¿Es el raspado de datos deportivos la nueva forma de vencer a su competencia?

El raspado de datos deportivos puede ser la diferencia entre construir un equipo ganador o perdedor. Muchos de nosotros podríamos haber visto u oído hablar del drama biográfico de 2011, Moneyball, que es un relato del intento del gerente de un equipo de baloncesto de armar un equipo ganador usando datos y un presupuesto limitado. Desde que se publicaron y actualizaron en línea diferentes métricas relacionadas con los atletas, los equipos han utilizado los datos para aumentar el rendimiento, los ingresos y el seguimiento de los fanáticos.

Hoy en día, los entrenadores y gerentes están utilizando datos para construir un equipo en el que cada jugador puede no ser una estrella, pero donde cada uno se complementa y juntos crean una combinación ganadora. En días anteriores, la mayoría de los datos tenían que obtenerse manualmente y, por lo tanto, había una limitación en la cantidad de datos que podía recopilar o los cálculos que podía ejecutar. Hoy en día, puede encontrar datos sobre cualquier jugador en la web y estos datos se actualizan periódicamente. Todo lo que necesita tener es un sistema de raspado web , donde puede ingresar nombres y obtener los puntos de datos específicos que desea ver.

¿Qué datos deportivos puedes raspar?

Internet puede proporcionarle datos casi ilimitados, pero necesita tener una lista de puntos de datos que sean relevantes para su estudio. Las métricas más comunes son victorias, derrotas, goles, pases, carreras y wickets, pero también puede profundizar más cuando analiza un solo deporte. En caso de que esté formando un equipo de la liga principal para el cricket, debería mirar métricas como:

a). Se tomaron wickets

b). Promedio de bateo

C). Batear a qué número actualmente

d). Un número de bolas de puntos por encima

mi). Tipo de jugador de bolos

F). La velocidad media de las bolas.

gramo). Recepciones en los últimos 10 partidos del portero

De manera similar, para un equipo de fútbol, ​​estarías considerando factores como:

a). Goles marcados en la temporada pasada

b). Goles salvados

C). La proporción de disparos en vs disparos fuera del objetivo

d). Proporción de tiros a gol

mi). Porcentaje de posesión de balón

F). Distancia total recorrida

gramo). Intercepciones

Con base en los deportes para los que un gerente está armando un equipo, él o ella necesitará entrar en diferentes niveles de métricas para asegurarse de que la suma se convierta en una combinación ganadora. Gracias al crecimiento del aprendizaje automático y el análisis de big data, los gerentes, entrenadores e incluso los propietarios de equipos utilizan un equipo de ingenieros de software y científicos de datos para encontrar reemplazos, decidir qué jugadores comprar y cuáles dejar. Estos equipos respaldados por datos suelen ser los más exitosos.

La ventaja de raspar datos deportivos

Se supone que la receta ganadora para cualquier deporte es el trabajo duro y la estrategia, con una pizca de suerte. Pero, ¿el equipo que juega más duro siempre gana? ¿Y cómo decides qué estrategia es mejor sin aplicarla? En realidad, debe comenzar a elaborar estrategias mucho antes del juego: los entrenadores y gerentes deben comenzar cuando se está formando el equipo.

Los datos son la clave del éxito en todos los campos hoy en día, y lo mismo se aplica a los campos verdes de los eventos deportivos. Si bien hay una gran cantidad de datos disponibles, es necesario analizarlos en profundidad, ver qué observaciones tienen sentido cuando se ponen en práctica y cuáles no. Es posible que se requiera un poco de prueba y error al principio, pero una vez que haya visto a su equipo basado en datos jugar algunos partidos, sabrá qué falta y qué está funcionando.

Los seleccionadores de equipos nacionales a menudo han sido responsables de elegir jugadores solo en función del "factor estrella", la intuición y los resultados anteriores. Los equipos basados ​​en datos también pueden facilitar el trabajo de los seleccionadores nacionales, e incluso pueden elegir jugadores de respaldo para tener un equipo casi perfecto para diferentes escenarios y contra diferentes oponentes.

