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Fútbol, sexo y ‘Big Data’

Lo malo de analizar, es que a uno le da por analizarlo todo. Y claro, con el Mundial de Fútbol copando páginas de diarios y minutos de radios y telediarios, es inevitable hacer un análisis de lo que acontece.

Lo primero que piensas es en la cantidad de variables que hay en juego para decidir el once que va a disputar el partido. Así, a primer toque, sin rebuscar mucho, tienes que elegir los once que mejor están de tus veintitrés seleccionados; configurarlos de tal forma que cada uno pueda jugar en la posición que mejor le permite explotar todo su potencial; ubicarlos en el terreno de tal forma que se ajusten al sistema que ya tienes –el legacy que dirían los CIOs–; tener en cuenta el rival, sus jugadores y sistemas para ver si tu planteamiento de partida es el correcto… Y si queremos complicarlo aún más, hay que saber el estado de forma de cada uno, cómo ha entrenado, su estado afectivo y, si apuramos, hasta la tan cuestionable variable de la práctica de sexo durante la competición puede ser determinante. Y si no, pregunten a los equipos de la NBA, donde la añoranza de la mujer de LeBron James por su “hogar, dulce hogar” podría hacer que el jugador acabe en Cleveland.

Podríamos estar hablando de que sólo para un partido se pueden recoger y analizar más de 70 millones de datos. Así que si hablamos de una Copa del Mundo, las variables se incrementan exponencialmente. Por ejemplo, nuestra solución de optimización FICO Xpress se usa en la Liga Nacional de Fútbol (NFL) de EE.UU para ver las mejores combinaciones a la hora de retransmitir por la televisión los 16 partidos (32 equipos) durante las 17 semanas que dura la competición. En total, analiza 7.000 opciones de partidos, con unas 20.000 variables y más de 50.000 restricciones.

Y pensarán que todo esto de los datos es una tontería, pero lo cierto es que al entrenador holandés Louis Van Gaal su famosa libreta le fue de gran ayuda cuando decidió cambiar de portero en el último minuto de la prórroga en el pasado partido de cuartos de final. Era un cambio que pocos entendían, porque el portero que salía al campo, Tim Krul, era un suplente habitual en el Newcastle. Pero la jugada resultó maestra. Los datos dieron la razón a Van Gaal, el portero paró dos penaltis y Holanda jugó las semifinales contra Alemania.

Lo habitual, como veíamos al principio, es tener en cuenta las variables más importantes o habituales. Algo que frecuentemente comprobamos en FICO al ver cómo nuestros clientes del mundo de las finanzas, los seguros o retail, adoptan estrategias similares para prevenir el fraude. Así, mientras invierten bastante tiempo, esfuerzo y dinero para mitigar las amenazas más obvias y visibles, descubrimos que muchas veces las amenazas menos previsibles o descartadas son las que mayores daños pueden causar. Y, claro, como ocurre en el fútbol con ese gol de Higuaín en el último minuto o esa parada de Cillessen en los penaltis: para cuando detectas la nueva amenaza que permanecía oculta, es demasiado tarde. El daño está hecho y probablemente hayas perdido el partido desde mucho antes de que te dieras cuenta.

En este contexto el ‘big data’ y las herramientas adecuadas son el mejor aliado para establecer una fructífera estrategia de prevención de fraude que no sólo combata las amenazas de hoy, sino que además permita crear el historial y ofrezca la flexibilidad para planificar apropiadamente las respuestas al modo de actuar del mañana.

Daniel de Melo, Director senior de FICO