Marcar tus objetivos de analítica con la leyenda del fútbol Tim Howard

Tecnología   |   Asa Whillock   |   14 de noviembre de 2022

Nota del editor: En este blog, se presenta una entrevista entre Asa Whillock, vicepresidente y gerente general de Alteryx Machine Learning, y Tim Howard, estrella del fútbol internacional

 

Tim Howard es el portero con más partidos y triunfos de la historia del fútbol en Estados Unidos. Tim, un estadounidense que también fue jugador del mundialmente famoso equipo británico Manchester United, jugó en tres Copas Mundiales y ostenta el título de MLS All-Star, además del récord de atajadas en un solo partido. En la actualidad, es director deportivo y propietario minoritario del Memphis 901 FC, analista de NBC Sports y padre de dos pequeños futbolistas.

 

Recientemente, me reuní con Tim para hablar sobre cómo la analítica lo ha ayudado a planificar, ganar y alcanzar el éxito en este deporte tan competitivo a nivel mundial. Además, analizamos el rol de la analítica en el fichaje de los equipos, la definición de estrategias, la preparación de los partidos y mucho más. También hablamos sobre el poder del aprendizaje automático y la nube, y cómo estos suman un positivo impulso a la analítica moderna.

 

Un momento crucial para Tim fue la tanda de penales contra el Manchester United. Ante 90 000 personas que presenciaron las semifinales de la FA Cup en el estadio inglés de Wembley, Tim lo compara con haber superado un desafío titánico. “[Antes del partido] mi preparador de porteros y yo nos reunimos en una oscura sala de conferencias para repasar a todos los lanzadores y sus estadísticas”, recuerda. “A veces recurren a los suplentes, así que tuvimos que analizar a todos los jugadores: ¿han pateado penales con sus selecciones? ¿O para clubes anteriores? ¿Los patearon a la izquierda o la derecha? Abarcamos todos los ángulos”.

 

Tim esperaba un desempate porque, gracias a su análisis, sabía más o menos a qué jugadores elegiría el Manchester United para ser sus cinco o diez primeros tiradores y cómo iban a patear los penales. Cuando llegó la tanda de penales, señala: “Me sentía increíblemente confiado de que iba a atajar dos, y con dos de cinco [probablemente ganaríamos]. Recuerdo haber esbozado una sonrisa irónica pensando: ‘Caramba, creo que acertamos en esta, los análisis realmente funcionaron'”.

 

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Tim ha aplicado la analítica en innumerables ocasiones a lo largo de su carrera como portero. “Todo el mundo en los deportes busca ese 1 % adicional”, comenta. “Para mí, fue estudiar a los delanteros y sus tendencias. Estudié los ángulos que preferían y también qué tipo de combinaciones utilizaban: carreras al primer y segundo palo. Los entrenadores organizaban las sesiones de entrenamiento en función de esas estadísticas, y la confianza que me daba eso me permitía tener una ventaja adicional”. Otras estadísticas importantes que Tim ha utilizado en sus análisis son los goles previstos, el tiempo de posesión y los “mapas de calor” que muestran la actividad en el campo.

 

Tim también valora la analítica en su rol más reciente como propietario minoritario de un equipo y director deportivo: “En la búsqueda y el fichaje de jugadores, la analítica y la estadística son probablemente el 90 % de la tarea”. Agrega: “Tienes que confiar en tu instinto, pero inviertes tanto dinero en estos contratos que cuando te equivocas tienes dificultades. Por lo tanto, comentamos las estadísticas de las carreras de alta intensidad, las lesiones, las lesiones prolongadas, los goles y las asistencias, y las entradas en el área de penales: ¿cuántas veces un jugador recibe centros en una zona peligrosa?”.

 

Después de conversar con Tim, Monica Cisneros intervino con una rápida demostración sobre cómo la analítica puede predecir los resultados del fútbol. Utilizó Alteryx Analytics Cloud para encontrar las características más importantes que pueden influir en el resultado de un partido. Descubrió que las posibilidades de ganar de un equipo aumentaban considerablemente cuando mantenía la posesión del balón más del 50 % del tiempo, y que la precisión, la cantidad de pases exitosos del equipo contrario y el porcentaje de tiempo que tenía el balón en su poder eran los tres principales factores de predicción del éxito.

 

Para pasar los datos preparados a Alteryx Machine Learning, utilizó la biblioteca de datos compartida (una próxima característica) en Alteryx Analytics Cloud. “Alteryx Machine Learning nos permite crear modelos automáticamente sin necesidad de tener conocimientos de ciencia de datos”, explica Monica. Monica pasó de tener un conjunto de datos sin procesar a un modelo de aprendizaje automático preparado sin necesidad de tener conocimientos técnicos con Alteryx Analytics Cloud; una solución perfecta para usuarios sin experiencia técnica.

 

Obtén el poder predictivo de la analítica en tu equipo viendo el contenido bajo demanda. Si aún utilizas hojas de cálculo para la analítica, no te quedes en las ligas de aficionados. Si quieres aprender a administrar tu estrategia ganadora, acércate a nosotros para obtener una demostración gratuita de Alteryx Machine Learning.

 

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