Comptez la première ligue de football d’Espagne parmi les organisations qui se consacrent entièrement à l’analyse.
LaLiga, qui abrite des clubs renommés tels que le Real Madrid et Barcelone, et des joueurs comme l’actuel meilleur buteur Karim Benzema et la star de longue date Luis Suárez, ont adopté la plate-forme Databricks Lakehouse en 2018. La ligue l’utilise désormais pour informer ses 20 clubs du jeu sur le terrain ainsi que ses fans qui suivent les matchs sur leurs téléviseurs et leurs appareils mobiles.
Databricks, fondée en 2013 et basée à San Francisco, est un fournisseur de lacs de données dont la plate-forme basée sur le cloud combine les avantages des entrepôts de données et des lacs de données. Au sein de ses Lakehouses, les utilisateurs peuvent interroger et analyser des données structurées à l’aide de SQL comme avec un entrepôt de données et des données non structurées dans l’architecture flexible d’un lac de données.
La Liga, quant à elle, existe depuis 1929 et est la meilleure ligue de football d’Espagne. Le Real Madrid a été son club le plus dominant, remportant 34 championnats, tandis que les stars récentes incluent Cristiano Ronaldo et Lionel Messi.
Un virage vers l’analytique
Il y a un peu moins de dix ans, la ligue sentait qu’elle était en retard en matière d’analyse, selon Tom Woods, responsable du marketing et des communications pour LaLiga Tech.
Bon nombre des plus grandes entreprises du monde utilisent l’analytique pour éclairer leurs décisions commerciales depuis des années. Et les organisations sportives, y compris la Major League Baseball aux États-Unis et les instances dirigeantes du tennis dans le monde – l’Association of Tennis Professionals et la Women’s Tennis Association – utilisent l’analyse depuis quelques décennies pour maximiser les performances des joueurs et informer leurs fans. bases.
Par exemple, comme documenté dans le livre – et le film qui a suivi – Moneyball, les Oakland Athletics du baseball ont été les premiers pionniers de l’analyse dans le sport, utilisant des données au tournant du 21e siècle pour trouver de la valeur chez les joueurs négligés par d’autres équipes et concourir pour des championnats. malgré l’une des plus petites masses salariales.
Dans la deuxième décennie du 21e siècle, cependant, la première ligue de football espagnole n’avait pas encore commencé à utiliser l’analyse.
Enfin, lorsque Javier Tebas a pris la présidence de la ligue en 2013 et a fait de l’analyse une priorité, cela a changé, selon Rafael Zambrano López, responsable de la science des données pour LaLiga.
« Notre président a décidé… de nous rendre plus axés sur les données, et notre département a été lancé [at that time] », a-t-il déclaré. « Nous avons commencé à tout construire à partir de zéro, et nous sommes passés de là à maintenant. »
L’impulsion pour que le mouvement devienne plus axé sur les données est venue d’un sens des responsabilités envers les clubs de la ligue, a ajouté Woods. Il a noté que si de nombreuses organisations sportives avaient commencé à reconnaître la valeur de l’analyse, le football européen dans son ensemble n’était pas encore axé sur les données.
Aujourd’hui, cependant, parmi les autres grandes ligues de football européennes, la Bundesliga allemande utilise AWS pour l’analyse et la Premier League anglaise utilise Oracle Cloud.
« Nous sommes responsables de guider nos clubs et avons vu une responsabilité en tant que ligue pour aider ces clubs à s’adapter à de nouvelles façons de faire les choses », a déclaré Woods. « Nous l’avons vu comme nécessaire pour que les choses fonctionnent efficacement et pour engager les fans. »
Cela signifiait développer un écosystème décisionnel qui pourrait aider le produit sur le terrain, l’expérience des fans, et même aider les clubs avec des choses comme la détection des fraudes et la prévention des matchs truqués, a-t-il poursuivi.
Au début, LaLiga a développé ses propres systèmes de gestion et d’analyse des données. Finalement, cependant, la ligue a décidé d’adopter une plate-forme de données et d’analyse et de combiner les capacités existantes de la ligue de football avec celles d’un fournisseur.
Selon Zambrano López, LaLiga a découvert Databricks grâce à sa relation avec Microsoft et a choisi Databricks pour sa rapidité, sa facilité d’utilisation et son faible coût.
