Gli Houston Astros hanno vinto le World Series 2017 di baseball. Sport Illustrated lo aveva predetto tre anni fa. All’epoca era una previsione che sembrava un po’ buttata lì ma non era casuale. Si basava sulla capacità degli Astros di utilizzare i big data.
Quando il libro “Moneyball: The Art of Winning an Unfair Game” è uscito nel 2003, ogni squadra di baseball della Major league è stata spronata a iniziare a prendere decisioni basate sui big data in modo più serio. Ma alcuni l’hanno presa più sul serio di altri.
Sia gli Astros sia i Los Angeles Dodgers, che Houston ha battuto nel settimo match delle World Series di quest’anno, sono squadre che hanno creduto molto nei dati. Poi, alla fine, una delle due doveva perdere.
Da cento sconfitte all’uso dei big data
Nel 2011, Jim Crane ha acquistato Astros. Quell’anno ha perso cento partite in una sola stagione. La prima mossa di Crane è stata di rinnovare completamente la struttura del team con un focus sull’assunzione di esperti per prendere decisioni basate sui big data.
Il team era pieno di giovani giocatori nel 2014 in grado però di vincere tutto entro pochi anni come Sport Illustrated aveva spiegato nel suo articolo. La squadra ha iniziato a utilizzare l’analisi dei dati sia per la valutazione dei giocatori sia per le decisioni di gioco, e ciò ha fatto la differenza e li ha spinti alla vittoria. “Si sono impegnati nella trasformazione” ha dichiarato Vernon O’ Donnell, vicepresidente senior di Stats, il fornitore ufficiale di dati per la league di baseball.
Ogni squadra del campionato sta ora usando gli analytics, ma gli Astros, insieme a Dodgers, Boston Red Sox, Yankees di New York e Chicago Cubs, sta facendo elaborazioni più profonde. E funziona. “L’ analisi dei dati ha giocato un ruolo chiave nella vittoria degli Astros (e anche nel 2017 nella forte performance di Dodgers).
Dall’analisi dei giocatori, che ha sviluppato una comprensione molto più sofisticata del loro valore agli strumenti analitici che aiutano i manager a rendere più intelligenti le chiamate sul campo, il gioco sembra decisamente diverso nel 2017 rispetto a pochi anni fa,” ha detto Kyle Bunch, amministratore delegato della strategia per R/Ga Austin, che lavora sull’analisi dei dati con i Dodgers.
La vittoria degli Astros non farà altro che accelerare la spinta per immersioni più profonde in questo tipo di analisi . “Le squadre che non stanno investendo massicciamente nei big data hanno assolutamente perso la strada. Lo vedete non solo con gli Astros, ma i Cubs l’anno scorso e i Red Sox. Gli Yankees sono un esempio classico. Investire in questo modo sta cambiando il modo in cui le squadre di baseball giocano. Stanno ottenendo risultati” ha detto O’ Donnell.
Sia gli Astros sia Dodgers sono noti per i loro team di analisi dei dati. Entrambi sono guidati analiticamente e tecnicamente, il che significa assicurarsi che una squadra investa nelle risorse giuste da un punto di vista tecnico, ha detto John Pollard, vice presidente dello sviluppo aziendale per Zebra Sports. O’ Donnell ha sottolineato che l’analisi dei dati è così importante per Astros che la sua azienda da sola ha perso sei dipendenti andati a lavorare per la squadra di baseball negli ultimi anni. “Gli Astros hanno investito in talenti di data analytics. Ci sono altre squadre che si dedicano all’analisi lavorano con pacchetti di dati e video e una comprensione di base di cosa significhi, ma non hanno costruito una robusta squadra interna che può pensare a cosa significhi vincere a Houston come Astro”, ha detto O’ Donnell.
La qualità dell’analisi di scouting
Bill Schmarzo, Cto di Dell Global Services, Big Data, ha detto che gli Astros hanno vinto sulla base della capacità del team di utilizzare i dati a suo vantaggio. “Il loro successo nella scelta di giocatori ad alto potenziale come Alex Bregman, Carlos Correa, Dallas Keuchel e World Series Mvp George Springer, più l’acquisizione di Jose Altuve e Yuli Gurriel è una testimonianza della qualità della loro analisi di scouting per valutare e prevedere il talento. Inoltre, le loro decisioni all’interno del gioco – dove posizionare i giocatori sul campo, le rotazioni dei lanciatori – erano ottime. L’analisi non significa essere perfetti, ma aiuta. Analytics è aiutare lo sviluppo dei giocatori, i manager e gli allenatori a prendere decisioni migliori di quelle dei tuoi concorrenti”.
I dati sono così importanti al punto che nel 2016 un direttore dello scouting dei Cardinal di St. Louis aveva commesso un reato di hacking nella banca dati dei giocatori di Houston Astros.
Moneyball ha insegnato alle squadre un’altra lezione. “I dati e i vantaggi analitici sono fugaci. Non ci vuole molto tempo per copiare ciò che gli altri stanno facendo. Per rimanere avanti, quindi, bisogna essere costantemente innovativi e alla ricerca di nuove fonti di dati e nuove tecniche analitiche. È una corsa alle analytics arms”, ha detto Schmarzo.
Gli Astros hanno capito come integrare i dati soft con quelli hard, ha detto Schmarzo. “Il baseball è sempre stato benedetto da molti dati statistici. Heck, Sabermetrics ha cercato di dare un senso a questa abbondanza di dati rigidi per decenni. Ciò che le organizzazioni leader stanno facendo ora è incorporare nelle loro analisi le metriche soft, come resilienza, perseveranza, cuore e chimica. E la fonte di queste metriche morbide è il personale di scouting e coaching. Possono intenzionalmente mettere i giocatori in situazioni di stress, e poi vedere (misurare) come reagiscono. Questa è la vera potenza di integrazione dei dati analitici con l’intuizione umana. Il risultato saranno decisioni migliori”, chiosa Schmarzo.
