Las direcciones deportivas no pierden su esencia ni tampoco pierden en importancia porque son el recipiente perfecto para dar sentido y dar cobijo al dato. En ningún caso los directores deportivos ni los secretarios técnicos ni los scouts se van a ver reemplazados por el dato, ya que los modelos grises, aquellos que rompen con el negro y que destierran el blanco, son los que realmente tienen validez y sentido. Es más, los perfiles evolucionan y, dentro de muy poco, será difícil concebir un alto cargo deportivo sin una actualización a nivel de conocimiento, competencia y tecnología.

No hay que olvidar que estamos hablando de deporte y, al mismo tiempo, que estamos hablando de fútbol: el rey de todos los deportes en incertidumbre, caos, desorganización en el juego, predicciones fallidas, emoción y adrenalina. Por ello, la creencia en los modelos mixtos es aquella que acerca al éxito a las direcciones deportivas de hoy en día. Son todavía pocos los ejemplos de direcciones deportivas que trabajan con el dato integrado en sus procesos, pero son cada vez más las que van ampliando su telescopio para construir metodologías integrales.

Un detalle importante es el que ninguna dirección deportiva debe romper con su filosofía de trabajo ni mucho menos con la idiosincrasia del club en cuestión, ya que la introducción del dato carecería de sentido. De hecho, ciñéndonos exclusivamente al área de scouting el tratamiento de la información debe estar siempre ajustada a una manera propia de entender el juego, así como debe de estar directamente adaptado al modelo de juego y las ideas del cuerpo técnico y de la dirección deportiva. La generación de índex objetivos que tengan en cuenta componentes cuantitativos, pero también cualitativos es aquello que va a llevar a las direcciones deportivas a encontrar activos potenciales reales, afines y posibles. Ahora bien, en caso de que el dato afirme un rendimiento que parezca irrefutable, pero los ojos clínicos concluyan lo contrario, ¿qué ocurre? La respuesta debe ser claramente tajante en este sentido, descartando al activo/jugador, ya que el fútbol debe ser una simbiosis de emociones y datos donde el corazón y el ojo humano deben tener siempre la última palabra.

Tenemos la gran suerte de pertenecer a una era disruptiva sin precedentes, donde cada día nacen nuevas soluciones tecnológicas, que tienen como objetivo final facilitarnos nuestro día a día. Esto en el mundo del deporte ya es una realidad, ya que en todas las áreas lo vemos reflejado. Lo mismo sucede con los propios atletas y deportistas, quienes se benefician de estas bondades tecnológicas, para optimizar sus picos de rendimiento, así como alargar sus años y calidad de sus carreras profesionales. Además, en lo corporativo, las posibles vías de generación de ingresos se han multiplicado para clubes, organizaciones y entidades deportivas. Desde nuevas fórmulas de conectar y comunicarse con su masa social, a la generación de nuevas experiencias para el aficionado, así como el esfuerzo de internacionalización por crecer en diferentes mercados. Estos son solo algunos de los ejemplos en los que la tecnología está potenciando las áreas de negocio en el deporte.

Veamos algunas claves de este vasto concepto llamado tecnología, despejando dudas comunes que surgen dentro de las entidades y organizaciones deportivas. Una pregunta frecuente suele ser “¿cómo puedo saber el tipo de tecnología que necesito implantar en mi entidad?” Aquí lo importante es el conocimiento y la especialización. Ya no es válido el perfil “acordeón”, es decir, aquella persona que puede desempeñar varios roles de forma simultánea en diferentes departamentos. Por lo tanto, ¿qué características debe tener la persona seleccionada? Lo primero, tener un perfil experto en el ámbito técnico de la tecnología. Que sepa trabajar de forma transversal entre las áreas, teniendo como funciones principales, tanto la detección de necesidades internas, como valorar y aportar la solución idónea. Haciendo un seguimiento exhaustivo de su implantación, uso, así como de la obtención de los objetivos marcados.

Por suerte, cada año son más los clubes que entienden esta necesidad para crecer como corporación e incorporan este tipo de perfil. En España, tenemos la suerte por ejemplo en un deporte como el fútbol, de contar con casos como los del Valencia CF, Celta de Vigo, Real Sociedad, SD Eibar, Athletic Club, UD Las Palmas, Grupo Baskonia, Sevilla CF, y la propia La Liga. Ejemplos, de cómo a través de diferentes metodologías de trabajo e idiosincrasias, ya sea en el ámbito deportivo, corporativo o ambos, han posicionado la tecnología e innovación como un pilar de crecimiento estratégico dentro de estas entidades.

