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El científico de datos en la secretaría técnica: qué hace de verdad y qué formación exige
En una sola ventana de fichajes, la de mediados de 2025, los clubes del fútbol masculino se gastaron 9.760 millones de dólares en casi doce mil traspasos internacionales, un 50 % más que el año anterior. Ninguna otra industria mueve esa cantidad de dinero en activos tan difíciles de valorar: personas jóvenes cuyo rendimiento futuro depende de la lesión que no han tenido todavía.
Ese es el problema que ha convertido el análisis de datos en una función estructural de las secretarías técnicas, y no en el complemento vistoso que era hace diez años. Este artículo describe el perfil sin adornos: qué decisiones toca, con qué herramientas trabaja, dónde se equivoca y qué competencias hay que construir para ejercerlo.
// responsabilidades
Cuatro decisiones, no cuatro informes
El error más común al describir este puesto es enumerar tareas analíticas. Lo que define al perfil es que participa en decisiones con consecuencias económicas directas, y cada una tiene su propio tipo de error:
Captación y scouting
Filtrado masivo de ligas globales para encontrar perfiles que encajen en el modelo de juego del entrenador. El error típico: confundir «buenas métricas» con «buen encaje».
Valoración económica
Modelos que estiman el valor de mercado real, la revalorización esperable y el margen de negociación. El error típico: proyectar linealmente la progresión de un jugador de 19 años.
Riesgo físico
Historial de lesiones, biomecánica y gestión de cargas antes de firmar. El error típico: tratar la ausencia de lesiones previas como prueba de solidez.
Plantilla propia y cantera
Evaluación objetiva de los que ya están, para decidir renovaciones, salidas y promociones. El error típico: medir al canterano con la vara del titular.
La diferencia con un departamento de business intelligence corriente es el horizonte: aquí un modelo no se valida con el dato del mes siguiente, sino con lo que ese jugador rinda dentro de tres temporadas. Eso obliga a una disciplina poco habitual —dejar por escrito la predicción y la fecha en que se va a revisar— y a convivir con muestras pequeñas durante años.
// flujo de trabajo
Cómo se decide un fichaje, paso a paso
El proceso real es un embudo en el que el modelo no elige: descarta. Lo que llega al final no es «el mejor jugador», sino la lista corta que sobrevive a filtros sucesivos y que el ojo humano puede revisar de verdad, partido completo incluido.
Por qué el orden importa
Si la validación en vídeo se hace antes del filtro cuantitativo, el ojeador ve a los jugadores que ya conocía y el sesgo de familiaridad se cuela entero en el proceso. Si se hace después, ve a candidatos que nunca habría mirado. El valor del modelo no está en su precisión estadística, está en ampliar el conjunto de jugadores que llegan a ser observados.
// herramientas
La pila de datos: quién vende qué y de quién es
El mapa de proveedores se ha concentrado mucho en los últimos años, y conviene tenerlo actualizado: varias de las marcas que se citan como independientes pertenecen hoy al mismo grupo, lo que importa a la hora de negociar licencias y de evitar dependencias.
| Proveedor | Qué aporta | Propiedad actual |
|---|---|---|
| Opta | Datos de evento: cada acción con balón, etiquetada partido a partido | Stats Perform |
| Hudl StatsBomb | Datos de evento de alta densidad, con posición de portero y presión defensiva | Hudl, tras la adquisición de StatsBomb |
| Wyscout | Vídeo y base de datos de jugadores de referencia en scouting internacional | Hudl |
| Second Spectrum | Tracking óptico: posición de los 22 jugadores y el balón, varias veces por segundo | Genius Sports |
| Sportian Performance (antes Mediacoach) | Plataforma oficial de LaLiga: vídeo táctico, tracking y datos en tiempo real | LaLiga junto a Sportian, división deportiva de Globant |
Un detalle local que casi nunca aparece en los artículos sobre el tema: en España, la herramienta que los clubes de LaLiga tienen delante no es ninguna de las marcas anglosajonas, sino la plataforma de la propia competición, que desde julio de 2025 se llama Sportian Performance. Captura más de 3,5 millones de datos por partido y genera más de 6.400 métricas distintas. Quien se forme para trabajar en un club español debería conocerla antes que cualquier otra.
Datos de evento y datos de seguimiento no son lo mismo
Datos de evento
Lo que pasa con el balón: pases, tiros, duelos, recuperaciones, cada uno con sus coordenadas. Cubre casi todas las ligas del mundo, y por eso es la base del scouting internacional. Su límite es evidente: no dice nada de los veintiún jugadores que en ese momento no tocan el balón.
Datos de seguimiento
La posición de los veintidós jugadores y el balón, capturada varias veces por segundo. Permite medir lo que no se ve en la estadística clásica: ocupación de espacios, coberturas, cuándo un desmarque generó una opción que nadie aprovechó. Su límite es la disponibilidad: solo existe en las competiciones que lo han contratado.
La consecuencia práctica para un club mediano es incómoda y conviene decirla: puedes analizar con mucho detalle tu propia liga y a tus rivales, pero cuando buscas en el extranjero trabajas casi siempre con datos de evento. Las dos capas no son intercambiables, y un informe que mezcle conclusiones de ambas sin advertirlo está comparando cosas distintas.
