¿Qué es el análisis de datos en el fútbol? Guía sobre football analytics
El análisis de datos en el fútbol, conocido habitualmente como football analytics, utiliza datos, métodos estadísticos y diferentes técnicas analíticas para comprender el rendimiento futbolístico y apoyar la toma de decisiones. Puede aplicarse a partidos, jugadores, equipos, aspectos tácticos, procesos de captación, entrenamientos y competiciones.
En términos sencillos, el football analytics transforma las acciones y observaciones del juego en información estructurada que puede compararse, interpretarse y utilizarse para responder preguntas concretas. Estas preguntas pueden estar relacionadas con la capacidad de un equipo para generar ocasiones, las zonas del campo en las que un jugador tiene mayor influencia, la forma en que un rival progresa con balón o si un jugador encaja con un determinado modelo de juego.
Por eso, el football analytics va mucho más allá de recopilar estadísticas. Combina los datos con el contexto futbolístico y la interpretación humana. Esta diferencia es importante, ya que una cifra por sí sola rara vez explica por qué se produjo una determinada situación sobre el terreno de juego.
El análisis de datos se relaciona estrechamente con el análisis de fútbol, los datos y el scouting, el análisis del rendimiento, el scouting y la captación, pero estos ámbitos no son exactamente equivalentes. El análisis cuantitativo aporta evidencias que pueden complementar el vídeo, la experiencia de los entrenadores y el criterio de los profesionales de scouting.
¿Qué significa football analytics?
Football analytics hace referencia a la recopilación, procesamiento e interpretación sistemática de datos relacionados con el fútbol para detectar patrones, evaluar el rendimiento y apoyar la toma de decisiones.
Los datos pueden describir acciones individuales como pases, disparos, entradas o conducciones, pero también información más compleja, como la posición de los jugadores, la estructura del equipo, las secuencias de posesión o los datos físicos. A partir de estos datos se pueden aplicar diferentes métodos para describir lo ocurrido, comparar rendimientos, identificar patrones o estimar posibles resultados.
Una forma sencilla de entender el proceso es:
Actividad futbolística → datos → análisis → interpretación → decisión
Por ejemplo, un cuerpo técnico puede querer entender por qué un equipo tiene dificultades para progresar ante una presión alta. Los datos de eventos pueden mostrar dónde se producen las pérdidas de balón, mientras que el tracking o el análisis de vídeo pueden aportar información sobre la posición de los jugadores, las líneas de pase disponibles y la presión ejercida por el rival.
El objetivo del análisis no consiste simplemente en contabilizar las pérdidas, sino en ayudar a comprender el problema de rendimiento que existe detrás de ellas.
Por eso, football analytics no debe confundirse con la simple recopilación de estadísticas. El valor de un proceso analítico depende de su capacidad para responder a una pregunta futbolística relevante.
¿Cómo funciona el football analytics?
Un flujo de trabajo habitual en el análisis de datos futbolísticos incluye varias etapas relacionadas entre sí.
1. Recopilación de datos de fútbol
El primer paso consiste en obtener la información necesaria.
Los datos futbolísticos pueden proceder de diferentes fuentes:
- Datos de eventos de partido
- Estadísticas de jugadores y equipos
- Datos de tracking
- Vídeo y sistemas de visión por ordenador
- GPS y otros sistemas de monitorización basados en la localización
- Datos de entrenamiento y rendimiento físico
- Bases de datos de scouting y jugadores
- Registros históricos de partidos
Los datos de eventos registran acciones que tienen lugar durante un encuentro, como pases, disparos, faltas, intercepciones o sustituciones. Los datos de tracking pueden ofrecer información mucho más detallada sobre la posición de los jugadores y del balón a lo largo del tiempo.
Cada fuente de datos permite responder preguntas diferentes. Un conjunto de datos centrado en los disparos puede ayudar a analizar la generación de ocasiones, mientras que los datos posicionales pueden aportar información sobre los espacios, los movimientos y la organización colectiva.