La Liga espagnole utilise Databricks pour collecter des données et fournir des informations à ses équipes et à ses fans. En faire plus avec les données
Aujourd’hui, après avoir adopté Databricks quelques années après s’être engagé dans l’analyse, la ligue de football espagnole capture plus de 3 millions de lignes de données par match. Il met ces données en action en fournissant des rapports aux équipes et en fournissant des statistiques aux fans en quelques secondes lorsque les matchs se déroulent sur le terrain de football.
Les caméras collectent la position des joueurs et du ballon, et nous combinons ces données avec les données de l’événement — les passes, les buts, les cartons rouges, les cartons jaunes, etc. — et cela nous permet de créer nos métriques. Il y a environ 25 paramètres, et nous pouvons les partager avec chaque club afin qu’ils puissent s’améliorer. Rafael Zambrano LópezResponsable de la science des données, LaLiga
LaLiga positionne stratégiquement des caméras dans chacun de ses stades, et c’est grâce à ces caméras que la ligue capture toutes ces données de chaque match. Les caméras suivent chaque mouvement de chaque joueur, prenant 25 images par seconde, et envoient ces données dans Databricks, où elles sont automatiquement introduites dans des modèles de données développés par Zambrano López et son équipe pour une analyse en temps réel.
« Les caméras collectent la position des joueurs et du ballon, et nous combinons ces données avec les données de l’événement – les passes, les buts, les cartons rouges, les cartons jaunes, etc. – et cela nous permet de créer nos métriques », a déclaré Zambrano. dit Lopez. « Il y a environ 25 paramètres, et nous pouvons les partager avec chaque club afin qu’ils puissent s’améliorer. »
L’une de ces mesures est la probabilité d’objectif.
Lorsqu’un joueur tire – qu’il aboutisse réellement à un but ou non – dans les 30 secondes environ, la combinaison de Databricks et de modèles de données développés par LaLiga peut déterminer la probabilité que le tir aboutisse à un but et partager cette information avec équipes, diffuseurs et supporters pendant le match.
Les équipes peuvent immédiatement utiliser ces informations pour déterminer si les joueurs aident l’équipe avec un jeu intelligent ou lui font mal – par exemple, en prenant des tirs qui ont peu de chances d’entrer alors qu’une passe aurait pu se traduire par une meilleure opportunité de marquer. Les supporters, quant à eux, sont mieux informés tout au long d’un match.
Mais les capacités d’analyse de Databricks permettent aux équipes de la ligue de savoir bien plus que la simple probabilité de but lors d’un match de football.
En suivant les mouvements des joueurs – combien ils courent pendant un match, comment leur vitesse change et comment leur démarche peut différer d’un match à l’autre en raison de la fatigue – les clubs peuvent tenter de prévoir et de prévenir les blessures des joueurs avant qu’elles ne surviennent.
Au total, grâce à Databricks, LaLiga fournit à chaque équipe un rapport de 150 pages après chaque match.
« Ils reçoivent une énorme quantité de données qu’ils peuvent ensuite analyser en interne », a déclaré Woods. « Nous les aidons à bien analyser les informations, mais de nombreux clubs investissent désormais dans leurs propres équipes d’analyse. Et beaucoup d’entre eux attribuent désormais des victoires ou des saisons particulièrement bonnes à une meilleure compréhension de la compétition. »
Il a ajouté que si tous les clubs ont été réceptifs aux analyses, environ cinq ont investi le plus agressivement. Séville, actuellement à égalité pour la deuxième place du classement derrière le Real Madrid, en est un exemple.
Plus à venir
En septembre 2021, la ligue a lancé LaLiga Tech pour fournir à d’autres organisations sportives – pas seulement dans le football – les capacités d’analyse développées par LaLiga en collaboration avec Databricks et ses autres partenaires technologiques, dont Microsoft.
« Nous commençons à déployer une toute nouvelle entreprise au sein de LaLiga où tout ce que nous avons créé jusqu’à présent est adopté par des tiers à travers le [sports] l’industrie », a déclaré Woods. « Nous voyons maintenant un peu plus de prise de conscience sur le passage à un modèle numérique, mais c’est au coup par coup. Nous sommes en mesure de fournir ces services au reste de l’industrie, et Databricks en est un élément central. »
Pendant ce temps, l’équipe centralisée des données de la ligue rencontre les clubs environ une fois toutes les deux semaines pour obtenir des commentaires sur les données qu’elle fournit aux clubs, et elle travaille à l’ajout de nouveaux outils pour analyser le jeu. Selon Zambrano López, LaLiga expérimente des outils Databricks tels que MLflow et Delta Lake.
« Nous explorons toujours de nouvelles choses à faire avec Databricks », a-t-il déclaré.