LaLiga creó en octubre de 2017 su Departamento de Business Intelligence & Analytics, con la misión principal de centralizar, organizar, preparar y proporcionar toda la información necesaria para que la toma de decisiones esté basada en datos.
Los datos son un activo de gran valor y una palanca clave para ayudar a las organizaciones a cumplir con sus objetivos estratégicos. De hecho, las organizaciones de mayor éxito comercial a nivel mundial basan sus modelos de negocio en los datos que tienen sobre el comportamiento, gustos e intereses de sus clientes, así como de sus propias actividades. En esta línea, la estrategia de LaLiga se basa en tres pilares fundamentales: producto, ecosistema digital y datos, estando los 3 íntimamente relacionados.
Las funciones del Departamento de Business Intelligence & Analytics incluyen el procesamiento y análisis de “datos” en sentido amplio, entendido como cualquier elemento que se puede digitalizar. Los datos pueden ser de 3 tipos:
(i) Datos estructurados, con un formato y esquema fijo y definido, como por ejemplo una tabla;
(ii) Datos semiestructurados, sin formato fijo, pero con una serie de etiquetas que permiten identificar y separar los elementos, como por ejemplo los archivos usados en la elaboración de páginas web y entornos digitales; y
(iii) Datos desestructurados, sin tipo predefinido y que se almacenan como objetos, como por ejemplo ña información de RRSS (Twitter, Facebook, etc…), imágenes, fotos, documentos o sonido. El Departamento de Business Intelligence & Analytics aplica técnicas que permiten identificar patrones y relaciones desconocidas en estos datos, visualizarlos organizados por las categorías y con la evolución temporal deseables y establecer modelos predictivos a futuro de determinados valores o características.
En este último año, el Departamento ha seguido creciendo y desarrollando proyectos que cada vez tienen mayor complejidad y alcanzando retos tecnológicos de gran calado.
En este último año, el Departamento de Business Intelligence & Analytics ha centrado sus mayores esfuerzos en la preparación del gran proyecto de LaLiga Tech, de forma que podamos prestar los servicios a cuantos clientes se interesen por nuestra plataforma y nuestro ecosistema.
Atendiendo a lo anterior, los principales proyectos, a parte del propio proyecto d eLaLiga Tech, han sido:
Se hace evidente que éste ha sido, es y será en los próximos años, el principal proyecto al que toda la casa está prestando la mayor parte de sus esfuerzos. Gracias al magnífico trabajo realizado en años anteriores, con una visión estratégica y de innovación muy clara, se construyeron las bases de un Modelo de Gobierno del Dato y un Modelo de Datos Maestros (SDMP que no es BIA pero estamos muy “hermanados”), lo que nos ha permitido generar en tiempo record, una plataforma Multicliente capaz de absorber los datos de los clientes, prestando una seguridad y aislamiento que darán una estabilidad que, de otra forma , hubiese sido imposible de realizar. Los cambios han sido muchos, los procesos han sido prácticamente modificados al 100% y el esfuerzo del equipo de BIA ha sido encomiable.
Fruto de la colaboración con MediaCoach, en este año se han diseñado los procesos necesarios para poder mostrar estadísticas avanzadas y modelos de predicción en la retransmisión de los partidos. El equipo de BIA y los científicos de Datos en particular, junto con el equipo de Ingeniería de BIA, han diseñado los procesos de ingesta del dato en tiempo real (un hito en si mismo), así como el cálculo de métricas muy avanzadas que nadie en el mercado dispone (XGoals, Métricas de presión en ataque y defensa, número de pases, paredes, estadísticas de tiro y zonas de disparo), todas estas métricas existen en el mercado plataformas que las general a varios días vista, pero los esfuerzos y la innovación innatos de BIA, nos han llevado a ir mucho más allá y trabajar en disponibilizarlos, por el momento, en las repeticiones en tiempo de partido. Este proyecto no solo ha movilizado a BIA, sino al personal del MediaCoach, MediaPro y otros, de forma que LaLiga sea indiscutiblemente pionera en el mundo Media Deportivo. Tanto ha sido así, que la propia Microsoft se he interesado por este proyecto y está ya trabajando con nosotros en construir mucho más durante la próxima temporada.