También es importante conocer la calidad y las características de los datos utilizados. Los distintos proveedores pueden emplear diferentes métodos de recopilación, definiciones de eventos y niveles de detalle. Por ello, antes de extraer conclusiones, el analista debe comprender qué representa realmente cada conjunto de datos.
2. Limpieza y organización de los datos
Los datos futbolísticos en bruto rara vez están preparados para ser analizados directamente.
Los analistas pueden tener que revisar observaciones ausentes, definiciones inconsistentes, eventos duplicados o diferencias en la forma en que distintas competiciones y proveedores registran determinadas acciones. También puede ser necesario normalizar los datos para que las comparaciones entre jugadores o equipos sean adecuadas.
Por ejemplo, comparar el número total de acciones defensivas de dos jugadores puede resultar engañoso si uno de ellos ha disputado muchos más minutos que el otro. En estos casos pueden utilizarse tasas o medidas por 90 minutos cuando resulte apropiado.
El objetivo no es generar más cifras, sino construir un conjunto de datos suficientemente consistente y relevante para la pregunta que se quiere investigar.
3. Selección de las métricas relevantes
El siguiente paso consiste en determinar qué variables pueden aportar información útil.
Un analista de fútbol puede estudiar:
- Goles y asistencias
- Disparos y disparos a puerta
- Expected goals (xG)
- Expected assists (xA)
- Pases y conducciones progresivas
- Posesión y conservación del balón
- Presión y acciones defensivas
- Patrones de pase y creación de ocasiones
- Posición en el campo y control territorial
- Carga de trabajo y rendimiento físico
- Evolución del rendimiento de jugadores y equipos
La métrica adecuada depende de la pregunta que se quiera responder.
Por ejemplo, los goles por sí solos pueden ofrecer información limitada sobre la capacidad de un equipo o jugador para generar ocasiones, ya que los resultados de finalización están condicionados por muestras relativamente pequeñas y por la calidad de las oportunidades creadas.
Los expected goals, habitualmente conocidos como xG, intentan estimar la probabilidad de que un disparo termine en gol a partir de las características de la ocasión y de disparos históricos comparables.
Por tanto, una métrica debe seleccionarse porque ayuda a responder una pregunta futbolística, no simplemente porque sea sofisticada o popular.
¿Cuáles son los principales tipos de football analytics?
El análisis de datos en el fútbol comprende varias áreas que se solapan entre sí.
Análisis de partidos
El análisis de partidos estudia lo que sucede durante los encuentros competitivos.
Los analistas pueden estudiar:
- Creación de ocasiones
- Calidad de los disparos
- Patrones de pase
- Secuencias de posesión
- Progresión del balón
- Presión
- Acciones defensivas
- Acciones a balón parado
- Transiciones
- Territorio y ocupación del campo
- Evolución del rendimiento colectivo
El objetivo puede ser revisar un partido ya disputado o preparar el análisis de un próximo rival.
Un análisis posterior al partido puede investigar por qué un equipo concedió determinadas ocasiones, mientras que el análisis del rival puede centrarse en cómo progresa con balón, cómo inicia sus ataques o cómo reacciona después de perder la posesión.
Análisis de jugadores
El análisis de jugadores evalúa el rendimiento individual utilizando información estadística y contextual.
Las métricas relevantes dependen en gran medida de la posición y de la función que desempeña cada futbolista. Un central, un centrocampista posicional, un extremo y un delantero no deberían evaluarse necesariamente con los mismos indicadores.
Por ejemplo, un delantero puede ser analizado a partir de su volumen de disparos, la calidad de sus ocasiones, sus movimientos y su participación en las secuencias ofensivas.
En el caso de un centrocampista, puede ser más relevante estudiar la progresión del balón, la conservación de la posesión, el pase y la contribución defensiva.
La evaluación de un defensor puede incluir acciones defensivas, posicionamiento, progresión con balón y participación en la salida de juego.
Esto refleja un principio fundamental del football analytics: el contexto importa.
