«Having access to people who can understand data is critical. It’s the most underrated feature in football.» Arsene Wenger
Daten selbst sind für Menschen nicht wertvoll. Es ist die Fähigkeit, Daten zu nutzen, um Erkenntnisse über Dinge zu gewinnen, die den Menschen wichtig sind.
nicht nur annähernd auszuschöpfen
In den Bereichen Wissen, Können, Kommunikation, Prozess und Führung gibt es unheimlich viele Möglichkeiten, um das #DataAnalytics Potential nicht nur annähernd auszuschöpfen
An der letztjährigen StatsBomb-Konferenz im Oktober an der Stamford Bridge, hielten diverse Data Analytics Experten spannende und praxisorientierte Vorträge zu Themen in der Sportanalytik. Einer der Pioniere und Leiter der Analytics beim FC Liverpool Ian Graham hielt einen Vortrag darüber, wie man die Wirkung der Analytik in einem Verein maximieren kann.
Graham’s erste Erfahrungen im Fussball sammelte er bereits im 2007 bei Tottenham Hotspur mit ersten Data Analytics Projekten. Seit April 2012 leitet der die Analyseabteilung beim FC Liverpool.
«Die Datenanalyse ist der Prozess von den Daten bis zu den Entscheidungen. Daten werden überprüft, bereinigt und interpretiert - mit dem Ziel, wertvolle Informationen und Erkenntnisse zu gewinnen und damit bessere Entscheidungen zu treffen.»
Wie wunderbar das Werkzeug Analytics ist, zeigte Jürgen Klopp mit dem FC Liverpool. Er war offen gegenüber Neuem und hat seinen auf emotionale Intelligenz basierten Führungsstil mit den Möglichkeiten von Ian Graham's Analyseteam kombiniert. Mehr dazu in unserem Blog Fünf Data Analytics Tipps
Unterdessen wollen alle den Zug nicht verpassen. Die Early Adopters wie auch Midtjylland, AZ Alkmaar oder Brentford haben sich durch die langjährigen Erfahrungen und Learnings Wettbewerbsvorteile erarbeitet. Es gibt unterdessen wohl fast keinen ambitionierten Verein, bei dem das Thema Datenscouting und Data Analytics kein Thema ist.
Die Hauptbotschaft von Grahams Vortrag lautete, sich bei Analytics so weit wie möglich auf eine Arbeit zu konzentrieren, die etwas bewirkt. Das mag wie gesunder Menschenverstand klingen und ist gleichzeitig auch etwas schwierig zu fassen und auch schwierig umzusetzen.
«Im Grunde geht es darum, die beschränkten Ressourcen der Daten-Analyse und den Erkenntnissen möglichst viel Kraft zu verleihen.»
Wirkung erzielt man, indem man die Analytics gleichzeitig in verschiedenen Bereichen wie Scouting, Spielanalyse, Athletik, Medizin und auch im Marketing und in der Gestaltung der Produkte und des Kundenerlebnis einsetzt.
Dies gelingt aber auch, indem man das Team involviert, Menschen befähigt, die richtigen und wichtigen Fragen stellt, die richtigen Probleme angeht und die richtigen Prioritäten setzt. Und dann schliesslich die Massnahmen konsequent und effizient umsetzt und deren Erfolg reflektiert.
«Weil wir oft keine klare Strategie haben, sammeln und analysieren wir Berge von unnützlichen Daten, in der Hoffnung möglichst nichts zu verpassen.»
Demzufolge ist es uns klar, dass wir die Data Analytics mit der Strategie verbinden müssen.
Alle Prioritäten und jede einzelne Massnahme sollten von der Strategie des Vereines top-down her gedacht werden. Um Power und Direktheit zu entwickeln. Und dies stellt die Analytics Startfrage für die Vereine komplett auf den Kopf. Wir starten nicht bei den Daten, sondern bei der Strategie.
«Fragen Sie sich zu Beginn nicht, welche Daten Ihnen Nutzen bringen können. Fragen Sie sich, welche Daten Sie brauchen um Ihre Strategie messen und steuern zu können.»
Data Analytics ist wie der Ballbesitz im Fussball. Sie ist kein Selbstzweck und dient nicht der Schönheit. Jede Aktion, jeder Pass. jeder Handlung sollte ein Sinn haben. Mit dem Ziel die Umsetzung der Spielstrategie Stück für Stück zu stärken.
