El impacto de la ciencia de datos en los deportes y los negocios. Liverpool aplicó el análisis de datos para la contratación de jugadores como el delantero Mohamed Salah, el lateral izquierdo Robertson, y el arquero Virgil Van Djik, estrellas del actual equipo inglés.
Aunque el equipo de Liverpool fue derrotado por el Real Madrid en la Liga de los Campeones UEFA, de todas maneras, celebraron sus conquistas de la última temporada en Europa. Además de ser vicecampeones del principal torneo europeo, el club fue campeón de la Copa de Inglaterra y de la Copa de la Liga Inglesa y quedó en segunda posición en el campeonato inglés. Mismo después de la derrota en la final de la Champions, los jugadores desfilaron por las calles de la ciudad y fueron recibidos con alegría por sus seguidores.
Liverpool ha acumulado muchos títulos en los últimos años, ¿pero que tienen que ver estos éxitos con la tecnología? Desde el 2010 el equipo pertenece al Grupo Fenway Sports, que es también dueño del equipo de beisbol Boston Red Sox, primera franquicia deportiva en lograr un título, en el 2004, utilizando “sabermetrics”, un método de análisis objetivo de los datos de un partido de beisbol, creado por la Society for American Baseball Research (SABR).
Esta estrategia fue conocida con el libro “Moneyball: The Art of Winning an Unfair Game” (Moneyball: El arte de ganar en un juego injusto, en español), lanzado en el 2003, pero que logró fama mundial en el 20212, cuando la obra fue adaptada para el cine, donde Brad Pitt interpretó A Billy Beane, el manager general del equipo de beisbol Oakland Athletics, uno de los primeros dirigentes en adoptar sabermetrics para contratar a jugadores. Por medio del análisis de datos, el equipo de Oakland, que contaba con un presupuesto menor que el resto de las franquicias, consiguió un récord de 20 victorias consecutivas en el 2002 y se clasificó para los playoffs de MLB (Major League Baseball, principal liga de beisbol de los EEUU) como líder de su división en esa temporada.
Liverpool aplicó el análisis de datos para la contratación de jugadores como el delantero Mohamed Salah, el lateral izquierdo Robertson, y el arquero Virgil Van Djik, estrellas del actual equipo inglés, y excelentes ejemplos de cómo la selección de los atletas utilizando datos logran un retorno en el deporte.
Sabermetrics en los negocios
En una entrevista en un podcast de Liverpool, Blood Red, Billy Beane, comenta que Salah, atleta comprado por el club por 40 millones de libras a Roma, de Italia, es un ejemplo de cómo altas inversiones valen la pena. Al describir que es sabermetrics, el dirigente explica: “algunas decisiones en los negocios y en el deporte cuestan mucho, pero valen más de lo que se invirtió”.
Infor aclara que esa es una de las primeras lecciones que se debe aprender con el uso de sabermetrics en los negocios. Un ejemplo es la migración del software de gestión empresarial a la nube, que trae beneficios importantes como escalabilidad y reducción de costos del mantenimiento de contar con un centro de datos propio. Otras ventajas son disminuir las constantes actualizaciones de las herramientas de seguridad contra ataques cibernéticos o temas naturales, y la alta disponibilidad por medio de recursos de redundancia de infraestructura y backups con posibilidad de restauración.
En la misma entrevista, Beane citó que sabermetrics promueve la aplicación de análisis de datos y la creación de modelos predictivos para la toma de decisiones. Es por esto, que las empresas deben usar Big Data pues ayuda a mejorar el mantenimiento predictivo de los equipos al evaluar información como horas de uso, además de brindar información para mejorar la eficiencia operativa al proveer datos sobre los costos de producción y de la demanda actual del mercado.
El análisis de datos puede usarse para promover innovaciones en las empresas corriendo menos riesgos, por medio de la evaluación de las tendencias de consumo, que pueden ayudar en el desarrollo de nuevos productos y servicios, además de la evaluación de tendencias de precios de la materia prima y de los costos logísticos que permiten el desarrollo de nuevos modelos financieros y de estrategias de almacenamiento y transporte.
Los ERPs corporativos ya cuentan con herramientas de business intelligence, business analytics, IA (Inteligencia Artificial) y machine learning, capaces de generar una enorme cantidad de datos sobre los hábitos de los consumidores, de las cadenas de suministro, costos de la producción, entre otras informaciones que pueden ser usadas por las empresas para tomar mejores decisiones y así contar con una ventaja competitiva, afirma Infor.
De la misma manera que se está usando el sabermetrics para el éxito en los deportes hace ya 20 años se espera el mismo resultado en los negocios. Cada vez más, los datos son capaces de ayudar a los ejecutivos en la toma de decisiones más adecuadas y están disponibles para todas las empresas. Aquellas que los usen tomarán la delantera, ya que quien los ignore corre el riesgo de perder el campeonato, resume Infor.