Un valor elevado en una determinada métrica no implica automáticamente un rendimiento superior. La función del jugador, la estructura del equipo, las instrucciones tácticas, el nivel de la competición y el contexto del partido influyen en la interpretación de cualquier estadística.
Análisis táctico
El análisis táctico estudia las relaciones entre jugadores, equipos y espacios.
Puede abordar preguntas como:
- ¿Cómo genera un equipo superioridades numéricas?
- ¿Por qué zonas progresa el balón?
- ¿Con qué eficacia defiende los espacios?
- ¿Cómo cambia su estructura de presión durante el partido?
- ¿Qué opciones de pase están disponibles en diferentes situaciones?
- ¿Cómo se comporta el equipo durante las transiciones?
Los datos de tracking pueden resultar especialmente útiles en este ámbito porque registran la posición y el movimiento de los jugadores, en lugar de limitarse a registrar el resultado final de una acción.
La investigación moderna también utiliza métodos computacionales y de machine learning para estudiar las interacciones entre jugadores, los movimientos colectivos y los comportamientos tácticos.
Estos métodos pueden aplicarse a nivel individual, grupal o colectivo, aunque su utilidad sigue dependiendo de cómo se interprete la información dentro del contexto futbolístico.
Análisis para scouting y captación
El football analytics también se aplica a la identificación y evaluación de jugadores.
Un departamento de captación puede utilizar datos para filtrar un gran número de futbolistas e identificar perfiles que respondan a determinadas necesidades. Esto permite estructurar mejor una primera búsqueda, especialmente cuando un club necesita analizar jugadores de diferentes competiciones o mercados.
Por ejemplo, un club que busca un determinado perfil de centrocampista puede establecer un perfil estadístico basado en sus necesidades tácticas y posteriormente identificar jugadores cuyos registros presentan características relevantes.
El análisis de datos no elimina la necesidad del scouting. Las estadísticas pueden ayudar a identificar futbolistas potencialmente interesantes, mientras que el vídeo, el scouting presencial, la información contextual y el conocimiento futbolístico aportan elementos adicionales para la evaluación.
Por eso, el football analytics está cada vez más relacionado con el scouting y la captación de jugadores.
Análisis del rendimiento
El análisis del rendimiento se centra en comprender y mejorar el rendimiento individual y colectivo.
Puede integrar información técnica, táctica y física. UEFA describe el análisis del rendimiento en el fútbol de élite en relación con la comprensión de las exigencias técnicas, tácticas y físicas necesarias para desarrollar y mejorar el rendimiento.
Esta área puede coincidir en gran medida con el trabajo de los entrenadores y la ciencia del deporte. Dependiendo de la pregunta, los analistas pueden estudiar acciones de partido, comportamientos tácticos, datos de entrenamiento, carga de trabajo u otros indicadores de rendimiento.
El ámbito de rendimiento y tracking en el fútbol engloba diferentes tecnologías y métodos destinados a recopilar e interpretar este tipo de información.
¿Qué métricas de football analytics son importantes?
No existe una lista universal de las métricas de fútbol más importantes.
Las métricas adecuadas dependen de la decisión que se quiera tomar.
Expected goals
Los expected goals, o xG, estiman la probabilidad de que un disparo termine en gol. Normalmente se expresan en una escala de 0 a 1, donde los valores más altos representan ocasiones de mayor calidad.
Por ejemplo, un disparo hipotético con un valor de xG de 0,20 representa una probabilidad estimada del 20 % de terminar en gol según el modelo. Esto no significa que el jugador vaya a marcar exactamente un gol cada cinco intentos en una situación real.
El xG resulta útil porque aporta información sobre la calidad de las ocasiones y no se limita a contabilizar los goles.
Sin embargo, los diferentes modelos de xG pueden utilizar variables y metodologías distintas. Por ello, los valores procedentes de diferentes proveedores no son necesariamente idénticos ni directamente comparables.
Expected assists
Los expected assists, o xA, estiman la probabilidad de que un pase que termina en un disparo dé lugar a un gol, de acuerdo con la metodología del modelo utilizado.
