Business Analytics para (realmente) diferenciarse

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Business analytics (BA) permite tomar mejores decisiones en todas las industrias, incluido el fútbol.

¿Qué es business analytics?

Podemos entender business analytics (BA) como el proceso en el cual a partir de datos y utilizando métodos cuantitativos se realizan decisiones informadas de negocio.

Una consulta frecuente es cuál es la diferencia entre business analytics (BA) y business intelligence (BI). La verdad es que muchas veces estos conceptos se usan indistintamente.

Por lo general se asocia el concepto de business intelligence (BI) al análisis de los datos obtenidos, es decir a la analítica descriptiva de business analytics (primer tipo de BA).

Y, por otra parte, normalmente el concepto de business analytics (BA) considera una mirada más amplia con perspectiva de pasado, presente y futuro considerando sus tres grandes tipos (analítica descriptiva, predictiva y prescriptiva).

Business analytics en el fútbol

Si pensamos en la evolución del fútbol en los últimos años, podría llamar la atención la evolución de los altos sueldos que ganan los mejores futbolistas y el avance tecnológico del VAR (video assistant referees).

Pero existe un cambio que no es tan visible, que varios clubes ya están desarrollando, y que realmente está transformando este deporte. Esto es el uso del big data y business analytics (BA) para apoyar la toma de decisiones en los clubes.

Por ejemplo, gracias al uso de tecnología portátil por parte de los jugadores, se puede ver qué tan rápido corren, sus niveles de pulsaciones y cuánto transpiran, con lo que el cuerpo médico puede saber si el jugador está en su peak de rendimiento.

Con estos datos, pueden hacer comparaciones entre jugadores, ver la evolución en el tiempo y pronosticar hacia el futuro su desempeño.

Imaginemos que, además de los datos de rendimiento físico, tenemos datos de los movimientos y jugadas que realizan los jugadores en el campo de juego, no solo de nuestro equipo sino también de los equipos rivales. Esto ayudaría a preparar un próximo partido de manera óptima, conociendo bien las fortalezas y debilidades tanto de nuestro equipo como del rival.

BA para enfrentar al Liverpool

Por ejemplo, si nuestro equipo tuviese que enfrentar al poderoso Liverpool de las temporadas 2018-2020, y al haber realizado un buen análisis de datos, se podría ver que convendría poner mayor presión en su defensa central, Andrew Robertson.

Esto dado que Robertson se demora levemente más en hacer los pases que su compañero Trent Alexander, y de esta forma se podría tratar de forzar un error.

A su vez, habiendo identificado que el goleador de Liverpool, Mohamed Salah, convierte más goles cuando se perfila con su pie derecho, se puede preparar una estrategia defensiva que limite estas opciones durante el partido (BigData, 2020).

Business analytics y fútbol
Fuente: BigData (2020)

Business analytics para todas las industrias

El mundo deportivo es solo un ejemplo de gran desarrollo en la aplicación de analítica, pero esto se ha extendido a múltiples industrias.

La clave está en que, ante productos y servicios similares en una industria, una excelente forma de diferenciarse hoy en día es apoyándose en datos y realizando un proceso analítico detallado para tomar mejores decisiones y distinguirse de sus competidores.

Preguntas que puede responder business analytics

Un real competidor analítico sabe, entre otras variables clave:

  • Qué productos quieren sus potenciales clientes
  • Qué precio están dispuestos a pagar sus clientes
  • Cuántos productos se espera que cada cliente compre en su ciclo de vida
  • Cómo el nivel de sueldo de su personal se relaciona con su rendimiento
  • Cuándo se quedarán con poco inventario
  • Qué posibles problemas podría tener su cadena de distribución

Así, los ejecutivos que dominan el uso de datos y los métodos analíticos cuantitativos son quienes pueden tomar mejores decisiones.

No todas las organizaciones han logrado un avance sustancial en tomar decisiones basadas en Business Analytics y es aquí donde quienes tomen la delantera podrán lograr ventajas significativas.

La idea de lograr una ventaja competitiva a través de un buen proceso analítico es el principal argumento del libro Competing on analytics (Davenport & Harris, 2017), el cual recomendamos para quienes quieran profundizar en cómo se está produciendo esta revolución analítica en el mundo de los negocios.

Referencias:
BigData. (2020). How big data is driving a change in soccer. Big Data Analytics News.
Davenport, T., & Harris, J. (2017). Competing on analytics: The new science of winning. Harvard Business Press.

 

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