Texto redactado por Eduardo Valdés, SportBoost y Pablo Sanzol, SD Eibar

En la exposición de mi caso éxito atendí a los siguientes puntos más relevantes:

• Diferenciación entre los conceptos dirección deportiva Data Driven y dirección deportiva Data Oriented Design.
• Metodología de aplicación en el proceso de scouting desde una doble vertiente.
• Entendimiento del dato como complemento y suplemento.
• Orientación de la evaluación hacia la generación de planes de mejora y optimización del rendimiento.
• Prestación de ayuda exhaustiva a los cuerpos técnicos en materia de análisis en función de las necesidades del momento indicado.

Mis compañeros del Valencia Club de Fútbol se centraron en la parte corporativa y en cómo activan sus procesos de análisis avanzado orientados al fan engagement y al marketing corporativo. Por otro lado, Ander Doncel se centró en la parte puramente de innovación deportiva partiendo de la explicación del cálculo del gol esperado y su aplicación en las retransmisiones televisivas y terminando en el caso particular del ‘calendar selector’.

¡Nos vemos pronto!

Hagámonos una pregunta, ¿qué lateral izquierdo con nacionalidad española puede ser más similar a José Gayá? Hoy en día, independientemente del trabajo cualitativo que se debe realizar, existe un atajo con sentido llamado ‘similitud’. La similitud permite llegar a una decisión por un camino guiado, ya que dicho flujo de trabajo debe ir orientado al modelo de juego de cada entidad. Esta permite llegar a jugadores que cuentan con parecidas características con respecto al jugador que se utiliza en el experimento. Por lo tanto, repitámonos la pregunta inicial.

Partiendo de una muestra de veintiocho laterales izquierdos españoles pertenecientes a las 5 grandes Ligas de Europa, se aplican determinadas variables que son relevantes para evaluar el rendimiento de un lateral óptimo para adaptarse al modelo de juego de la Selección española con sus respectivas ponderaciones. El resultado que se obtiene no llama la atención y se extraen a los ocho laterales izquierdos más similares, en términos de rendimiento, a José Gayá. Es importante incidir, en este punto, que no todos los laterales, en cuanto a perfil, serán lo más similar posible al jugador objetivo, pero para dicha cuestión y dichos matices entra en juego la valoración cualitativa.

¡Qué casualidad! Alejandro Balde, lateral izquierdo del Fútbol Club Barcelona, aparece en segunda posición deslizándose cuidadosamente. Asimismo, si se ejecuta una comparativa objetiva entre ambos laterales atendiendo a las variables más relevantes para evaluar a un lateral apto para el equipo de Luis Enrique, se observa cómo no existen prácticamente diferencias entre los polígonos que se entrecruzan dibujando su rendimiento. Ambos laterales izquierdos reúnen eficacias muy similares en materia de centros laterales y duelos individuales, así como ostentan una participación ‘quasi-paralela‘ en fase ofensiva. Existe una gran diferencia en la cantidad de centros laterales ejecutados, pero dicho factor no debe alterar la similitud ni tampoco la comparativa, ya que se debe tener en cuenta el modelo de juego implementado por la Selección, donde impera el juego posicional e interior sobre el juego por fuera y la llegada vía centro, así como las diferencias en los estilos de juego ofensivos de Xavi Hernández y de Gennaro Gattuso.

No cabe duda de que Alejandro Balde es una de las mejores opciones que manejaba Luis Enrique y las casualidades de la vida le han llevado a un chico que la temporada pasada estaba jugando frente al Atlético Sanluqueño, el Betis Deportivo o el Algeciras y acumulando poco más de doscientos minutos en Primera División a todo un evento deportivo repleto de luces como un Mundial. El acierto o no de haberlo elegido como sustituto de José Gayá será la suerte de todos los españoles, pero de manera inequívoca aportará juventud, rigor, calidad y potencia física desde su primera comparecencia.

Puedes aprender a realizar este tipo de análisis en el Máster en Big Data aplicado al Scouting en fútbol de Sports Data Campus, el Sevilla Fútbol Club y la Universidad Católica de Murcia, que co-dirijo junto a grandes profesionales y entidades del sector: https://sportsdatacampus.com/master_en_big_data_aplicado_al_scouting_en_futbol/

Tras observar cómo otros deportes utilizaban el ‘Big Data’ con éxito desde hacía años y probar como entrenador en San Cernin, San Juan, Irabia y Burdalés, así como analista en este último club, el navarro Pablo Sanzol decidió ampliar su formación y estudiar un máster sobre esta materia. De esta forma, en 2020 se incorporó al Cádiz Club de Fútbol y, desde la temporada 2021/2022, es el ‘head’ of Sports Data Analytics del Eibar.

