Der sportliche Wettbewerb hat sich in den letzten Jahren stark verändert und es gibt noch viel zu entwickeln. Laut Grand View Research hat der Markt für Sportanalysen im Jahr 2020 mehr als 920 Millionen Euro bewegt, und es wird geschätzt, dass er bis 2025 auf 3.380 Millionen Euro ansteigen wird, so „El País“. Bei diesen Berechnungen wird berücksichtigt, dass Big Data im Sport vor allem dazu dient, Informationen von Konkurrenten zu erhalten, konkrete Strategien zu entwickeln und Talente anzulocken.
Es handelt sich zwar um mittelfristige Schätzungen, aber heute ist die Erhebung von Daten zur sportlichen Leistung und deren Behandlung von entscheidender Bedeutung. Wir könnten sagen: „Big Data und Advanced Analytics sind es.“ revolutioniert die Welt des Sports und das Profil des Datenanalysten mit Big Data wird in vielen Sportunternehmen immer wichtiger, immer auf der Suche nach Verbesserungen und Wettbewerbsvorteilen.“.
Aber... Worum geht es bei dieser Revolution? Die Einführung von Big Data im Fußball trägt dazu bei, die Fähigkeiten der Spieler zu verbessern und ihre Leistung zu verbessern, indem sie dem technischen Personal die Möglichkeit gibt, Vorhersagen zu treffen und relevante Entscheidungen bezüglich ihrer Aufstellung zu treffen. Darüber hinaus lässt sich nicht leugnen, dass seine Anwendung Auswirkungen auf das Informationsmanagement hatte und es den Teams ermöglichte, umfassende Auswertungen durchzuführen, wie sie es noch nie zuvor getan hatten, und außerdem dazu beitrug, Verletzungen vorzubeugen.
Auf diese Weise können wir dank der Anwendung von Big Data und Datenanalysen umfassendere Sportmanagementmodelle erhalten. sowie herausragende Leistungen in Fußballmannschaften. Dies zwingt die zukünftige Fußballforschung dazu, einen umfassenderen multidisziplinären Ansatz zu verfolgen, bei dem das Trainerteam hauptsächlich aus Leistungsanalytikern, Trainingswissenschaftlern und Biomechanikern besteht, um komplexe Datensätze zu verstehen. Daher wird die zukünftige Zusammenarbeit zwischen Datenanalysten und Sportanalysten der Schlüssel für eine effizientere Anwendung dieser Ansätze sein. Und der zunehmende Rückgriff auf ausgereiftere Datenanalysetechniken stellt zukünftige Sportwissenschaftler vor neue Herausforderungen.
Also, was bedeutet das Big Data im Fußball? Auf die Anhäufung einer großen Menge an Daten oder Informationen sowie auf die Verfahren, mit denen bei der Analyse dieser Daten sich wiederholende Muster gefunden werden. Darin Fußball Dieser Begriff fällt in den Bereich der Informations- und Kommunikationstechnologien (IKT).
Unter Big Data versteht man die Tatsache, dass alles, was wir tun, eine digitale Spur hinterlässt (oder auch nicht), die gesammelt, umgewandelt und analysiert werden kann, um Entscheidungen zu treffen.
Inhalt
Warum Big Data im Fußball nutzen?
Lernen Sie sich und Ihren Rivalen kennen
Einer der Aspekte, die seit den Anfängen von Big Data im Sport von zentraler Bedeutung sind, ist Erstellen einer datengesteuerten Strategie. „Es werden mehrere Optionen vorgestellt, die sich im Wesentlichen auf die Analyse der eigenen und konkurrierenden Teams beziehen, die gemeinhin als Wettbewerbsumfeld bezeichnet wird. In diesem Sinne werden mehrere Metriken verwendet, einige stärker personalisierte und andere weniger, die dazu dienen, Spielmodelle, Systeme, Raumbelegung und natürlich Eigenschaften von Mannschaften und Spielern objektiv zu beschreiben“, sagt David R. Sáez, CEO von Sportdatencampus.
Der CEO von Sports Data Campus betont, dass die Videoanalyse immer mehr an Interesse gewinnt. Es gibt viele Berichte, die sich auf die Betrachtung von Videobildern stützen, um Schlussfolgerungen zu ziehen. Neue Bildanalysetechnologien ermöglichen es, aus diesen Dokumenten immer mehr Informationen zu gewinnen.
Daniel Pérez, Fußballanalyst, konzentriert sich auf einzelne Sportarten, die normalerweise einfacher zu analysieren sind. „Im Radsport beispielsweise wird [Big Data] häufig genutzt, um individuelle Leistungen live zu messen. Auf diese Weise kann man versuchen, die Anstrengungen vorherzusagen, die der Radfahrer jederzeit unternehmen muss, um eine bestimmte Leistung zu erreichen. Leistung im Radsport ist in mancher Hinsicht einfacher als im Fußball. Aus diesem Grund ist sie heute viel effektiver.“.