Puede aportar información adicional sobre la creación de ocasiones porque una asistencia depende en parte de lo que ocurre después del pase. El xA intenta valorar la calidad de la oportunidad generada mediante ese pase, en lugar de registrar únicamente si se concedió oficialmente una asistencia.
Acciones progresivas
Las métricas de pases y conducciones progresivas intentan identificar acciones que hacen avanzar el balón de forma significativa hacia zonas ofensivas.
Pueden ayudar a analizar la progresión del balón, pero las definiciones varían según el proveedor. Por ello, antes de comparar resultados de diferentes fuentes, es necesario conocer exactamente cómo se define cada métrica.
Métricas de posesión y pase
El porcentaje de posesión, el porcentaje de pases completados y el volumen de pases se encuentran entre las estadísticas futbolísticas más conocidas.
Pueden ser indicadores descriptivos útiles, pero necesitan contexto. Un porcentaje elevado de posesión no implica automáticamente dominio territorial o eficacia ofensiva. Del mismo modo, completar muchos pases no significa necesariamente que un equipo haya progresado bien con balón.
La finalidad táctica y la zona del campo en la que se producen las acciones pueden ser tan importantes como sus cifras totales.
Datos de tracking y métricas físicas
Los sistemas de tracking pueden aportar información sobre los movimientos de los jugadores y la organización del equipo. Dependiendo de la tecnología y la metodología utilizada, pueden incluir variables relacionadas con la distancia recorrida, la velocidad, las aceleraciones, el posicionamiento y el movimiento colectivo.
Estos datos son especialmente relevantes para el análisis del rendimiento y del componente físico, aunque también requieren una interpretación cuidadosa.
El rendimiento físico puede verse condicionado por la posición, la función táctica, el estado del partido, el rival y otros factores contextuales.
Football analytics frente al análisis del rendimiento
Football analytics y análisis del rendimiento se solapan, pero no son exactamente lo mismo.
Football analytics suele poner un mayor énfasis en los enfoques estadísticos, computacionales, basados en datos y fundamentados en modelos para estudiar el fútbol.
El análisis del rendimiento es un proceso aplicado más amplio que puede combinar datos numéricos, vídeo, observación y comunicación con entrenadores y jugadores.
Un analista de rendimiento puede utilizar vídeo para mostrar cómo un equipo no consiguió proteger adecuadamente una determinada zona. Posteriormente, un proceso de análisis de datos puede utilizar información de eventos o tracking para cuantificar con qué frecuencia apareció el problema o en qué circunstancias se produjo.
En la práctica, ambas disciplinas pueden trabajar conjuntamente.
Esta distinción es importante porque el fútbol no puede reducirse completamente a cifras. Algunos comportamientos tácticos son difíciles de representar mediante una única métrica, mientras que determinados patrones estadísticos necesitan el apoyo del vídeo o del conocimiento de los entrenadores para ser interpretados correctamente.
La investigación sobre la aplicación de la ciencia de datos al fútbol profesional también ha señalado este reto: disponer de información analíticamente relevante no garantiza por sí mismo una mejora en los resultados del trabajo de los entrenadores. La forma en que la información se comunica y se incorpora al entrenamiento y a la toma de decisiones también resulta importante.
Football analytics aplicado al scouting y la captación
Una de las aplicaciones más visibles del football analytics es la captación de jugadores.
Un proceso de recruitment puede utilizar datos en diferentes etapas:
-
Definir el perfil del jugador a partir de las necesidades tácticas y de plantilla del club.
-
Filtrar candidatos potenciales utilizando criterios estadísticos relevantes.
-
Comparar jugadores teniendo en cuenta posición, minutos, competición y función.
-
Revisar vídeo e información contextual sobre los jugadores preseleccionados.
-
Realizar un scouting y una evaluación adicional antes de tomar una decisión de fichaje.
El análisis de datos puede ser especialmente útil para reducir un grupo inicial de candidatos muy amplio.
