Nos últimos anos, o futebol criou uma espécie de linha invisível dentro do próprio processo de análise.
De um lado, os que afirmam que “os dados vão substituir o vídeo”.
Do outro, os que garantem que “os números não servem para nada”.
E no meio disto, muitos analistas ficam presos entre duas linguagens como se precisassem de escolher um lado.
Se usam dados demais, são acusados de perder sensibilidade e leitura tática.
Se usam apenas o vídeo, são vistos como ultrapassados.
Este conflito não divide o futebol mas divide quem tenta entendê-lo.
A análise tática e a análise de dados não são rivais.
São ferramentas diferentes, com funções diferentes, que respondem a perguntas diferentes.
➡️ O vídeo mostra o comportamento.
➡️ Os dados mostram o padrão.
E o jogo só se revela por completo quando ligamos os dois.
A tensão entre estes mundos não nasce da ferramenta.
Nasce da assimetria de domínio.
Quando um analista domina apenas um lado, só vídeo ou só dados, é natural que sinta desconforto com o outro.
Não porque o outro lado seja inútil, mas porque obriga a evoluir.
É aí que surge a fricção real:
➡️ Alguns rejeitam os dados porque não os dominam.
➡️ Outros rejeitam o vídeo porque não conseguem interpretar o jogo para além do números
➡️ E muitos defendem “o seu lado” para não expor a lacuna que têm no outro.
Isto não é crença.
É competência.
E no futebol, como em qualquer área de alto rendimento, quem não evolui fica para trás.
No fundo, o que separa analistas hoje não é a ferramenta que usam.
É a capacidade, ou incapacidade, de integrar mundos diferentes para aumentar a clareza.
O que é realmente a Análise de Dados e porque não faz o mesmo que a análise tática
Se a análise tática trabalha sobre relações, intenções e comportamentos, a análise de dados trabalha sobre recorrência, probabilidade e impacto.
Onde a análise tática pergunta “porquê?”, a análise de dados pergunta “quanto?”.
Enquanto o vídeo nos mostra a forma como a equipa se comporta, os dados mostram-nos quão estável esse comportamento é, em que zonas se repete, e com que impacto no rendimento.
O que a análise de dados realmente faz
Em vez de olhar para a jogada isolada, os dados procuram aquilo que se repete:
➡️ tendências estruturais
➡️ zonas de maior recorrência
➡️ padrões temporais
➡️ desequilíbrios estatísticos
➡️ consistência (ou falta dela)
➡️ impacto real no resultado
Perguntas típicas:
“Onde se inicia a maior parte dos ataques?”
“Com que frequência a equipa perde bolas em zonas perigosas?”
“Qual é a efetividade real da pressão?”
“Qual tendência é estrutural e qual é apenas ruído?”
Os dados transformam perceção em evidência.
Exemplos que mostram a diferença
A análise tática pode mostrar-te que o adversário consegue encontrar o médio por dentro algumas vezes.
A análise de dados diz-te quantas, em que zonas, em que minutos, contra que estruturas e com que consequência.
A análise tática identifica que a equipa sofre muito nas costas.
Os dados revelam que 60% dos expected goals sofridos vêm de bolas diretas para a mesma zona.
O vídeo explica o mecanismo.
Os dados explicam a magnitude do problema.
Onde os dados veem o que o vídeo não consegue medir
➡️ quantas receções adversárias sem pressão entrelinhas
➡️ quantas perdas perigosas surgem de variações lentas
➡️ qual é a eficácia real do pressing
➡️ que padrões anunciam problemas futuros
➡️ tendências que o olho humano não consegue quantificar
➡️ (…)
Os dados não servem apenas para descrever.
Servem para detetar, confirmar, alertar e prever.
Onde a análise de dados falha e porque não pode caminhar sozinha
Os dados tornaram-se indispensáveis no futebol.
Mas confiar apenas neles é ficar a ver metade do jogo.
Aqui estão as limitações reais, as que realmente influenciam decisões.
1) Os dados não leem intenção
Sabem o que aconteceu.
Mas não sabem porque aconteceu.
Dois passes iguais no mapa podem ter intenções completamente diferentes:
➡️ um para atrair, outro para acelerar
➡️ um para fixar, outro para progredir
➡️ um seguro, outro agressivo
Os dados registam o evento.
A análise tática lê a intenção.
E é a intenção que revela o modelo, a lógica e a identidade de jogo.
2) Não distinguem tendência de coincidência
Se algo apareceu 3 ou 4 vezes… É padrão… ou é acaso?
O dataset não sabe.
Ele apenas diz: “aconteceu X vezes”.
Quem distingue tendência de acaso é o vídeo, a leitura contextual.
Sem isto, os dados geram diagnósticos errados e conclusões precipitadas.
