets”: el estadio lleva ocho sold outs consecutivos.
Si, claro: pero es básquet. Es otro deporte, presidente. Error. Los tiempos cambian y la cultura de los datos avanza también dentro del fútbol. En muchas ocasiones comentamos que trasladar el concepto Moneyball al fútbol era una gran equivocación. Porque el trasvasamiento de lo que funciona en el béisbol hacia el fútbol no tiene ni pies ni cabezas. Y el consejo es: cuando lean “el Moneyball del fútbol”, sepan que alguna trampita hay o se trata de un Everest de lugares comunes sin nutrientes.
Pero ahora que sabemos que debemos interpretar Moneyball como una idea flexible, como un protocolo que cada uno debe crear de acuerdo a sus necesidades -eso hizo Scola-, intentar incorporar los datos para mejorar todo lo que se procesa y se sabe sobre el fútbol, no tiene contraindicaciones.
¿Acaso no es un monumento al conocimiento y a la belleza este dashboard de datos físicos que nos demuestran que Messi jugó casi el 60 por ciento de la final contra Francia caminando? (Como también lo hizo el resto del Mundial…)
En la ciudad de los nerds y los fanáticos del deporte, los diferentes especialistas en datos se comunican en su propia lengua. Daryl Morey sabe más del básquet de NBA que de fútbol, pero su conocimiento le permite interpretar como pocos dónde están los límites y las especificidades de los datos aplicados al fútbol. Puede parecer básico, pero lean esta joyita:
“(En fútbol) podes hacer 10 pases geniales y aún así obtener un cero porque el arquero hace una gran atajada. Pero no es lo mismo cuando pateas el balón desde 40 metros y esperas que entre. Ambos son ceros, pero son ceros muy diferentes”.
Primero viene el sentido, y luego vienen los datos. Por eso los que rechazan el uso de estadísticas avanzadas en el fútbol se enojan tanto: no les encuentran sentido. Pero no porque no lo tenga, sino porque no hacen el ejercicio del descubrimiento que desemboque en la utilidad.
Nada grave: es un aprendizaje. Lo díficil es que se da en un deporte cultural como el fútbol, en el que nunca nos quedó del todo claro cuándo fue que aprendimos lo que sabemos y cómo fue que nos lo enseñaron.
Roberto Martínez, ex entrenador de Bélgica (selección data driven) y ahora en Portugal, hace que las piezas del fútbol y los datos encajen perfectamente:
“En otros deportes, los datos probablemente toman decisiones. En el fútbol, los datos respaldan las decisiones".
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Pueden darle play al botón para ir a la versión completa del webinar.
#Datazo
Second Spectrum agita el tracking
Genius Sports hizo una demostración de la plataforma Second Spectrum en la que reveló todas las capacidades de funcionamiento del tracking óptico en NFL, fútbol y básquet; con datos posicionales sorprendentes a partir del contacto inicial con la pelota y el posterior desarrollo de las acciones.
Sobre el final del video hay demostraciones del uso de realidad aumentada en partidos en vivo, con prototipos de patrocinios nunca vistos hasta ahora.
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mg.