1. ¿Cómo le surgió la oportunidad del Eibar?
Fue al inicio de temporada. Es un club que descendió la pasada campaña y ahora tiene el reto de volver a Primera División. César Palacios (director deportivo) y Arkaitz Lakanbra (secretario técnico) querían apostar por la analítica de datos, me pareció muy interesante y decidí embarcarme en esa aventura. Mi función la identifico como una ayuda a distintas áreas que son importantes para el grupo de trabajo en el que estoy.

2. ¿Cuántos datos se pueden llegar a generar durante un partido de fútbol?
En torno a ocho millones. Se utiliza una plataforma llamada Mediacoach, que La Liga nos facilita a los clubes cuando termina el partido. Recoge multitud de variables que se van midiendo durante el juego. Aquí hago hincapié en que es importante contar con la figura de un analista que sepa traducir esos datos y transformarlos con el fin de que el equipo obtenga la mejor ventaja competitiva.

3. ¿Qué hace con esos datos?
El proceso que intento aplicar es, en definitiva, traducir los datos de forma que tengan sentido para ese equipo. No es lo mismo estar en el Eibar que en el Villarreal o el Valencia. Por eso, cada club debe tener su propio modelo de datos ajustados a su tipo de juego, también con sus partes generales.

4. ¿Qué datos considera más importantes?
Depende mucho de cada club. Por ejemplo, se puede ver por dónde ataca más el equipo rival, las zonas en las que habitualmente remata o analizar el estado de la plantilla y el equipo rival. Pero esto cambia en función del modelo del equipo y del momento por el que está pasando durante la temporada.

5. ¿En qué otros momentos se usan los datos?
También se hace este proceso de tratamiento y limpieza de datos cuando se está haciendo un estudio de un mercado en concreto para captar jugadores.

6. ¿Qué ventajas le aportan a la hora de estudiar fichajes?
Tenemos un índice creado para filtrar competiciones y mercados activos en el marco internacional. El fin es ir a lo específico. Se miran perfiles de jugadores que se ajusten la filosofía del club y al modelo de juego que busca el entrenador. Por ejemplo, antes los scouts tenían que ver hasta veinte partidos por competición. Ahora, con el dato, se parte desde la concreción. A partir de ahí se estiman posibles onces y se va con el foco ya puesto. Esto en el mercado internacional, ya que el nacional es distinto. Nosotros trabajamos con un modelo mixto, de ahí sacamos conclusiones.

7. Explique un poco más en qué consiste ese modelo mixto…
El fútbol es la suma de la subjetividad más objetividad. Es un deporte impredecible donde reinan el caos y la incertidumbre. No es como el balonmano, que el 80 % de las veces gana el favorito. Aquí también hay que tener en cuenta cómo es cada futbolista, más allá de las estadísticas. Aun así, creo que la analítica avanzada tiene mucho que decir.

8. También se puede estudiar a los entrenadores…
Sí, por ejemplo se les puede hacer un estudio desde un punto de vista objetivo. Si un club destituye al entrenador a mitad de temporada y tiene que buscar a otro, puede centrarse en uno que persiga esa misma idea de juego y se adapte al perfil de los jugadores.

9. Antes de llegar al Eibar, ya había formado parte del Cádiz… 
Sí, en la temporada 2020/21. Fue un etapa muy bonita y muy gratificante. Les guardo mucho cariño.

10. ¿Cómo detectó la necesidad de potenciar el análisis de datos en el mundo del fútbol? 
Vi que otros deportes estaban muy avanzados en tema de analítica y percibí que en el fútbol existía una laguna al respecto. Así fue como decidí formarme en ‘Big Data’ y analítica avanzada para intentar rellenar ese vacío. A la vista está que los deportes que llevan años utilizándolos están más profesionalizados.

11. ¿Cómo se forma una persona para llegar a ser un experto en este ámbito?
Yo hice primero un curso de Estructuras Enfrentadas en la Universidad Rey Juan Carlos (Madrid). También una formación de Metodología y, finalmente, un Máster en ‘Big Data’ Deportivo. También soy experto en el uso de herramientas de ‘Business Intelligence’. Y, en la actualidad, estoy realizando un curso de Dirección Deportiva con la RFEF -ya terminado-.