3) Não captam comportamentos que não geram evento
A maioria do jogo não aparece num dataset:
➡️ manipulações sem bola
➡️ dinâmicas de pressão
➡️ coordenações entre setores
➡️ movimentos que criam espaço mas não recebem
➡️ relações posicionais
Nada disto entra num Excel.
Mas tudo isto muda a jogada.
4) Transformam o jogo apenas no que é mensurável
E isto cria um problema grave:
"Se não mede, não existe."
Mas no futebol, muita coisa importante não é mensurável.
A leitura do ritmo, a ameaça posicional, a decisão sem toque, o impacto de um jogador só pelo posicionamento…
Tudo isso existe e é decisivo.
5) Sem contexto, os números enganam
Um dado sem vídeo pode dizer:
➡️ “o extremo perde muita bola” - mas joga sempre em risco alto porque o modelo pede isso
➡️ “o pivot tem poucas ações defensivas” - porque controla espaços e não precisa intervir
Os números descrevem o que existe.
A tática explica o que significa.
6) Dados não mudam comportamentos
Treinadores e jogadores mudam com imagens, não com tabelas.
Um vídeo de 4 segundos altera mais do que uma métrica de 40 linhas.
O dado pode alertar.
O vídeo é que ensina.
⚙️ Ideia-chave
Os dados veem longe. A análise tática vê fundo.
Sem profundidade, o número engana. Sem escala, o vídeo perde padrões.
E é por isso que nenhum destes mundos faz sentido sozinho.
O ponto central: a ponte entre os dois mundos
Se há ideia que precisa de ficar absolutamente clara é esta:
Os dados não servem para medir o futebol.
Servem para medir o futebol que esta equipa quer jogar.
E é aqui que começa a integração real entre análise tática e análise de dados.
A maior falha que vemos nos clubes não está na falta de números, mas sim no facto de as métricas nascerem do software e não do jogo.
Mede-se o que está na plataforma… e não o que realmente importa para a equipa.
Mas cada ideia de jogo exige métricas diferentes:
➡️ há modelos de jogo que vivem da largura e outros da densidade interior
➡️ há equipas que pressionam para recuperar e outras que pressionam para atrasar
➡️ há quem ataque por atração e quem ataque por aceleração
➡️ há quem defenda espaço e quem defenda referências
E cada identidade exige métricas diferentes.
A ordem correta não começa nos dados. Começa no jogo.
1️⃣ A análise tática define o comportamento desejado
O vídeo revela o que a equipa quer fazer, onde cria, onde sofre, que princípios a guiam.
2️⃣ Esses comportamentos transformam-se em métricas
"Se este é o comportamento que queremos como é que o podemos medir de forma objetiva"
3️⃣ Os dados testam consistência, recorrência e impacto
Os números entram para responder:
Isto acontece com consistência? Em que zonas aparece? Em que momentos falha? Qual é a tendência ao longo do tempo?
4️⃣ O vídeo volta para contextualizar
Os dados dizem quando falhou.
Mas só o vídeo explica porquê.
🔁 O ciclo completo da decisão
Vídeo → Levanta hipótese
“Somos vulneráveis entre linhas quando o médio se atrasa na pressão.”
Dados → Validam ou rejeitam
“De facto, 63% das receções do adversário entre linhas surgem após atraso do médio.”
Vídeo → Explica o mecanismo
“O problema não é a reação é a distância inicial no momento da pressão.”
Treino → Ajusta o comportamento
“Ajustamos a distância na fase inicial da pressão.”
Este ciclo é o que cria decisões consistentes.
⚙️ Ideia-chave
Não existem métricas universais. Existem métricas coerentes com o modelo de jogo.
O que isto muda para o analista e para o futuro da profissão
Integrar vídeo e dados já não é “uma mais-valia”.
É uma exigência do jogo moderno.
O analista que fica apenas num dos lados torna-se um especialista incompleto.
E o mercado já percebeu isso.
As equipas vão procurar quem:
➡️ contextualiza números com lógica de jogo
➡️ transforma tendências em decisões
➡️ usa dados para ganhar precisão e vídeo para ganhar sentido
➡️ filtra ruído
➡️ liga o mundo técnico ao estatístico
➡️ transforma informação em plano de ação
Os clubes não querem o “gajo dos cortes” separado do “gajo dos números”.
Querem um profissional capaz de falar as duas linguagens.
Esse é o analista que vai liderar o futuro.
Pergunta para reflexão
Quando trabalhas um jogo, começas pelo vídeo ou pelos dados? E porquê?
Responde a este email, quero conhecer a tua perspetiva.
Nós ficamos por aqui, mas vemos-nos terça-feira, no próximo Bloco de Notas OS.