Los datos avanzados en el fútbol latinoamericano

Por StatsBomb | junio 22, 2022 | Tiempo de lectura: 4 mins

Los datos avanzados en el fútbol latinoamericano

La revolución de los datos en el fútbol no es sólo para los grandes clubes de las más poderosas ligas europeas. En StatsBomb, tenemos clientes en cada uno de los continentes del mundo, pero hemos observado un aumento de interés especialmente notable en una región que consideramos muy promisoria: Latinoamérica.

Ya trabajamos con varios clubes ahí. Entre los que podemos mencionar se destacan equipos como el Atlas o el Club América en México, el Atlético Mineiro de Brasil y el histórico club peruano Alianza Lima. Los números siguen aumentando. La semana pasada anunciamos nuestro acuerdo con el CF Monterrey, uno de los clubes más relevantes de la región.

“El interés por la analítica avanzada y en general por innovar en los procesos relativos a la evaluación de jugadores y análisis de equipos no ha hecho más que crecer de manera exponencial en la mayoría de países latinoamericanos en los últimos años”, dice Pablo Peña Rodríguez, el Responsable de Innovación de StatsBomb.

“Prueba del efecto de ello es que nuestros clientes en países tan diferentes como México, Brasil o Perú han conseguido los campeonatos nacionales con solvencia en los últimos años”.

¿Cómo usan los clubes latinoamericanos las estadísticas avanzadas de fútbol?


Atlético Mineiro: una referencia en la región

El Atlético Mineiro se ha convertido en toda una referencia tanto en Brasil como en toda Latinoamérica en materia de integración de datos avanzados en la toma de decisiones del club.

En mayo de 2021, el club presentó su nuevo departamento de analytics, gestionado por Rodrigo Picchioni, un grupo que rápidamente se convirtió en un apoyo esencial para los departamentos encargados de tomar decisiones tanto en la contratación de jugadores como en el análisis de rivales.

En el scouting de jugadores, los datos representan una gran ventaja competitiva tanto en la etapa de confeccionar una lista de jugadores con perfiles basados en las necesidades deportivas del club como en el análisis más fino de determinados futbolistas, algo en que nuestra plataforma de análisis StatsBomb IQ es de gran aporte.

“Con esta herramienta, podemos profundizar en las acciones de jugadores y equipos, llegando hasta los más mínimos detalles”, dice Pedro Picchioni, Responsable de Scouting Analytics del Atlético Mineiro. “Somos capaces de encontrar patrones que a menudo son difíciles de encontrar a través del análisis agregado”.

Los datos también proporcionan mucho valor en el análisis de los rivales, sobre todo para identificar patrones de juego con y sin balón. En esta tarea, el departamento de analytics utiliza mucho las métricas y modelos de StatsBomb, incluyendo nuestro modelo de possession value, On-Ball Value (OBV).

“Estábamos analizando las zonas del campo en las que un determinado rival concedía un porcentaje más alto de OBV mediante pases y conducciones en comparación con la media de la liga”, explica Pedro Picchioni. “Nos dimos cuenta de que su corredor central era una debilidad en su estilo de juego y que era algo que podríamos aprovechar”.

La apuesta tan fuerte del club por las estadísticas avanzadas ya ha dado sus dividendos. En el 2021, el Atlético Mineiro ganó tanto la Serie A de Brasil, su primer título nacional desde 1971, como la Copa do Brasil para conseguir el primer doblete de su historia.

Atlas de México: procesos modernos, resultados sin precedentes

La temporada 2021-22 del Atlas fue la más exitosa en la historia del club. En diciembre de 2021, conquistó su primer título en 70 años al ganar la final del Torneo Apertura contra el León. Seis meses más tarde, consiguió el trofeo del Torneo Clausura para coronarse como bicampeón del fútbol mexicano.

La consecución de los títulos fue, en parte, el fruto de los procesos establecidos e implementados por Orlegi Sports, dueño del club, en los que los datos y las estadísticas avanzadas forman una parte muy importante. Actúan como un soporte fundamental para la secretaría técnica.

“El objetivo es tomar las mejores decisiones en el diseño de la plantilla del club, tanto financiera como deportivamente, proporcionando soluciones orientadas en datos”, dice Andrés Conesa, Jefe de Analítica en Orlegi Sports.

“Hemos creado modelos, descriptivos y predictivos, que han sido claves para ayudarnos en la toma de decisiones. Gracias a estos modelos podemos evaluar a los jugadores con base en la probabilidad de éxito y combinar métodos analíticos con los estudios de otras áreas”.

Sin embargo, no es sólo en la confección de la plantilla que los datos avanzados han tenido un impacto positivo. El club también ha sacado rédito de ellos en el análisis de los rivales.

“Realizamos un análisis especial antes de jugar la final contra León que ayudó a reducir el peligro generado por el rival a balón parado”, explica Conesa.

Una de las claves de la integración exitosa de los datos en los procesos de un club es conseguir la implicación de los directores, algo que Conesa ha logrado en el Atlas.

“Tanto el Presidente Ejecutivo de Atlas, José Riestra, como el Director de Gestión Deportiva, Israel Villaseñor, han confiado en nuevas herramientas, siempre buscando innovar como un eje central en el ADN de la institución”.

Alianza Lima: más objetividad en el scouting de jugadores

Cuando José Bellina asumió el cargo de gerente deportivo del Alianza Lima a principios de 2021, tomó las riendas de un club que había sufrido su peor temporada en la era profesional del fútbol peruano. Inmediatamente, empezó a trabajar en la mejora de los procesos del club, sobre todo los relacionados con la evaluación y contratación de jugadores.

Para ello, Bellina recurrió a los datos avanzados. “Nos ayudan a eliminar percepciones en el proceso de scouting, intentando ser más objetivos en la toma de decisiones”, explica. “En todas las renovaciones y contrataciones que hemos realizado, hemos utilizado la data de StatsBomb como un soporte fundamental para tomar la decisión”.

Bellina y su equipo de trabajo han desarrollado perfiles estadísticos para cada posición en la cancha que incluyen las métricas que consideran más importantes para cada puesto.

“Por ejemplo, en todas las posiciones de ataque valoramos mucho el xG por tiro, ya que nos ayuda a evaluar la toma de decisiones del jugador”, explica Bellina. “El xG asistido también es una métrica clave, así como las presiones tras pérdida. En general, utilizamos 7-8 métricas por cada puesto”.

Con estos perfiles, se puede hacer una evaluación objetiva del rendimiento tanto de sus propios jugadores como de los que potencialmente quieren contratar. Es un método de trabajo moderno que hasta ahora ha dado frutos. A finales de noviembre de 2021, Alianza Lima se consagró campeón de la Liga 1 de Perú, su primer título en cuatro años.

“Como uno de los equipos más importantes del país, queremos estar a la vanguardia de los procesos de scouting y evaluación de rendimiento”, dice Bellina. “StatsBomb nos ayuda para lograrlo”.


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Por StatsBomb | junio 22, 2022