Los desafios

Los entrenadores y los equipos que dependen de los datos para llevar el juego a un nivel superior, deben asegurarse de que los datos disponibles sean lo suficientemente amplios para que no se introduzcan sesgos inherentes. Por ejemplo, si está evaluando a un futbolista y solo usa sus métricas. de los partidos en casa, es posible que te decepciones si esperas que se desempeñe de manera similar en los partidos fuera de casa. En otro caso, cuando está evaluando a los jugadores de tenis, debe evaluar su desempeño en los diferentes tipos de canchas por separado: canchas duras, canchas de tierra batida, canchas de alfombra y canchas de césped.

Evaluar las diferentes cifras asociadas a un solo jugador es mucho más fácil que evaluar las métricas de cientos de jugadores y formar un equipo. Cuando se trata de construir un equipo, no querrías tener 11 jugadores y todos ellos siendo goleadores. Necesitará defensores que puedan defender e interceptar bien, centrocampistas que sean expertos en pases y jugadores delanteros que puedan tomar el tiro final.

Además de esto, también necesitaría que algunos de sus delanteros fueran buenos para tomar córners y penaltis. La cantidad de factores a considerar es casi infinita, pero tus posibilidades de ganar aumentarán según la cantidad de criterios que tengas en cuenta.

Encontrar la fuente de los datos deportivos

Los datos y las estadísticas siempre han jugado un papel crucial en los deportes y cada evento deportivo muestra récords importantes y logros de los jugadores para que la multitud los vitoree. Los comentaristas también complacen a los espectadores con curiosidades interesantes mientras se desarrolla un juego. Los datos han sido la razón por la que nacieron muchos "jugadores estrella" y esto no solo atrae a los directores de equipo, sino también a las marcas que a menudo quieren que los máximos goleadores o los corredores más rápidos respalden sus productos.

Hemos dado un paso de una milla desde allí, y hoy podemos usar análisis de big data e inteligencia artificial para desbloquear el código fuente de los deportes. Podemos encontrar qué factores cuentan en qué momento, Machines puede decirle las posibilidades de que un equipo gane contra otro con un alto grado de precisión. Hoy en día, varias empresas utilizan Sports Data para proporcionar cifras y estadísticas esenciales a agencias de noticias, entusiastas de los deportes y equipos.

Si bien las cifras individuales pueden ser fáciles de consumir, empresas como Hudl también están ayudando a entrenadores y gerentes a analizar grabaciones de video de eventos deportivos para comprender mejor a los jugadores. Esta tarea que requería horas a los gerentes ahora se ha reducido solo a la etapa de toma de decisiones.

¿Cómo puede aprovechar los datos deportivos en las ligas de fantasía?

Las ligas de deportes de fantasía comenzaron como un pasatiempo para los fanáticos de los deportes. Los usuarios elegirían a sus jugadores favoritos para crear el equipo de sus sueños y esperarían que jugaran bien en la próxima temporada. Tales selecciones aleatorias, generalmente impulsadas por instintos, no dan resultado en la mayoría de las ocasiones.

Los nuevos jugadores en este campo son nerds de datos que, en cambio, extraen datos del mundo real para crear una carrera jugando ligas de fantasía. Para estos nuevos jugadores, ya no es una apuesta. Están extrapolando datos históricos, ejecutando modelos de aprendizaje automático en las métricas de los jugadores y calculando las probabilidades de diferentes resultados.

El papel del web scraping

En el panorama más amplio que involucra los datos deportivos y el análisis, el punto de partida debe ser los datos extraídos de la web. La razón detrás de esto es simple. Digamos que está rastreando las carreras anotadas por un bateador, y la persona en cuestión está jugando un partido en ese mismo momento. La única forma en que tendría las ejecuciones actualizadas es si extrae datos de la web. Internet no solo contiene datos de casi todos los eventos deportivos y atletas individuales, sino que también se actualiza cada segundo. El raspado de estos datos en tiempo real puede permitirle crear soluciones que siempre usen los datos más recientes para pintar la imagen más precisa.

Nuestro equipo en PromptCloud hace un esfuerzo adicional para asegurarse de que nuestro socio pueda extraer cualquier dato de la web. Ya sea que necesite datos para analizar las métricas de los jugadores o sus aspectos más destacados de las redes sociales para comprender cuál sería mejor para la sesión de su anuncio, podemos proporcionarle los datos en un formato consumible. Al ser uno de los proveedores de servicios DaaS más confiables del mercado, atendemos a una variedad de negocios y nuestra cartera continúa expandiéndose a medida que los sectores y nichos más nuevos se trasladan a la web para administrar sus negocios con facilidad, con la ayuda de los datos.