Datos, estadísticas y métricas: por qué el fútbol moderno ya no puede prescindir de ellos

En los últimos años, el fútbol ha cambiado ante nuestros ojos: ritmos más altos, espacios más reducidos, decisiones más rápidas. Paralelamente, también ha cambiado la manera de preparar (y leer) los partidos: hoy el entrenador ya no trabaja solo, sino dentro de un ecosistema en el que el vídeo, el seguimiento posicional, las bases de datos de eventos y los modelos predictivos guían las decisiones diarias, desde la sesión del martes hasta la lista de convocados. No se trata de una moda, sino de una infraestructura que unifica el lenguaje entre el campo, el despacho y la tribuna, reduciendo la ambigüedad y mejorando la calidad de las decisiones.

El analista de partidos, nexo entre campo, datos y vídeo

La figura del match analyst (o analista de rendimiento) se ha vuelto central: registra y codifica entrenamientos y partidos, elabora informes previos y posteriores al encuentro, prepara clips temáticos, actualiza bases de datos y presenta conclusiones comprensibles para el cuerpo técnico y los jugadores. Su trabajo no consiste en “hacer estadísticas”, sino en transformar señales (eventos, posiciones, velocidades, aceleraciones) en insights tácticos y operativos, conectando el plan de juego con las contramedidas del rival y las cargas semanales. Las mejores prácticas del rol —desde la codificación en directo hasta las revisiones posteriores al partido— son ya un estándar en los clubes de élite y en las academias profesionales.

Datos de eventos, tracking y estándares: la base tecnológica

Dos grandes familias de información alimentan el análisis: los datos de “evento” (pases, tiros, duelos, faltas, etc.) y los datos de tracking, que registran entre 10 y 25 veces por segundo la posición de jugadores y balón (y, cada vez más, parámetros fisiológicos mediante sensores portátiles). Para garantizar calidad y seguridad existen estándares internacionales: el programa de la FIFA para los sistemas de Electronic Performance and Tracking Systems (EPTS) define pruebas de seguridad para los dispositivos portátiles (FIFA Basic) y pruebas de rendimiento (FIFA Quality), con procedimientos y bancos de ensayo específicos; esto permite comparaciones fiables entre dispositivos y facilita que las ligas adopten criterios homogéneos. Además, las Reglas de Juego de la IFAB regulan el uso de los WT/EPTS en competiciones oficiales. El resultado es una cadena certificada, del sensor al informe, que reduce los errores de medición y mejora la reproducibilidad.

Métricas clave: xG, presión, amplitud, altura de la línea

El vocabulario del fútbol basado en datos es amplio, pero algunas métricas se han consolidado. Los expected goals (xG) cuantifican la calidad de un disparo en función del contexto y las características del tiro; sumados, ofrecen una estimación de la producción ofensiva “esperada” de un equipo o jugador y ayudan a distinguir entre rendimiento y resultado, evitando lecturas anecdóticas. Los xG no son un oráculo —dependen del modelo y de la muestra—, pero se han convertido en un estándar de referencia.

Gracias al tracking, además, se pueden medir dimensiones que antes eran solo descriptivas: altura media del bloque, longitud/amplitud del equipo, densidad entre líneas, velocidad de presión tras pérdida. Algunos proveedores han introducido eventos de “presión” y herramientas para cuantificar el gegenpressing, las recuperaciones altas y la intensidad defensiva, traduciendo principios tácticos en números operativos: dónde la primera línea de presión llega tarde, dónde un equipo consigue comprimir el campo, qué zonas son vulnerables ante un rival con el balón controlado.

Del laboratorio al campo: cómo los clubes usan los números

La fuerza de los datos no reside en la acumulación de gráficos, sino en su integración en procesos concretos:

• Plan de partido y microciclo: el análisis del rival identifica patrones recurrentes (salida de balón, finalización, jugadas a balón parado) y alimenta ejercicios específicos durante la semana; la carga externa (metros a alta intensidad, aceleraciones/deceleraciones) y la interna (percepción subjetiva, frecuencia cardíaca) permiten modular intensidad y volumen para llegar “frescos” al partido. La investigación científica recuerda que algunas métricas de carga (como el ACWR basado en RPE) tienen capacidad predictiva limitada del riesgo de lesión si se utilizan de manera aislada, razón por la cual deben combinarse con múltiples señales y juicio clínico.
• Scouting y desarrollo: los perfiles tácticos y físicos construidos a lo largo de varias temporadas ayudan a reducir la incertidumbre en fichajes y promociones de cantera; indicadores de estilo (progresiones, presiones efectivas, conducciones en espacios reducidos) permiten evaluar la compatibilidad con una idea de juego.
• Feedback a los jugadores: clips breves y paneles visuales sencillos acortan la distancia entre teoría y práctica: “ver” una ventaja posicional o un disparador de presión, asociado a una métrica clave, mejora el aprendizaje y la transferencia en competición.

Gobernanza de los datos: calidad, seguridad y contexto

No todos los números son iguales. Sin estándares de recogida, muestras representativas y definiciones públicas de eventos, se corren riesgos de sesgos y comparaciones incorrectas. De ahí la importancia de cadenas certificadas (EPTS), glosarios compartidos (definiciones de eventos) y benchmarking a nivel de sistema: el ecosistema europeo ha avanzado mucho gracias a prácticas de licencia y recopilación de datos que alimentan informes comparativos y seguimientos a largo plazo. Este patrimonio informativo no solo sirve a los clubes, sino también a ligas, federaciones y organismos que evalúan sostenibilidad, formatos y competitividad.

Comunicación y mercado: lo que llega al público

Muchas métricas forman ya parte del discurso mediático: xG, PPDA, zonas de recepción, mapas de presión aparecen en retransmisiones y análisis posteriores al partido. Incluso mercados informativos externos al campo: por ejemplo, los relacionados con las apuestas deportivas online utilizan modelos que integran datos de eventos, tracking y contexto para estimar probabilidades e incertidumbre; esto demuestra hasta qué punto el análisis cuantitativo ha impregnado todo el ecosistema futbolístico.

Límites y responsabilidades: el dato no es la verdad

El fútbol sigue siendo un deporte caótico, de baja puntuación, donde los episodios raros (penaltis, expulsiones, desvíos) pesan mucho. Las métricas ayudan a “suavizar” la varianza, no a eliminarla. Por eso los clubes más avanzados combinan estadísticas descriptivas, modelos predictivos y conocimientos de campo; cuidan la calidad de la medición (estándares, pruebas, validaciones) y la ergonomía de los productos analíticos (visualizaciones claras, síntesis, prioridades). El objetivo no es tener “más datos”, sino tomar mejores decisiones en menos tiempo y con mayor coherencia respecto a la identidad técnica.