¿Te apasiona el fútbol y quieres ir un paso más allá como entrenador, analista o scout? Entonces necesitas entender esto: los datos se han convertido en el nuevo balón del juego.
Ya no alcanza con mirar el partido y dejarse llevar por la intuición. El fútbol moderno está cada vez más pendiente de los datos, y los equipos que marcan la diferencia lo hacen con análisis, no con corazonadas.
Power BI entra en escena como esa herramienta que te permite pasar de tener hojas sueltas de Excel a tener dashboards claros, automáticos y llenos de sentido.
No hace falta ser un experto en programación ni en estadística avanzada: solo necesitas ganas de aprender, tus datos y un objetivo. El análisis de datos de fútbol con Power BI te permite visualizar el juego desde otra perspectiva, tomar mejores decisiones y, sobre todo, profesionalizar tu rol dentro del fútbol.
Hoy puedes destacar si sabes cómo estructurar un informe que diga más que mil palabras. Y para eso, nuestra Masterclass de Power BI y este artículo son tu primer paso.
Aprende cómo Power BI puede cambiar tu forma de ver el fútbol. Regístrate en nuestro curso y empieza a analizar como un profesional.
¿Qué es el «Scraping» con Power BI y por qué es una alternativa ideal para el fútbol?
Seguro que la palabra «scraping» te suena a chino o a algo de programadores expertos, ¿verdad?
Y no te falta razón.
Tradicionalmente, cuando hablamos de web scraping, nos referimos a ese proceso de extraer datos directamente de una página web, y sí, suele requerir técnicas de programación que pueden ser un auténtico quebradero de cabeza para quien no es un especialista.
Pero, ¿y si te digo que hay una forma de hacer esto mismo, de obtener datos web para usar en Power BI de forma directa, sin necesidad de programar y con un resultado idéntico? ¡Pues existe, y es una alternativa que te va a encantar!
Power BI se desmarca de lo convencional ofreciéndote una solución ingeniosa. En lugar de complicarte la vida con código, esta herramienta te permite conectarte a una página web y utilizar sus datos directamente para tu informe en Power BI.
Es, en esencia, un «scraping» Power BI al alcance de cualquiera, ya que el programa actúa como un puente inteligente entre la web y tu dashboard. Imagina que quieres las estadísticas de LaLiga o de cualquier otra competición que sigas; solo necesitas la URL. Power BI, a través de su Power BI web connector, se encarga del resto.
La clave de esta facilidad es que Power BI es capaz de identificar y trabajar con las tablas ya estructuradas que muchas páginas web, como te ofrece FBREF (una fuente de datos de fútbol gratuita que te permite obtener datos de ligas de todo el mundo).
Simplemente le indicas la dirección, eliges la tabla que te interesa, ¡y listo!. Después, podrás hacer transformaciones básicas, como limpiar datos o asegurar que tienen el formato correcto, y tendrás toda esa información a tu disposición sin haber descargado un solo archivo a tu ordenador.
Por qué es una alternativa ideal para el fútbol
Sencillo. Nos evita la tediosa tarea de descargar y organizar manualmente los datos que encuentras online.
Piensa en la ventaja de no tener que esperar a un proveedor de datos para que te actualice su Excel. Con este método, una vez que la web de origen actualiza sus tablas (algo que ocurre, por ejemplo, en FBREF después de cada partido), tú solo tienes que darle a «actualizar» en Power BI, y tus informes se refrescarán automáticamente con los últimos datos.
Esto no solo te ahorrará una cantidad brutal de tiempo, sino que te permitirá mantener tus análisis al día, convertir esos «números sin sentido» en «conocimiento útil» y, en definitiva, profesionalizar tu enfoque del análisis deportivo.
Es una puerta abierta para cualquier rol en el fútbol.
Tu Guía paso a paso para extraer estadísticas de fútbol con Power BI
Ahora te vamos a mostrar una guía paso a paso para hacer web scraping en Power BI para fútbol, utilizando un ejemplo real y accesible.
Imagina poder tener en tu Power BI las estadísticas de LaLiga o de cualquier otra competición que sigas, actualizadas automáticamente.