Por ejemplo, en lugar de revisar manualmente a todos los centrocampistas disponibles en una gran base de datos, un departamento de captación puede establecer un perfil basado en progresión, conservación del balón, contribución defensiva y otras características relacionadas con la posición.
La lista resultante puede estudiarse posteriormente mediante vídeo y métodos tradicionales de scouting.
Esta es una forma más realista de entender el papel de los datos en la captación que considerar un modelo como sustituto de los scouts.
El ecosistema de análisis de fútbol, datos y scouting combina información estadística con otras formas de inteligencia futbolística.
¿Cómo ayuda el football analytics a los entrenadores?
Los entrenadores pueden utilizar el análisis de datos para estructurar preguntas relacionadas tanto con su propio equipo como con los próximos rivales.
Una revisión posterior a un partido puede estudiar dónde se perdió la posesión, cómo se generaron las ocasiones o si un determinado comportamiento táctico apareció de forma recurrente.
El análisis del rival puede centrarse en los patrones de salida de balón, la presión, las transiciones, las acciones a balón parado o la forma en que desarrolla sus ataques.
El análisis más útil no suele ser el informe más extenso, sino aquel que ayuda al cuerpo técnico a responder una pregunta concreta.
Por ejemplo:
¿En qué zonas consigue progresar el rival cuando supera nuestra primera línea de presión?
Esta pregunta puede investigarse mediante datos de eventos, información posicional y vídeo. El resultado final podría consistir en un número reducido de clips, visualizaciones o métricas que ayuden al cuerpo técnico a preparar esa situación concreta.
Este enfoque orientado a la toma de decisiones es importante porque el análisis forma parte de un proceso futbolístico más amplio. Una métrica que no puede interpretarse o utilizarse en la práctica puede tener un valor limitado, independientemente de la sofisticación del modelo que exista detrás.
¿Qué papel desempeña la inteligencia artificial en el football analytics?
La inteligencia artificial y el machine learning pueden utilizarse dentro del football analytics, pero football analytics no significa necesariamente inteligencia artificial.
El análisis estadístico tradicional puede responder muchas preguntas futbolísticas sin recurrir a la inteligencia artificial. La IA adquiere relevancia cuando se utilizan métodos computacionales para tareas como el reconocimiento de patrones, la clasificación, la predicción, la visión por ordenador o el análisis de grandes conjuntos de datos complejos.
Por ejemplo, los sistemas de visión por ordenador pueden utilizarse para extraer información a partir del vídeo, mientras que los métodos de machine learning pueden aplicarse a datos de tracking de jugadores u otros conjuntos de datos estructurados.
La investigación basada en IA aplicada a la táctica también ha crecido, incluyendo trabajos centrados en el movimiento colectivo, las interacciones entre jugadores, las estructuras de los equipos y los comportamientos tácticos.
Sin embargo, utilizar IA no garantiza automáticamente que un análisis sea más preciso o más útil.
Esta diferencia conecta el football analytics con el tema más específico de cómo se utiliza la IA en el análisis de fútbol. También permite diferenciar la disciplina del análisis de datos de una familia concreta de técnicas computacionales.
¿Cuáles son las limitaciones del football analytics?
El análisis de datos puede aportar evidencias valiosas, pero también tiene limitaciones importantes.
Calidad y definición de los datos
Los diferentes proveedores pueden recopilar y definir los eventos de manera distinta. Esto puede dificultar las comparaciones directas.
Una estadística solo puede interpretarse correctamente cuando se conoce cómo se ha definido y cómo se ha recopilado.
Tamaño de la muestra
El fútbol contiene una cantidad considerable de azar y relativamente pocos goles en comparación con muchos otros deportes.
Por ello, una secuencia corta de partidos puede generar conclusiones engañosas. Las muestras más amplias pueden proporcionar información más estable, aunque incluso los conjuntos de datos grandes necesitan ser interpretados dentro de su contexto.
Contexto táctico
Una estadística puede tener significados muy diferentes dependiendo de la función táctica de un jugador o de un equipo.
