Der sportliche Wettkampf hat sich in den letzten Jahren stark verändert und muss sich noch weiter entwickeln. Laut Grand View Research bewegte der Markt für Sportanalysen im Jahr 2020 mehr als 920 Millionen Euro, und es wird geschätzt, dass er bis 2025 auf 3.380 Millionen steigen wird, laut "El País". Bei diesen Berechnungen wird berücksichtigt, dass Big Data im Sport vor allem dazu dient, Informationen über Rivalen zu gewinnen, spezifische Strategien zu entwickeln und Talente zu gewinnen.
Es handelt sich 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 die Welt des Sports revolutionieren 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, relevante Entscheidungen bezüglich ihrer Aufstellung vorherzusagen und zu treffen. Darüber hinaus ist unbestreitbar, dass seine Anwendung Auswirkungen auf das Informationsmanagement hatte, indem es den Teams ermöglichte, umfassende Bewertungen wie nie zuvor durchzuführen und Verletzungen vorzubeugen.
Auf diese Weise können wir dank der Anwendung von Big Data und Datenanalyse vollständigere Sportmanagementmodelle erhalten. sowie überlegene Leistung in Fußballmannschaften. Dies zwingt die zukünftige Fußballforschung zu einem umfassenderen multidisziplinären Ansatz, bei dem das Trainerteam hauptsächlich aus Leistungsanalytikern, Bewegungswissenschaftlern und Biomechanikern besteht, um komplexe Datensätze zu verstehen. Daher werden zukünftige Kooperationen zwischen Datenanalysten und Sport der Schlüssel zu einer effizienteren Anwendung dieser Ansätze sein. Und die zunehmende Abhängigkeit von fortschrittlicheren Datenanalysetechniken stellt zukünftige Sportwissenschaftler vor neue Herausforderungen.
Worauf bezieht er sich also? Große Daten im Fußball? Die Anhäufung einer großen Menge von Daten oder Informationen sowie die Verfahren, die verwendet werden, um sich wiederholende Muster im Prozess der Analyse dieser Daten zu finden. Beim Fußball Dieser Begriff gehört zum Bereich der Informations- und Kommunikationstechnologien (IKT).
Big Data ist die Tatsache, dass alles, was wir tun, eine digitale Spur hinterlässt (oder auch nicht), die gesammelt, transformiert und analysiert werden kann, um Entscheidungen zu treffen.
Inhalt
Warum Big Data im Fußball einsetzen?
Kennen Sie einander und kennen Sie den Rivalen
Einer der Schlüsselaspekte seit den Anfängen von Big Data im Sport ist Erstellen einer datengesteuerten Strategie. „Es werden mehrere Optionen vorgestellt, die sich im Wesentlichen auf die Analyse des eigenen Teams und des Rivalen beziehen, allgemein als Wettbewerbsumfeld bekannt. In diesem Sinne werden mehrere Metriken verwendet, einige mehr personalisiert und andere weniger, die dazu dienen, Spielmodelle, Systeme, Besetzung von Räumen und natürlich Eigenschaften von Mannschaften und Spielern objektiv zu beschreiben“, betont 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 das Betrachten 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 zum Beispiel wird [Big Data] häufig verwendet, um die individuelle Leistung live zu messen. Auf diese Weise können sie versuchen, die Anstrengungen vorherzusagen, die der Radfahrer in jedem Moment aufbringen muss, um eine bestimmte Leistung zu erzielen. Radfahren ist etwas einfacher als Fußball. Aus diesem Grund ist es heute viel effektiver.“.
Spielerverletzungen vermeiden
Die Betreuung von Athletinnen und Athleten ist eine weitere wichtige Anwendung der Datenanalyse. „Es wird eingesetzt, um nicht nur die sportliche Karriere zu verlängern, sondern auch das Verletzungsrisiko zu minimieren“, sagt Sáez und bezieht sich in diesem Fall auf den Fußball.