¡Pues es más fácil de lo que crees! Con el método que te enseñamos en nuestro curso Power BI 360º, aprenderás a transformar esos «números sin sentido» en «conocimiento útil».
Además de leer este tutorial, te invito a que lo veas en marcha en nuestro canal de YouTube, y de paso si no nos sigues, comiences a hacerlo.
1. Preparación: abre Power BI y la página web (Ejemplo: FBREF)
Lo primero, básico: necesitas tener instalado Power BI Desktop (tranquilo, es gratis y se instala en 3 minutos). Abre un informe en blanco y, en paralelo, también la página web de donde quieres sacar los datos. En este caso, vamos a usar FBREF, una joyita para los que amamos el dato futbolero: estadísticas por equipo, jugador, liga… ¡y todo gratis!
Una vez estés en FBREF, debes navegar hasta «Competiciones», elegir «LaLiga», luego «Estadísticas del equipo y del jugador», y finalmente «Estadísticas Estándar» del jugador para la temporada actual (ej. 24/25). Copia la URL: ese será tu nexo con el dashboard que vas a crear.
2. Conexión a la web: el «Obtener Datos» mágico
Con tu página web seleccionada y la URL a mano, vuelve a Power BI. El siguiente paso es conectar Power BI directamente a esa página web. Para ello:
- En la interfaz de Power BI, busca la opción «Obtener datos«.
- Entre las múltiples fuentes de datos disponibles, selecciona el «Conector Web«. Este es el que nos permite importar datos desde la web con Power BI.
- Cuando se te pida la dirección URL, simplemente copia y pega el enlace de la página de FBREF que abriste anteriormente (por ejemplo, la URL de las estadísticas de jugadores de LaLiga) y dale a «Aceptar».
En ese momento, Power BI se conectará a la página y te mostrará una vista previa de las tablas que ha detectado. ¡Así de sencillo es iniciar tu scraping en fútbol!
3. Seleccionando la tabla perfecta: datos estructurados de jugadores
Una vez conectado, Power BI te va a mostrar varias opciones: la vista de tabla, la vista web… y, lo más importante, las tablas estructuradas que encontró en la página.
En nuestro caso, seleccionamos la tabla que contiene los datos de los jugadores. Vas a ver columnas como nombre, minutos jugados, goles, asistencias, etc. Esta tabla es la que te va a permitir trabajar directamente con datos reales de jugadores, sin tener que andar descargando archivos ni copiando y pegando.
Elige la tabla correcta (la que se corresponde con los datos que quieres analizar) y pulsa en “Transformar datos”. Esto te llevará al Editor de Power Query, el lugar donde vamos a «limpiar» nuestros datos.
4. Limpieza y transformación: prepara tus datos para el análisis
Una vez en el Editor de Power Query, es el momento de preparar tus datos para que estén perfectos para el análisis. Power BI es capaz de manejar grandes volúmenes de este tipo de información, pero para que digan cosas útiles, necesitan un pequeño «lavado de cara». Estas son algunas transformaciones básicas que son cruciales:
- Eliminar filas innecesarias: A veces, las tablas web tienen filas en la parte superior o intermedias que no contienen datos útiles, como encabezados repetidos o textos informativos. Debes eliminar esas filas para que no interfieran en tus análisis.
- Usar la primera fila como encabezado: ¡Importantísimo! Asegúrate de que la primera fila de tu tabla contenga los nombres correctos de tus columnas (ej. «Jugador», «Goles», «Asistencias») y promuévela para que Power BI la reconozca como encabezados.
- Detectar tipos de datos: Power BI puede detectar automáticamente si una columna es de texto, número, fecha, etc.. Esto es vital para que las operaciones matemáticas o los filtros funcionen correctamente. Selecciona todas tus columnas y usa la opción «Detectar tipo de datos» en la pestaña «Transformar».
- Manejar encabezados intermedios (FBREF): En FBREF, a menudo hay encabezados intermedios cada 25 filas que pueden confundir a Power BI. Deberás filtrar estas filas para eliminarlas antes de detectar los tipos de datos, asegurándote así de que tus columnas numéricas no contengan texto.