Por ejemplo, un centrocampista al que se le pide priorizar la seguridad en la posesión puede presentar un perfil estadístico diferente al de otro que recibe instrucciones para intentar pases progresivos con mayor frecuencia.
Ninguno de los dos perfiles puede evaluarse correctamente sin conocer su función.
Incertidumbre de los modelos
Los modelos predictivos y probabilísticos generan estimaciones, no certezas.
Un valor de xG, una proyección sobre un jugador o una predicción de partido representa el resultado de un modelo y de un determinado conjunto de datos. No debe interpretarse como una afirmación sobre algo que necesariamente va a suceder.
Los datos no lo explican todo
Algunos aspectos del fútbol son difíciles de medir cuantitativamente.
La comunicación, el liderazgo, la comprensión táctica, la toma de decisiones bajo presión y los factores interpersonales pueden no estar representados adecuadamente por una única métrica.
Esto no significa que carezcan de importancia; significa que necesitan otras formas de evaluación.
La investigación reciente también ha señalado una brecha entre el análisis y su aplicación práctica en el deporte: disponer de mayores cantidades de datos procedentes de tracking, dispositivos wearables, vídeo y otras herramientas analíticas no se traduce automáticamente en mejores decisiones por parte de los entrenadores.
La capacidad de convertir los datos en información útil, su contextualización, integración y comunicación siguen siendo elementos fundamentales del proceso.
¿Por qué es importante el football analytics?
El football analytics es relevante porque permite estructurar, comparar y estudiar información futbolística compleja de una forma más sistemática.
Para los clubes, sus posibles aplicaciones incluyen:
- Apoyar el análisis de partidos y rivales.
- Evaluar el rendimiento de jugadores y equipos.
- Identificar objetivos de captación.
- Detectar tendencias tácticas.
- Apoyar el desarrollo de jugadores.
- Analizar información física y de carga de trabajo.
- Contrastar hipótesis relacionadas con el rendimiento.
- Aportar evidencias para la toma de decisiones futbolísticas.
Para los analistas, el football analytics proporciona una forma más sistemática de investigar cuestiones que, de otro modo, podrían depender en gran medida de la observación subjetiva.
Para entrenadores y directores deportivos, el valor no está necesariamente en disponer de más estadísticas, sino en recibir información relevante en el momento adecuado.
Esta diferencia es fundamental en el análisis de datos aplicado al fútbol moderno: mejores decisiones no dependen necesariamente de disponer de más datos, sino de utilizar los datos adecuados dentro del contexto correcto.
¿Cómo empezar a aprender football analytics?
Una persona que se inicia en el análisis de datos futbolísticos no necesita comenzar directamente con modelos complejos de machine learning.
Un recorrido práctico puede partir de los fundamentos del fútbol y avanzar progresivamente hacia métodos analíticos más sofisticados.
Empezar por los datos de fútbol
Aprende cómo se estructuran los datos de eventos, las estadísticas de jugadores y los datos de partidos.
Es importante comprender conceptos básicos como los minutos disputados, las tasas, la posesión, los disparos y la creación de ocasiones.
Conocer las principales métricas
Familiarízate con conceptos como xG, xA, acciones progresivas y diferentes métricas relacionadas con la posesión.
Más importante aún, entiende qué mide cada indicador y qué aspectos no puede medir.
Incorporar el contexto táctico
Las estadísticas adquieren mayor significado cuando se relacionan con las formaciones, las funciones de los jugadores, las estructuras de presión, las transiciones y los estilos de juego.
Aprender a cuestionar los datos
Pregúntate:
- ¿Cómo se ha definido esta métrica?
- ¿Cuál es el tamaño de la muestra?
- ¿Es adecuada la comparación?
- ¿La función del jugador influye en el resultado?
- ¿Qué contexto táctico puede explicar este dato?
- ¿Qué decisión puede apoyar esta información?
Combinar los datos con el vídeo
Uno de los hábitos más útiles para un analista de fútbol consiste en pasar de la información cuantitativa a lo que realmente ocurrió sobre el terreno de juego.