// competencias
Qué hay que saber hacer, en orden de rareza
En los procesos de selección de clubes, lo escaso no es programar. Ordenadas de más a menos fácil de encontrar en el mercado laboral:
| Competencia | Nivel exigible | Por qué es escasa |
|---|---|---|
| Python con pandas y scikit-learn, SQL | Alto y no negociable | Es el mínimo de entrada; abundante en el mercado |
| Visualización y cuadros de mando (Power BI, Tableau, Shiny) | Medio-alto | Habitual, pero pocos saben diseñar para un director deportivo con dos minutos |
| Estadística aplicada a muestras pequeñas | Alto | La formación estándar en ciencia de datos asume volúmenes que aquí no existen |
| Conocimiento táctico real del juego | Alto | El cuello de botella del sector: analistas que entienden el modelo de juego y hablan el idioma del cuerpo técnico |
| Comunicación de la incertidumbre | Muy alto | Saber decir «este modelo acierta seis de cada diez veces» sin que la sala deje de escuchar |
| Protección de datos aplicada al deporte | Muy alto | Casi nadie lo cubre en su formación, y es donde están los riesgos legales |
Un itinerario realista
Base cuantitativa —estadística, programación, bases de datos— más especialización deportiva, en ese orden. El camino inverso, empezar por el fútbol y añadir datos después, funciona peor: es más fácil enseñar táctica a un analista solvente que enseñar inferencia estadística a alguien que ya tiene criterio futbolístico.
Y una recomendación que ahorra años: construir un portafolio público con datos abiertos y preguntas concretas —no cuadros de mando genéricos— vale más en una entrevista que cualquier certificación. En este sector se contrata por lo que has analizado, no por lo que has cursado.
// control de calidad
Los cuatro errores que invalidan un informe
- La métrica se convierte en el objetivo. En cuanto una cifra se usa para decidir fichajes, deja de medir lo que medía: agentes y clubes vendedores aprenden a optimizarla. Es la ley de Goodhart aplicada al mercado, y obliga a revisar el catálogo de métricas con la misma frecuencia con la que se revisa el modelo.
- Muestra insuficiente. Media temporada de un jugador son unos mil pases y una docena de tiros. Con eso no se sostiene una conclusión sobre su finalización, por muy vistoso que quede el percentil. El número de minutos debería figurar en el informe con el mismo tamaño de letra que el resultado.
- Contexto no ajustado. Un centrocampista que progresa mucho el balón en un equipo que domina no rinde igual en uno que defiende replegado. Sin ajuste por estilo del equipo, nivel de liga y calidad de los compañeros, la comparación es aritmética, no análisis.
- Sesgo de supervivencia. Los modelos se entrenan con jugadores que llegaron a jugar. Los que nunca tuvieron minutos no están en los datos, y son justamente los que explicarían por qué algunos fichajes fallan.
// cumplimiento
El marco legal que casi nadie incluye en el temario
Los datos de rendimiento de un futbolista son datos personales, y los biométricos y de salud son categoría especial bajo el RGPD. FIFPRO, la federación internacional de futbolistas profesionales, lleva años reclamando por escrito tres cosas concretas: que el jugador pueda acceder a lo que se recoge sobre él, que pueda llevarse esos datos al cambiar de club y que el consentimiento sea real, lo que en una relación laboral con desequilibrio de poder no se resuelve con una casilla marcada.
Señala además dos prácticas extendidas y discutibles: la recogida masiva sin transparencia previa y la comercialización a terceros sin acuerdo de licencia ni retorno para el jugador. Para un club, esto se traduce en obligaciones muy concretas —base jurídica definida antes de procesar, finalidades comunicadas, contratos con los proveedores— y para quien se forma en este perfil, en una ventaja competitiva: es la parte del trabajo que casi ningún máster cubre y la primera que pregunta un departamento jurídico.
// conclusión
Lo que el modelo no sustituye
Este perfil no reemplaza al ojeador: le cambia el trabajo. Antes recorría campos buscando jugadores; ahora recibe una lista de veinte nombres que probablemente no conocía y dedica su criterio a lo que ningún modelo captura —la toma de decisiones bajo presión, el carácter, cómo se comporta el jugador cuando su equipo va perdiendo y hace frío.
La función del análisis de datos, dicho con precisión, no es acertar más: es reducir el número de veces que el club descarta a un buen jugador por no haberlo mirado nunca. Ese es el rendimiento que hay que medir, y es también el argumento que sostiene la inversión ante una dirección deportiva escéptica.
// método y fuentes
Las cifras del mercado de fichajes proceden del informe de la FIFA sobre la ventana de mediados de 2025 (1 de junio a 2 de septiembre); las de captura de datos, de la documentación pública de LaLiga sobre su plataforma; la propiedad de los proveedores, de los comunicados de las empresas compradoras; y el marco de protección de datos, del documento de posición de FIFPRO sobre datos de los jugadores. Las cifras del embudo son ilustrativas y están señaladas como tales en el propio gráfico. Contenido verificado a 16 de septiembre de 2026.
- FIFA — El mercado mundial de fichajes alcanza máximos históricos (ventana de mediados de 2025)
- FIFPRO — Política sobre datos del jugador: recogida, protección y uso (PDF)
- Hudl — Adquisición de StatsBomb
- Genius Sports — Adquisición de Second Spectrum
- LaLiga — La plataforma Mediacoach, hoy Sportian Performance
