Cómo ayuda el análisis de datos a crear estadísticas más avanzadas en el beisbol

Estamos en una nueva era de análisis de datos en el béisbol. Este deporte siempre ha sido un juego de números, demasiados números (carreras, promedio de bateo, Home Runs, lanzamientos, etc.), y dentro de todos esos datos se encuentran las claves para desarrollarlo en el futuro.

Desde que en 2004 se publicó el libro Moneyball de Michael Lewis, donde se exponía el uso de estadísticas avanzadas de béisbol por parte de los Atléticos de Oakland y el gerente general del equipo, Billy Beane, para sobresalir en ese competitivo mercado. El libro dio lugar al resurgimiento del uso de herramientas de análisis de datos en la MLB (Major League Baseball). Antes de que se publicara el libro, solo cinco equipos de la MLB habían establecido un departamento de análisis de datos dentro de sus organizaciones. En 2017, los 30 equipos utilizaban análisis avanzados para evaluar el rendimiento de los jugadores.

Hoy en día, cada franquicia de las Grandes Ligas se basa en estadísticas avanzadas, con un número creciente de clubes que emplean personal completo dedicado a su estudio, desarrollo e implementación en los procesos de toma de decisiones.

La MLB está recopilando todas las estadísticas que se producen en el juego del beisbol usando una nueva tecnología llamada Statcast. Aunque las estadísticas estándar siguen siendo bastante valiosas, las fórmulas y cifras avanzadas han jugado un papel fundamental en la creación de los equipos del campeonato.

Las métricas avanzadas de Statcast

Statcast es el sistema de captura de datos que permite la recopilación y el análisis de una gran cantidad de datos de béisbol, éste como casi todos los deportes se basan cada vez más en datos, aunque el béisbol ha estado siempre a la vanguardia, la capacidad de democratizar el acceso al análisis y la información será fundamental para el futuro de este deporte.

En el mundo de Statcast, la generación de datos de béisbol comienza cuando los jugadores entran al campo. Los sensores de seguimiento óptico proporcionados por Hawk-Eye Innovations transmiten datos de movimiento del jugador y la pelota desde cada estadio a la base de datos MLB PostgreSQL alojada en Google Cloud. Durante los seis años de historia de Statcast, el equipo de MLB Technology ha creado cientos de métricas derivadas de estos datos y hace que los datos a nivel de evento (lanzamiento por lanzamiento) y las métricas asociadas sean accesibles para socios y clubes a través de la aplicación Stats API.

La máquina MVP

Este libro es como una versión 2.0 de Moneyball, en él, sus autores describen lo que sucede cuando los equipos adoptan la ciencia de datos con un énfasis fundamental en el cultivo del potencial humano. Desde acelerómetros, hasta túneles de viento y cámaras digitales de alta velocidad y alta resolución, los datos personalizados y el análisis de las capacitaciones hacen que un jugador mediocre se transforme en un all star.

Los KPI (indicador clave de rendimiento) están en todas partes; ahora todo el mundo espera que la información no solo ayude a controlar el rendimiento diario, sino que lo mejore de forma apreciable. Eso requiere que tanto los jugadores como los entrenadores, estén abiertos a los análisis y la información basados ​​en datos. Necesitan actitudes recalibradas, así como aptitudes, para trabajar.

Las apuestas deportivas

Así como es difícil para los mejores bateadores del mundo conseguir un hit en un juego de las Grandes Ligas, también lo es para los científicos de datos y los fanáticos del béisbol disponer de unos buenos pronósticos MLB para tener éxito y ganar en las apuestas.

El uso de modelos predictivos de aprendizaje automático para ayudar a ganar, describe una clase general de algoritmos que son muy flexibles y aprenden patrones a partir de grandes cantidades de datos.

La gran cantidad de datos sobre los deportes estadounidenses es impresionante y el apetito de los clientes es enorme. Eso se traduce en que deportes como el beisbol son muy populares, pero también, desde la perspectiva de las apuestas deportivas, muestran una mayor propensión a las propuestas de los jugadores basadas en datos.