Vermeiden Sie Verletzungen der Spieler
Die Betreuung von Sportlern und Athleten ist ein weiterer wichtiger Anwendungsbereich der Datenanalyse. „Es dient nicht nur dazu, die sportliche Karriere zu verlängern, sondern auch, um das Verletzungsrisiko zu minimieren“, erklärt Sáez und bezieht sich in diesem Fall auf den Fußball.
Dabei stammen die Informationen aus sehr unterschiedlichen Quellen, die Einfluss auf die Gesundheit des Sportlers haben. „Sportliche, biometrische, physikalische, genetische und chemische Daten werden zusammengeführt. Und sie alle werden genutzt, um Trainingsmodelle mit personalisiertem Belastungsmanagement zu entwerfen, mit dem Ziel, Verletzungen, insbesondere solche durch Muskelüberlastung, zu verhindern.“.
Talentakquise
Sowohl im Fußball als auch in anderen Sportarten ist die Rolle fortschrittlicher Analysen bei Neuverpflichtungen hervorzuheben. Im schönen Sport ist es derzeit das Hauptanwendungsgebiet: die Rekrutierung von Talenten.
Im Fußball kann es einen Spieler mit bestimmten Eigenschaften geben, der in Ihrer Mannschaft gut funktioniert hat, das heißt, in einem Kontext, in dem er mit 10 anderen Spielern auf dem Spielfeld interagiert hat, nicht ohne darauf hinzuweisen, dass der Rivale auch eine Rolle spielt, die eine gesonderte Analyse verdient. Mithilfe von Big Data können Sie mithilfe der richtigen Variablen für jeden Anlass den richtigen Spieler finden.
Nachdem Informationen über das Spiel und die Leistung der Spieler gesammelt wurden, müssen diese verarbeitet werden. Dies ist ein weiterer entscheidender Teil, da er definiert, worauf es ankommt und in welchem Ausmaß. Gleichzeitig wird in dieser Phase das Gewicht von Faktoren gemildert, die für das Endergebnis nicht so grundlegend sind.
Die Datenbereinigung und -verarbeitung erfolgt normalerweise über Programmiersprachen wie R oder Python. PySpark zeichnet sich durch das Design oder die Verwendung von Modellen und Algorithmen für maschinelles Lernen aus, wobei der Schwerpunkt auf dem Design von analytischen, prädiktiven oder künstlichen Intelligenzmodellen liegt.
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Sobald die Behandlung durchgeführt wurde, werden sie je nach Benutzer, der mit den Ergebnissen arbeiten wird, auf die eine oder andere Weise präsentiert. Für die Gestaltung von Dashboards oder die Darstellung von Berichten gibt es zahlreiche Tools. Der als „Visualisierung“ bekannte Teil ist für die Effizienz des Prozesses von entscheidender Bedeutung.
Bei vielen Gelegenheiten richtet sich diese Visualisierung an Personen wie Trainer, Sportdirektoren, Physiotherapeuten. Kurz gesagt, Menschen, die Entscheidungen über bestimmte Aspekte des Wettkampfs und der Athleten treffen müssen. Da es sich jedoch nicht um spezielle Datenprofile handelt, müssen die Informationen übersichtlich übermittelt werden.
Informierte Entscheidungsfindung
Ab hier kommen die Schlussfolgerungen zum Tragen, die aus dem gesamten Prozess gezogen werden. Sie werden zu einem Entscheidungsfaktor, der immer relevanter wird. Trainer, Scouts oder Sportdirektoren nutzen zunehmend Big-Data-Tools in ihren Entscheidungsprozessen, doch Datenanalysten sind nicht von diesen Sportprofis getrennt. Es ist wichtig, dass sich der im Sportumfeld arbeitende Datenwissenschaftler über die Konzepte des Spiels im Klaren ist, da seine Analyse bereits in der Entstehungsphase viel wertvoller sein wird.
Schließlich dürfen wir nicht vergessen, dass Big Data dazu dient, das Wissen von Sportprofis zu ergänzen. Der Einsatz nimmt zu, ist jedoch zwischen den verschiedenen Disziplinen immer noch ungleichmäßig. Es sollte zwischen Einzel- und Mannschaftssportarten unterschieden werden, da in einer Einzelsportart weniger Variablen analysiert werden müssen und die Umgebung viel stärker kontrolliert wird. In einem Mannschaftssport vervielfachen sich die Möglichkeiten. Der Schlüssel und die Komplexität liegt in der Interaktion. Daher ist es schwieriger zu analysieren.
Seien Sie gespannt auf den zweiten Teil dieses Beitrags, in dem wir Ihnen alles über die Anwendung erzählen!
Und wenn Sie sich bereits darüber im Klaren sind, dass Sie sich Big Data widmen möchten, worauf warten Sie dann noch? Master in Sport Big Data.