12. ¿En qué punto ve el fútbol español respecto a otros países?
Creo que todavía no estamos ni en la rampa de salida. Hoy en día, en los clubs están empezando a crearse estas pequeñas estructuras de analítica avanzada. Y me parece que el paradigma de los datos va a ir cada vez a más porque se están recogiendo frutos en aquellos equipos que lo utilizan.

13. ¿Es una metodología reñida con el futbol tradicional?
No. Porque, con la irrupción del dato en el fútbol profesional, también se tiene en cuenta la faceta más personal o subjetiva del jugador. Por eso hablo del modelo mixto. Yo no me voy a quedar con el primer jugador porque me lo diga el dato, se mira más allá.

14. ¿Todos los equipos de LaLiga y LaLiga Santander ya la usan?
No te sé responder con exactitud. Las Palmas, la Real Sociedad el Fútbol Club Barcelona, el Sevilla o el Eibar, sí. Serán alrededor de un 40 % de los 42 equipos que componen la Primera y la Segunda División.

15.¿Qué cualidades debe tener un buen analista de datos?
Una doble formación. Es importante la vertiente técnica en lo que es el dato, pero también un conocimiento futbolístico como entrenador o director deportivo… En definitiva, el analista de datos debe tener mucho fútbol detrás para que, realmente, las conclusiones que saque desde el dato tengan sentido.

17. En su caso, cumple ambos requisitos…
Sí, cuando terminé el colegio ya era entrenador de fútbol en categorías inferiores. Y, aunque primero me decanté por el Derecho y la Administración y Dirección de Empresas, nunca dejé el fútbol. Durante la carrera entrené a equipos de fútbol base. Aquí empezaron a llamarme la atención los números y comencé a desarrollar la función de analista táctico en el UCD Burladés. Durante este tiempo, además, me saqué los cursos de entrenador con la Federación Navarra de Fútbol y ahí conocí a Javier Lerga, que para mí es todo un referente.

18. ¿El ‘Big Data’ ha venido para quedarse?
Hay muchas personas hoy en día que todavía no saben qué son el ‘Big Data’ ni la analítica avanzada. Lo enfocan como una moda actual en el futbol profesional, semiprofesional y amateur. Pero no es una moda, se están recogiendo resultados de mejora en los equipos. Para mí sí existe una vinculación del dato con el rendimiento micro, que sería el individual del futbolista, y el macro, que se refiere a todo el equipo.

19. Hay incluso un afamado futbolista que negoció su propio contrato recurriendo a los datos…
El caso de Kevin De Bruyne es conocido. Él demostró con la analítica de sus propios datos que tenia que renovar su contrato a un nivel superior. Con los números reflejó su rendimiento.

20. ¿Puede la analítica avanzada potenciar los ingresos económicos de un club?
Tajantemente sí. Por ejemplo, puede captar jugadores con un valor de mercado muy bajo y después, si su rendimiento es bueno, ver cómo este se incrementa. Se puede sacar una plusvalía económica muy alta de esa operación.

21. ¿Qué coste puede tener contar con un departamento especializado?
Depende del presupuesto de cada club y la importancia que se le quiera dar. Hay estructuras muy grandes como la del Sevilla Fútbol Club, que tiene un departamento de I + D donde se apuesta por la ciencia de datos. Pero hay que tener en cuenta que estamos al comienzo y que a los clubes les cuesta apostar por estas figuras porque es un fenómeno nuevo.

22. ¿Puede explicar por qué la inteligencia artificial le dio un 4 % de posibilidades de ganar a Rafael Nadal la final del Open de Australia después del segundo set?
Es un tema que está generando mucho debate estos días (risas). La respuesta es sencilla: los algoritmos se entrenan y aprenden. Ese modelo predictivo no tuvo en cuenta quién es Rafa Nadal (bromea), pero estuvo muy bien efectuado porque solo han sido dos tenistas los que han conseguido remontar una final de Grand Slam en esa situación. Es más, incluso podría haberle dado menos porcentaje. El tenis es mucho más predecible que el fútbol.

El triángulo de rendimiento, ataque y defensa (Ruiz de Alarcón, 2020) sirve para situar a los equipos en su entorno y categorizarlos en base a diferentes índices de valoración: fortaleza, estabilidad y debilidad. Personalmente, añado un índice más, el de decaimiento, reservado para todos aquellos equipos que, estando en debilidad, se encuentran muy alejados de la estabilidad en rendimiento. Ahora bien, en el presente artículo se atiende a la construcción de un gráfico de dispersión -o scatter plot- que ayude a dibujar el triángulo mencionado en el contexto de los equipos pertenecientes a las 5 grandes Ligas de Europa hasta el último tercio de la temporada 2021/2022.