5. Carga y primera visualización: ¡Tus datos listos!
Una vez que tus datos estén limpios y transformados en Power Query, es hora de cargarlos a tu informe principal de Power BI.
- Simplemente debes hacer clic en «Cerrar y aplicar» en la parte superior izquierda del Editor de Power Query.
- Power BI se volverá a conectar a la página web, obtendrá los datos ya transformados y los cargará directamente en tu informe, ¡sin necesidad de descargar ningún archivo a tu ordenador!. Tendrás todas esas columnas disponibles en la sección «Campos».
Y ahora, la magia: para tu primera visualización, puedes arrastrar un objeto visual de «Tabla» al lienzo de tu informe. Luego, desde la sección «Campos», arrastra el nombre de los «jugadores» y los «goles» a esa tabla. ¡Al instante, tendrás un ranking rápido de goleadores de LaLiga actualizado hasta la fecha!.
La gran ventaja de este método, crucial en la forma sobre cómo obtener datos de FBRF para Power BI, es que tus informes se mantendrán actualizados automáticamente. Si este sitio actualiza sus datos después de cada partido, tú solo necesitas abrir tu archivo de Power BI y pulsar «Actualizar«. Power BI hará el mismo proceso: se conectará a la web, obtendrá los nuevos datos, aplicará las transformaciones que configuraste, ¡y tus informes se refrescarán con la información más reciente!. Esto te ahorra una cantidad brutal de tiempo y te permite tener siempre tus análisis al día.
Continuando con nuestra guía, una vez que sabes cómo obtener y preparar tus datos, el siguiente nivel es la automatización. Esta es la clave para que está plataforma no solo sea una herramienta potente, sino también un verdadero asistente que te libere de las tareas repetitivas y te permita concentrarte en tus análisis.
Automatiza tus informes de fútbol y gana tiempo valioso
Estoy seguro de que más de una vez te habrás sentido abrumado por la cantidad de datos que se pueden juntar para analizar el fútbol moderno. Cuánto antes puedas analizarlo marcará la diferencia en tu trabajo y en ese sentido, la capacidad de automatizar informes de fútbol con Power BI es un diferenciador clave.
¿Te imaginas poder tener tus análisis actualizados sin tener que descargar, copiar y pegar archivos cada día o después de cada partido? Con esta plataforma esto es una realidad, ya que te permite ahorrar tiempo y dedicarte solo a extraer conclusiones valiosas.
1. Adiós a las descargas manuales: Datos siempre al día
Una de sus ventajas más útiles, especialmente para el análisis de fútbol, es su capacidad para conectarse directamente a las fuentes de datos en la web y mantener la información actualizada sin intervenir de manera manual constantemente.
Esto significa que, una vez configurada la conexión (como la que hicimos con FBREF), puedes decirle adiós a las descargas manuales de archivos CSV o Excel.
Cuando abres tu informe de Power BI guardado, o simplemente haces clic en el botón «Actualizar» dentro de la aplicación, el proceso es el siguiente:
Power BI se conecta automáticamente a la URL de la página web (ej. FBREF) que definiste como origen de datos. Lee la tabla estructurada directamente desde la web, sin necesidad de tener ningún archivo descargado en tu ordenador. Aplica todas las transformaciones de limpieza y modelado que configuraste previamente en Power Query. Finalmente, carga los datos actualizados directamente en tu informe, refrescando todas tus visualizaciones con la información más reciente disponible en la web.Esta funcionalidad es un «ahorrador de tiempo” brutal que garantiza que tus datos de fútbol estén siempre actualizados en Power BI y listos para el análisis, liberándote de perder horas haciendo mil tareas manuales.
2. Construye dashboards interactivos con información actualizada
La mezcla de la automatización de datos y las potentes capacidades de visualización de Power BI te permite crear dashboards de fútbol con datos actualizados desde la web que son verdaderamente impactantes e interactivos.
Imagina un cuadro de mando donde puedes ver el ranking de goleadores de LaLiga, las estadísticas defensivas de tu equipo o el rendimiento físico de los jugadores, y que esta información se actualiza automáticamente cada vez que la fuente de datos en la web lo hace.