Fruto del punto anterior, el volumen de métricas disponible spara analizar desde MediaCoach, s eha visto incrementada, de forma que los clubes dispongan de mayor información de partidos para sus equipos técnicos.
Con el fin de mejorar el servicio del producto, se ha estado trabajando intensamente para incorporar la información de los eventos de los partidos en TIEMPO REAL, lo que permite identificar mejor los incidentes sospechosos de dichos eventos (penalties, faltas, corners, etc…) junto con la evolución en si misma de las cuotas.
Durante este año, hemos trabajado un novedoso sistema de Bases de datos que se denomina de Grafos. Este sistema nos permite analizar las relaciones entre los fans no ya directamente con LaLiga, sino de los temas que de LaLiga hablan entre ellos y poder analizar a detalle el impacto en RRSS de comentarios y retransmisiones de mensajes.
Fruto del trabajo previo, este año hemos comenzado con la implantación (que nos llevará caso toda la T2122 también), de la herramienta de Tealium. La principal ventaja que ya hemos avanzado esta temporada en varios activos digitales, es la recolección en tiempo real de la telemetría de los activos digitales, de forma que incluso se pueda variar su comportamiento en Tiempo Real. Hasta ahora temíamos un delay de hasta 8 a 12h en la recepción de ciertas métricas, cosa que con este proyecto pasamos de tener que analizar en Next Business Day, a poder analizar en Tiempo Real, la diferencia es obvia en negocio.
En esta temporada se ha trabajado en el desarrollo de un nuevo algoritmo capaz de llevar las predicciones de Liga Santander en cuanto a horarios, a la LaLiga SmartBank. Este ha sido un cambio radical en el proyecto, dado que el público de SmartBank es numéricamente inferior y su comportamiento muy distinto. Se han tenido que tener en cuenta, no ya los eventos futbolísticos españoles, sino hasta Formula 1 o Moto GP. Adicionalmente se han construido áreas de influencia de equipos de Liga Santander que pueden llevar a la audiencia a cambiar de emisión aun no siendo su equipo favorito o de zona…
A lo largo de este año, como el anterior, se ha avanzado de forma sustancial en:
· Centralizar los datos en la organización: Avanzando en la creación de un repositorio centralizado de datos, evitando las islas de datos, combinando y relacionando todos los datos de LaLiga bajo el propósito esencial de la unicidad y homogeneidad de la información.
· Crear una plataforma tecnológica eficiente y escalable, con nuevas herramientas avanzadas para el almacenamiento, tratamiento y uso de grandes cantidades de datos.
· Asegurar el Gobierno y calidad de los datos: Implantar un modelo de Gobierno que permita conocer, identificar y trazar todos los datos de la organización; crear reglas en la carga y transformación de los datos que aseguren su fiabilidad y calidad; y apoyar al cumplimiento de normativas de uso de los datos como el GDPR. Si bien en T2122 pasa a ser un área diferente de BIA, en esta temporada no ha sido así y se ha liderado y desarrollado en BIA.
· Apoyar a los Departamentos de LaLiga a responder sus preguntas de negocio, identificando casos de uso que aporten valor a los clubes, la marca, los patrocinadores, los canales digitales y la competición.
El Departamento de Business Intelligence & Analytics trabaja con los demás departamentos de LaLiga siguiendo el siguiente esquema:
(i) Necesidad o pregunta de negocio.
(ii) Ingesta y procesado de los datos existentes.
(iii) Exploración inicial.
(iv) Modelado.
(v) Visualización.
Dentro de ese trabajo, los proyectos se dividen en 2 ejes principales:
(i) Business Intelligence, que es el área del conocimiento que responde a las preguntas de qué sucedió y por qué, permitiendo identificar patrones y relaciones desconocidas, estando orientada hacia el presente y el pasado y
(ii) Business Analytics, que es el área del conocimiento que utiliza los datos para realizar predicciones y análisis de nuevos escenarios, orientada hacia el futuro y respondiendo a las preguntas de qué va a suceder y qué debo hacer para tomar las mejores decisiones.