En la visualización adjunta se observa cómo los equipos ingleses se encuentran en una situación óptima en ataque y en defensa, ya que prácticamente todos ellos se encuentran en el cuadrante superior derecho -hasta ocho equipos-. Destacan, concretamente, el Liverpool, el Manchester City y el Chelsea, superados en fase ofensiva por pocos equipos y en el caso del equipo de Anfield por tan solo uno como es el Bayern de Munich. Ahora bien, no se busca en el presente artículo quedarse con una descripción superficial del aspecto colectivo, sino de justificar desde un punto de vista micro dichas situaciones a nivel ofensivo. No sorprende ver que los delanteros centros con mayor rendimiento en las 5 grandes Ligas de Europa pertenezcan a los equipos con mejor ataque, a pesar de que existan sorpresas determinadas como la de Enes Ünal, delantero centro del Getafe, Joselu, delantero centro del Deportivo Alavés y Iago Aspas, delantero centro del Celta de Vigo.

Enes Ünal, delantero centro del Getafe, equipo que se encuentra por debajo del promedio en ataque de las 5 grandes Ligas de Europa, destaca entre los mejores delanteros de Europa mostrándose como un jugador referencia dominador en el juego aéreo y con una capacidad de finalización, tanto desde fuera como desde dentro de área, muy contrastada. Ha marcado 14 goles, su mejor marca goleadora desde que salió del Twente al finalizar la temporada 2016/2017. En este artículo se ha querido demostrar de manera muy básica cómo se pueden extraer conclusiones óptimas a nivel individual desde el análisis situacional colectivo y cómo mediante la aplicación de una teoría sencilla como la del triángulo de rendimiento, ataque y defensa se puede entender cómo se está desarrollando cada equipo en su entorno competitivo en cada momento de la temporada en cuestión.

En el mismo formé parte de la mesa redonda de ‘Data Analysts’ compuesta por Anselmo Ruiz de Alarcón, analista de datos del Athletic Club, Miguel Ferreira, analista de datos del Sporting de Portugal, Mikel Gandarias, analista de datos y scout del RCD Mallorca, José Rodríguez, analista del Aston Villa FC y Jesús Olivera, responsable Data Football del Sevilla FC. Durante la hora y cuarto de mesa se expusieron los siguientes temas principales:

• Importancia del dato en el fútbol profesional.
• Organización de la semana de trabajo.
• Metodologías de trabajo en análisis y scouting.
• Relevancia del aspecto cualitativo en los procesos cuantitativos.
• Vivencias y experiencias personales.

Finalmente, no puedo terminar la presente entrada sin citar lo más importante de este evento como fueron las pequeñas conversaciones a nivel personal con grandes referentes como Miguel Ángel Gómez, director deportivo profesional, Raúl Pelaez, fundador de Ailite, Maurici López-Felip, CEO y co-fundador de Kognia Sports Intelligence, Frank Gornés, co-fundador de Nacsport, Daniel Muñoz, analista en Nacsport, Eduardo Valera, analista de cantera en el Sevilla FC, Borja Gómez, Director de Bepro España, Eugenio Alonso, Sales Manager de Stats Perform o Lluis Llagostera, CEO de Fly-Fut.

Durante la jornada se celebrarán diferentes clases magistrales y mesas redondas relacionadas con el fútbol profesional y la industria futbolística más puntera. Adjunto el link de inscripción, a continuación, donde también se estructura la organización del evento con sus diferentes participantes e invitados.

Durante la ponencia magistral titulada ‘El uso del dato en un club de fútbol profesional’ e impartida junto a César Palacios, Director Deportivo de la Sociedad Deportiva Eibar, se expusieron diferentes temas que se citan a continuación:

• Estructura de la Dirección Deportiva de la Sociedad Deportiva Eibar.
• Objetivos y funciones de la Dirección Deportiva de la Sociedad Deportiva Eibar.
• Relaciones con el cuerpo técnico, la plantilla y el resto de áreas del club.
• Metodología de trabajo a nivel de Secretaría Técnica.
• Línea de trabajo: Dirección Deportiva Data Driven.
• Ámbitos actuales de aplicación del dato.
• Visualización de informes reales de la Sociedad Deportiva Eibar.

Finalmente, hubo un turno de preguntas para los cerca de mil asistentes, tanto en formato presencial como en streaming.