StatsXVerse · Fútbol y datos
Metodología de Datos de StatsXVerse
Cualquier modelo predictivo es tan bueno como los datos que lo sustentan. Por eso StatsXVerse opera exclusivamente con integraciones directas a proveedores de datos deportivos de Nivel 1, y documenta de forma abierta cómo se recopila, limpia y valida cada dato antes de publicarse.
Origen de los datos y pipeline ETL
Los datos brutos recibidos desde las APIs oficiales no se vierten directamente a la base de datos: pasan por un motor de procesamiento con tres fases. Extracción (descarga paralela y asíncrona de metadatos de partidos, alineaciones y eventos), Transformación (detección de inconsistencias, como un gol en un minuto incorrecto, y normalización de nombres de equipos y jugadores) y Carga (inserción de datos ya sanitizados, indexados para consultas rápidas).
Frecuencia de actualización y auditoría
Durante los encuentros, los eventos críticos (goles, tarjetas, cambios, VAR) se actualizan en cuestión de segundos. Cada madrugada se recalculan clasificaciones y métricas agregadas, y semanalmente se consolidan las estadísticas a largo plazo para reentrenar los modelos de IA. Scripts de backfill peinan periódicamente el historial de las últimas 72 horas comparando la base de datos con las actas oficiales definitivas, corrigiendo cualquier discrepancia y recalculando las métricas o predicciones que dependan de ella.
Métricas propias
Además de mostrar los datos en bruto, StatsXVerse calcula métricas propias: perfiles de tendencia goleadora que cruzan cuándo marca habitualmente un equipo con cuándo suele encajar el rival, modelos de probabilidad Over/Under puramente estadísticos, e índices de estado de forma que ponderan la dificultad del calendario reciente de cada equipo.