Data Analytics im Sport: Wenn aus Intuition Analyse wird

bei

 / 7. August. 2019

Der Sport lebt von Emotionen: Spieler, Trainer und Fans brennen für ihren Verein. Diese Leidenschaft bringt sie zusammen, macht den Sport aus. Wenn auf dem Spielfeld die Emotionen hochkochen, müssen Trainer allerdings einen kühlen Kopf bewahren, um die eine spielbeschließende Entscheidung treffen zu können. Dafür setzen professionelle Sportvereine auf Datenanalyse in Echtzeit.

 

Unvoreingenommen entscheiden

Wie bei jeder Organisation stehen letztlich hinter jedem Sportverein wirtschaftliche Ambitionen. Manager und Geldgeber möchten sicher gehen, dass ihre Investitionen nicht im Sande verlaufen. Nicht zu vergessen sind die Fans, die nicht enttäuscht werden wollen. Um das Beste aus dem Team und der Strategie rauszuholen, machen immer mehr Sportclubs Data Analytics zum Grundstein jeder Entscheidung.

Indem alle verfügbaren Informationen in eine Analyse integriert und darin gebündelt werden, rückt an die Stelle einer gefühlten Wahrheit eine datenfundierte Entscheidung. Denn gerade in emotionalen Situationen neigen Menschen ab und an dazu, nur die Informationen zu berücksichtigen, die ihre Meinung bestätigen – davor sind auch Trainer, Recruiter und Manager nicht gefeit. Data Analytics schlagen hier die Brücke zwischen dem Bauchgefühl der erfahrenen Profis und messbaren Fakten. Davon profitieren gleich mehrere Funktionen im Verein: Von der Performanceanalyse auf dem Spielfeld über das Recruiting bis hin zum Marketing.

 

Vom Datenberg zu neuen Erkenntnissen

Zum Bereich Performanceanalyse gehört heute auch, dass jeder Schritt auf dem Spielfeld über Hochleistungskameras, Sensoren und Tracker erfasst wird. Dazu werden mehrere Dutzend Daten pro Spieler und Sekunde aufgezeichnet. Teams von Datenexperten analysieren die Körperposition jedes Spielers, seine Herzfrequenz, jeden Pass, jeden Winkel, die Geschwindigkeit und Beschleunigung. Nicht nur Live-Messwerte sondern auch Analysen vergangener Trainings und Gesundheitsdaten der Spieler werden berücksichtigt. Hinzu kommen Daten verschiedener Saisons, Clubs, Ligen und Vereine – natürlich auch von Wettbewerbern.

Ein Überblick über die Verteidigungsaktionen mit einer Analyse der ersten gegenüber der zweiten Hälfte – welche Aktionen haben sich geändert?

So ein großer Datenschatz bietet tiefgreifende Einblicke in die Performance des Teams und der ganzen Liga. Gerade beim Erfassen sensibler Spielerdaten spielt Datensicherheit daher eine große Rolle. Spielverbände haben ein strenges Auge darauf, dass die Schutzrichtlinien eingehalten werden. Viele Vereine speichern Krankenakten, biometrische Daten sowie persönliche Informationen daher auf privaten Datenbanken vor Ort. Weniger sensible Informationen werden in der Cloud gespeichert, um flexible und einfachere Analysen fahren zu können.

Allein mit den Daten und Messwerten kann jedoch kein Trainer arbeiten. Sie müssen integriert und so gebündelt werden, dass sie echte Erkenntnisse liefern. Excel-Tabellen stoßen für eine sinnvolle Analyse auf Grund der Datenberge oftmals an ihre Grenzen. Der Einsatz einer schnellen und skalierbaren Software zur Datenanalyse ist daher essentiell. Gute Visualisierungen machen die Performance eines Spielers sichtbar und zeigen Spiel- und Bewegungsmuster des gesamten Teams.

Erst damit können Trainer, Sportwissenschaftler und Betreuer die Daten nutzen, um einen Trainingsplan zu erstellen, der jedem einzelnen Spieler zu seiner Höchstleistung verhilft. Gemeinsam mit Datenanalysten bestimmen die Trainer das Top-Team, verfeinern die Strategie bis kurz vor dem Anpfiff.

 

Mit Datenanalyse in Echtzeit den Gegner durchschauen

Läuft das Spiel, sind die Datenexperten auch hier im Einsatz, um dem Trainer stetig aktuelle Informationen zukommen zu lassen. So kann dieser seine Strategie gegebenenfalls anpassen. Die Datenanalysten nutzen dafür nicht nur Echtzeit-Informationen über ihr eigenes Team, sondern auch über die Konkurrenz. Sie nehmen die Taktik und Spielformationen des Gegners in den Blick und versuchen, mit Hilfe der Messwerte kommende Spielzüge vorauszusehen.