Dabei stammen die Informationen aus ganz unterschiedlichen Quellen, die die Gesundheit des Sportlers beeinflussen. „Sportliche, biometrische, physikalische, genetische und chemische Daten werden gesammelt. Und alle werden genutzt, um Trainingsmodelle mit personalisiertem Belastungsmanagement zu entwerfen, mit dem Ziel, Verletzungen, insbesondere durch muskuläre Überlastung, vorzubeugen.“.
Talentsuche
Sowohl im Fußball als auch in anderen Sportarten sticht die Rolle von Advanced Analytics bei Transfers hervor. Beim Königssport ist es derzeit die Hauptanwendung: Talente anlocken.
Im Fußball können Sie einen Spieler mit bestimmten Eigenschaften haben, der in Ihrem Team gut funktioniert hat, dh in einem Kontext, in dem er mit 10 anderen Spielern auf dem Feld verwandt war, nicht ohne darauf hinzuweisen, dass der Rivale auch eine verdiente Rolle spielt getrennte Analyse. Big Data hilft Ihnen, den richtigen Spieler für jeden Anlass zu finden, indem Sie die richtigen Variablen verwenden.
Nach dem Sammeln der Informationen über das Spiel und die Leistung der Spieler müssen diese verarbeitet werden. Dies ist ein weiterer entscheidender Teil, da er definiert, worauf es ankommt und in welchem Umfang. Gleichzeitig wird in dieser Phase das Gewicht von Faktoren, die für das Endergebnis nicht so grundlegend sind, gemildert.
Die Datenbereinigung und -behandlung 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, die sich auf das Design von analytischen, prädiktiven oder künstlichen Intelligenzmodellen konzentrieren.
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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 das Design von Dashboards oder die Präsentation von Berichten gibt es mehrere Tools. Der als „Visualisierung“ bekannte Teil ist der Schlüssel für die Effizienz des Prozesses.
Bei vielen Gelegenheiten richtet sich diese Visualisierung an Personen wie Trainer, Sportdirektoren, Physiotherapeuten. Kurz gesagt, Menschen, die Entscheidungen über bestimmte Aspekte des Wettbewerbs und der Athleten treffen müssen. Da es sich aber nicht um spezialisierte Datenprofile handelt, müssen die Informationen auf leicht verständliche Weise übermittelt werden.
Informierte Entscheidungsfindung
Ab hier kommen die Schlussfolgerungen aus dem gesamten Prozess ins Spiel. Sie werden zu einem Entscheidungsfaktor, der immer relevanter wird. Trainer, Scouts oder Sportdirektoren nutzen zunehmend Big-Data-Tools in ihren Entscheidungsprozessen, aber Datenanalysten sind nicht von diesen Sportprofis getrennt. Es ist wichtig, dass der Datenwissenschaftler, der im Sportumfeld arbeitet, sich über die Konzepte des Spiels im Klaren ist, da seine Analysen ab der Entstehungsphase viel mehr Wert haben werden.
Schließlich muss bedacht werden, dass Big Data dazu dient, das Wissen von Sportprofis zu ergänzen. Seine Verwendung nimmt zu, ist aber zwischen den verschiedenen Disziplinen immer noch ungleich. Es sollte zwischen Einzel- und Mannschaftssportarten unterschieden werden, da man in einem Einzelsport weniger Variablen zu analysieren hat und das Umfeld viel stärker kontrolliert wird. In einem Mannschaftssport vervielfachen sich die Möglichkeiten. Der Schlüssel und die Komplexität ist die Interaktion. Daher ist es schwieriger zu analysieren.
Bleiben Sie dran für den zweiten Teil dieses Beitrags, in dem wir Ihnen alles über die Anwendung erzählen!
Und wenn Ihnen bereits klar ist, dass Sie sich Big Data widmen wollen, worauf warten Sie noch, um unsere durchzuführen Master in Big Data im Sport.