Un patrón estadístico puede señalar algo que merece ser investigado. El vídeo puede ayudar posteriormente a explicar el contexto futbolístico que existe detrás de ese patrón.
El futuro del football analytics
El football analytics seguirá estando estrechamente relacionado con la evolución de la recopilación de datos, el tracking, el análisis de vídeo y los modelos computacionales.
Sin embargo, el desarrollo del sector no consiste simplemente en recopilar conjuntos de datos cada vez mayores.
El reto más importante es conectar la información con las decisiones futbolísticas.
Los flujos de trabajo analíticos más completos pueden combinar datos de eventos, información de tracking, vídeo, mediciones físicas y contexto futbolístico, presentando los resultados de una forma que entrenadores, scouts y otros profesionales del club puedan utilizar realmente.
La inteligencia artificial puede contribuir a este proceso ayudando a detectar patrones o procesar información a gran escala, pero la tarea fundamental del análisis sigue siendo la misma: plantear una pregunta futbolística relevante, seleccionar las evidencias adecuadas, interpretarlas cuidadosamente y comunicar el resultado de forma clara.
Preguntas frecuentes
¿Qué es el football analytics?
El football analytics es el uso de datos, estadísticas y métodos analíticos relacionados con el fútbol para comprender el rendimiento de jugadores y equipos y apoyar la toma de decisiones.
¿Qué datos se utilizan en el football analytics?
Entre las fuentes habituales se encuentran los datos de eventos, las estadísticas de jugadores, los datos de tracking, la información obtenida a partir del vídeo, los datos de rendimiento físico y los registros históricos de partidos.
¿Football analytics y AI son lo mismo?
No. La inteligencia artificial es uno de los grupos de técnicas computacionales que pueden utilizarse dentro del football analytics. El análisis de datos futbolísticos también incluye estadística convencional, análisis de datos y otros métodos cuantitativos.
¿Qué es el xG en el football analytics?
Los expected goals (xG) son una métrica basada en modelos que estima la probabilidad de que un disparo termine en gol. Se utiliza para evaluar la calidad de las ocasiones en lugar de limitarse a contabilizar los goles.
¿Los clubes de fútbol utilizan analytics para el scouting?
El análisis de datos puede ayudar a los clubes a filtrar jugadores, comparar perfiles e identificar candidatos que posteriormente pueden ser evaluados mediante otros métodos. Complementa el scouting y el conocimiento futbolístico, en lugar de sustituirlos automáticamente.
¿Puede el football analytics predecir los resultados de los partidos?
Los modelos analíticos pueden estimar probabilidades o resultados esperados, pero los partidos de fútbol contienen incertidumbre y ningún modelo puede garantizar un resultado concreto.
Conclusión
El football analytics consiste en utilizar de forma estructurada los datos y los métodos analíticos para comprender el rendimiento futbolístico y apoyar decisiones mejor fundamentadas.
Sus aplicaciones abarcan desde el análisis de partidos y aspectos tácticos hasta la evaluación de jugadores, la captación, el seguimiento del rendimiento y el análisis de rivales.
Métricas como el xG pueden aportar información útil sobre la calidad de las ocasiones, mientras que los datos de tracking y los datos obtenidos mediante vídeo pueden añadir información sobre movimientos, espacios y comportamientos tácticos.
La idea fundamental es que el football analytics no consiste simplemente en generar estadísticas. Los datos adquieren valor cuando están vinculados a una pregunta futbolística clara y se interpretan dentro del contexto táctico, técnico y competitivo adecuado.
Por esta razón, un análisis de datos eficaz se sitúa entre la información cuantitativa y el conocimiento futbolístico. Los analistas aportan evidencias estructuradas, mientras que entrenadores, scouts y otros profesionales del área deportiva aportan contexto y criterio.
La combinación de ambos elementos puede ofrecer una base más sólida para comprender el rendimiento que cualquiera de ellos por separado.