Caso de estudio

Atlas FC, campeón de la Liga MX Apertura 2021 | Caso de estudio

Por StatsBomb | abril 6, 2022 | Tiempo de lectura: 4 mins
Caso de estudio

Atlas FC, campeón de la Liga MX Apertura 2021 | Caso de estudio

El pasado diciembre el Atlas logró superar al Club León y alzarse campeón del torneo Apertura Mexicano, su primer título en 70 años. La consecución del título ha sido resultado de la metodología implementada por Orlegi Sports, la cual se basa en la generación de procesos, estructura e infraestructura.

Algunas de las herramientas y métodos que ha implementado la organización, han girado en torno a la mejora de procesos internos para desarrollar análisis de rivales y búsquedas de nuevos talentos. Para poder convertir en realidad esos objetivos, Atlas pasó a convertirse en 2021 en uno de los más de 100 clubes y federaciones de todo el mundo que se benefician de los datos y modelos más avanzados de la mano StatsBomb.

Hablamos con Andrés Conesa, Jefe de Analítica en Orlegi Sports, sobre el rol que han desempeñado las herramientas de StatsBomb en la organización y, por supuesto, del impacto que ha tenido el uso de datos en la consecución del título.

Equipo de Analítica de Orlegi: Santiago Villarreal (Izquierda, Analista de datos), Andrés Conesa (centro, Jefe de analítica) y Hugo Camacho (derecha, Ingeniero de datos)

StatsBomb (SB): Hola Andrés. Antes que nada, enhorabuena por el histórico título conseguido en 2021. Si echamos la vista atrás, ¿Cuál era el principal reto a superar y por qué contactaron con StatsBomb? ¿Qué reto buscabas resolver cuando se pusieron en contacto con StatsBomb?

Andrés Conesa (AC): Principalmente buscamos una herramienta de apoyo, tanto para el Cuerpo Técnico, como para el Consejo Directivo. El objetivo es tomar las mejores decisiones en el diseño de plantilla del club, tanto financiera como deportivamente, proporcionando soluciones orientadas en datos.

SB: ¿Podrías explicar cómo los productos y servicios de StatsBomb te ayudaron a superar este desafío?

AC: Las visualizaciones e informes de StatsBomb IQ nos facilitan el trabajo, gracias a la cantidad de información precisa y de calidad que proporciona. Además, nuestro equipo de trabajo ha utilizado los datos de eventos sin procesar para obtener datos más puntuales y crear reportes personalizados, con base en necesidades más específicas.

SB: ¿Podrías compartir algún ejemplo de decisiones que hayáis tomado sobre el rendimiento del equipo, la contratación de nuevos jugadores o dentro de su organización en los que hayan utilizado los servicios de StatsBomb?

AC: Para nosotros es clave que los objetivos corporativos se encuentren alineados con las decisiones del club en el día a día. Es decir, tratar de potenciar la probabilidad de victoria partido a partido, a través de combinar distintas estrategias consolidadas con la estabilidad del club a largo plazo.

Por ejemplo, realizamos un análisis especial antes de jugar la final contra León que ayudó a reducir el peligro generado por el rival a balón parado.

En líneas generales, tanto el Presidente Ejecutivo de Atlas, José Riestra, como el Director de Gestión Deportiva, Israel Villaseñor, han confiado en nuevas herramientas, que han adaptado a su modelo de trabajo, siempre buscando innovar, como un eje central en el ADN de la institución.

SB: ¿Qué parte o herramienta de nuestros productos IQ o Data has usado con más frecuencia? ¿Y por qué? ¿Podrías darnos un ejemplo de cómo lo has usado?

AC: La parte de raw data, tanto para análisis individuales como colectivos. Con ellos hemos creado modelos, descriptivos y predictivos, que han sido claves para ayudarnos en la toma de decisiones. Gracias a estos modelos, podemos evaluar a los jugadores con base en la probabilidad de éxito y combinar métodos analíticos con los estudios de otras áreas.

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SB: ¿Alguna de nuestras métricas o modelos estadísticos te ha resultado particularmente útil en su trabajo? Y si es así ¿cómo lo has utilizado?

AC: La sección de data dentro del IQ es de gran ayuda ya que nos permite experimentar con los datos y crear modelos internos.

SB: Por último, ¿por qué elegiste StatsBomb? ¿Y qué es lo que más te gusta de trabajar con StatsBomb?

AC: Para nosotros es fundamental poder tener confianza en la credibilidad de los datos con los que trabajamos y con StatsBomb la tenemos. Otra de las virtudes a destacar es la facilidad de uso de IQ. 

Por StatsBomb | abril 6, 2022