Esto es precisamente lo que Power BI permite. Tus informes no son estáticos como si fueran imágenes, al contrario, son informes interactivos que te permiten navegar por tu información de manera interactiva, filtrar datos y obtener conclusiones dinámicas.
Por ejemplo, un analista de fútbol puede crear un dashboard que, al conectarse a FBREF, muestre un ranking de goleadores y, al día siguiente de una jornada de partidos, simplemente con un clic en «Actualizar», el ranking se refrescará con los nuevos datos, permitiendo un análisis instantáneo de las nuevas posiciones y el desempeño de los jugadores.
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A esta altura ya todos sabemos que el fútbol ha cambiado, pero pocos se están adaptando a lo nuevo. Hoy no alcanza con ver partidos y tener buen ojo: hay que analizar, entender y decidir con datos. Y Power BI te da exactamente eso: una forma accesible, visual y automatizada de profesionalizar tu mirada sobre el juego.
Con el scraping en Power BI aprendes a traer datos directamente desde la web, actualizarlos sin esfuerzo y construir informes que impacten de verdad. Ahorras tiempo, ganas claridad y te diferencias como analista, entrenador o scout.
¿El siguiente paso? Depende de ti. Si quieres convertir tu pasión en una salida profesional real, el curso Power BI 360º es la puerta de entrada. Más de 100 lecciones, casos reales y el acompañamiento de quienes ya recorrieron ese camino.
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Preguntas frecuentes sobre el Web Scraping para analizar partidos de fútbol
¿Qué es el web scraping en Power BI y cómo se aplica al análisis de fútbol?El web scraping en Power BI es el proceso de extraer datos estructurados directamente desde una página web y llevarlos a un informe sin necesidad de programación. En el análisis de fútbol, esta técnica permite obtener estadísticas actualizadas de competiciones como LaLiga, usando fuentes como FBREF. Así, puedes conectar Power BI a una web, seleccionar una tabla con datos de jugadores o equipos, y tener esos datos listos para análisis en tiempo real, sin descargar archivos ni escribir código.
¿Cómo hacer scraping de datos deportivos desde FBREF usando Power BI?Para hacer scraping desde FBREF con Power BI, simplemente accede a la web de estadísticas (por ejemplo, las estadísticas estándar de jugadores de LaLiga), copia la URL y pégala en Power BI usando el conector web (“Obtener datos” → “Web”). Power BI identificará las tablas disponibles y podrás elegir la que te interese. Desde ahí, podrás transformarla en el Editor de Power Query para dejarla lista para análisis, sin complicaciones técnicas.
¿Es posible automatizar el scraping en Power BI para actualizar informes de fútbol?Sí, Power BI permite automatizar el scraping para que tus datos se actualicen cada vez que lo necesites. Una vez configurado el origen web y transformados los datos, solo debes presionar «Actualizar» para que Power BI conecte de nuevo a la web (por ejemplo, FBREF), recoja los nuevos datos, aplique las transformaciones predefinidas y refresque tu informe automáticamente. Esto es ideal para mantener informes de fútbol actualizados sin tareas manuales repetitivas.
¿Qué ventajas ofrece el scraping con Power BI frente a métodos tradicionales para analizar fútbol?El scraping con Power BI tiene ventajas clave: elimina la descarga manual de archivos, acelera el análisis con datos actualizados directamente desde la web y permite construir dashboards interactivos sin depender de terceros. Es una solución rápida, accesible y visual para entrenadores, analistas y scouts que quieren transformar estadísticas en conocimiento útil sin ser expertos en programación.
¿Necesito saber programar para hacer web scraping en Power BI con datos de fútbol?No. Uno de los grandes beneficios de Power BI es que te permite hacer scraping de datos web sin escribir una sola línea de código. La herramienta reconoce automáticamente las tablas de las páginas web, como las de FBREF, y las importa a tu informe con solo copiar y pegar una URL. Luego puedes hacer transformaciones básicas como limpiar datos, cambiar formatos y crear visualizaciones sin necesidad de conocimientos técnicos avanzados.