Dazu muss es schnell gehen. Mehrere Weltklasse-Fußballvereine und Rugby-Verbände, für die es vor allem um Schnelligkeit geht, arbeiten beispielsweise mit Exasol zusammen, um Echtzeitanalysen zu nutzen. Voraussetzung, um auf Grundlage der Daten Entscheidungen zu treffen, ist auch hier eine clevere Visualisierung: Graphen und Zeitreihen müssen schnell und einfach zu erfassen sein und auf einen Blick eine eindeutige Kernbotschaft vermitteln, um dem Trainer eine schnelle Entscheidungsgrundlage zu bieten. Die Vereine haben ganz verschiedene Wege, die Daten aufzubereiten: Von der Datenmappe über PDF-Dokumente bis hin zu interaktiven Dashboards, die während des Spiels live auf dem iPad abgerufen werden. Wichtig ist in jedem Fall, dass die Berichte umfassend und anschaulich alle wichtigen Informationen an die Trainer geben. Denn die Analysen sind nichts ohne die taktische Erfahrung der Trainer. Sie sind es, die im richtigen Moment die relevanten Fragen für eine Datenauswertung stellen und daraus die treffenden Entscheidungen ableiten.

 

Beim Recruiting den richtigen Fokus setzen

Neben Trainern nutzen aber auch Recruiter Daten, um das Team zu optimieren. Auch wenn die Suche nach Spielern mit Entwicklungspotential eine Frage von jahrelanger Erfahrung und Talent im Scouting ist, setzen mittlerweile viele Vereine auf große Datenpools von Scouting Plattformen. Entscheidend ist nicht nur das Talent – der Spieler muss auch ins Team passen. Um zu ermitteln, welcher Spieler den spezifischen Anforderungen eines Vereins entspricht, werden Datenmodellierungen eingesetzt. Diese basieren auf dem Exasol Skyline Algorithmus. Das intelligente Verfahren hilft, lange Listen potentieller Kandidaten auf wenige, passende Spieler zu reduzieren. Erfahrene Scouts können sich so auf genau diese Spieler konzentrieren und ihre intuitiven Einschätzungen mit den Suchkriterien abgleichen.

 

Das Fan-Erlebnis verbessern, Gewinne steigern

Die Analyse oben zeigt einen Überblick über das Passspiel mehrerer Mannschaften, unterteilt in die erste und zweite Halbzeit.

Data Analytics werden übrigens nicht nur für Performanceanalyse und Recruiting genutzt, letzten Endes profitiert auch das Marketing. Die Marketingabteilung eines jeden Teams analysiert Ticketverkäufe, Merchandise und alles was ihr hilft, das Fan-Erlebnis unvergesslich zu machen. Sie nutzt Data Analytics also, um sich zufriedenere und engagiertere Fans zu sichern und letztlich die Ticketverkäufe zu maximieren.

 

Gleiche Herausforderungen für Sport und Wirtschaft

Werden vorhandene Daten clever genutzt, spiegelt sich das nicht nur in Top-Listenplätzen, sondern auch in den Gewinnen wider. Das gilt gleichermaßen für Organisationen wie Sportvereine. Nutzen Unternehmen, Verbände und Vereine Data Analytics für Recruiting, Leistungssteigerung, Strategieoptimierung und Marketing, sichern sie ihre Entscheidungen ab und können sich so einen wichtigen Wettbewerbsvorteil verschaffen. Damit Data Analytics intelligent genutzt werden können, muss eine leistungsfähige Infrastruktur vorhanden sein, die Informationen aus verschiedenen Quellen integriert. Die komplexen Datenmengen müssen so analysiert werden, dass präzise, eindeutige und leicht zugängliche Einblicke gewonnen werden können. Die Geschwindigkeit, mit der dann fundierte Entscheidungen getroffen werden, entscheidet letztlich über Sieg oder Niederlage, Erfolg oder Misserfolg.

Eva Murray ist Head of BI bei Exasol und Tableau Evangelist. Sie treibt den Wissensaufbau über Datenanalyse voran und betreut die Umsetzung der Datenstrategie der Exasol AG. Der Hersteller einer In-Memory-Analytics-Datenbank unterstützt Unternehmen wie auch Sportteams Big Data-Analysen zu fahren