«Scouting ist zu 95% Spieler ablehnen und zu 50% Fehleinkäufe verhindern»
Scouting ist zu 95% Spieler ablehnen
Diese These ist einfach zu erläutern. Fussball ist Business. Viele verdienen über die ganze Nahrungskette mit. Jeder halbprofessionelle Verein bekommt von Agenten und Beratern täglich mehrere sensationelle Spieler angeboten. Bei Spitzenvereinen können dies schon mal 15 pro Tag sein. Allein die Bearbeitung und Beantwortung diese Empfehlungen benötigt sehr viel Zeit (und Nerven).
Die Scouts in den Vereinen haben die Zeit gar nicht, um sich im Detail mit all diesen empfohlenen Spielern zu beschäftigen. Geschweige denn, sie alle auf Video oder gar im Stadion zu beobachten. Und sie sollten es auch nicht tun, da reaktives Scouting auf Agentenempfehlung wohl keine sinnvolle Strategie ist.
Die Vereine sind auf eine qualitative und schnelle Erstbeurteilung (fast assessment) der angebotenen Spieler angewiesen. Dies machen möglichst viele Vereine hoffentlich schon ressourcensparend und qualitativ mit einem Datencheck.
Nach einem kurzen Blick auf die richtigen Daten wird schnell klar, ob der Spieler ins Profil passt und ob es Sinn macht, ihn im Detail weiter zu analysieren. Siehe unseren Blog Datenscouting.
Aufgrund der reinen Menge von täglichen Empfehlungen überstehen nur etwa 5% aller angebotenen Spieler den ersten Daten-Check und werden von den Scouts weiter analysiert.
Gutes Scouting ist zu 50% erfolgreich
Der erste Gedanke dazu lautet «Was - nur 50%?»
Ein Profi-Scout sollte doch den Anspruch haben, nahezu in allen Fällen richtig zu liegen.
Es ist aber wie in der Wirtschaft, dass der Erfolg eines Transfer von vielen verschiedenen auch komplexen Faktoren abhängt. Und nicht alle kann man im Vorfeld mit einer grossen Wahrscheinlichkeit korrekt einschätzen.
Ian Graham zeigte in seinem Vortrag anhand einiger grundlegender Berechnungen, wie schwierig die Auswahl von Spielern sein kann. Anhand eines vereinfachten Beispiels erläuterte er, dass das Verhältnis zwischen einem erfolgreichen und erfolglosen Transfer trotz einem professionellen Scoutings und guten Einschätzungen nur etwa 50:50 beträgt. Selbst wenn man für eine Gruppe von Kategorien eine 90% Sicherheit hat.
Auch wenn der Scout einen super Job macht und seine wichtigsten Einschätzungen zu 90% verlässlich sind, beträgt die Erfolgsquote eines Transfers nur 50%.
Ist der Spieler wirklich so gut? Passt der Spieler ins Spielsystem? Mag ihn der Trainer? Ist er wirklich fit und so schnell? Wie stark ist er mental? Wie reagiert er in Krisen? Kann er sich durchsetzen? Ist er ein Teamplayer? Ist er lernfähig? Kann er sich weiter entwickeln? Anbei die erklärende Grafik zu der Aussage von Ian Graham (Bild von The Athletic).
Es ist schon erstaunlich (aber nicht für die Mathematik), dass wenn wir in der Beurteilung von sechs Dimensionen zu 90% richtig liegen, der Transfer nur noch zu 53% erfolgreich ist. Jeder Fehltransfer ist für den Verein eine grosse Hypothek. Und falls der Scout keinen guten Job macht, dann wird die Erfolgs-Quote noch tiefer liegen.
Data Analytics Herausforderungen für Fussballvereine
Jede Einführung einer neuen Technologie bringt spannende Möglichkeiten und grosse Chancen mit sich. Aber auch einige Herausforderungen, auf die wir detaillierter eingehen möchten.
Die Challenges liegen wie immer nicht nur im Bereich Technologie und Technik, sondern auch beim Menschen und bei der Kultur.
«Fortschritt und Erfolg entsteht weniger aus dem Lösen von Problemen, sondern viel mehr aus dem Nutzen von Chancen.» John Naisbitt
Mehr dazu in unserem Leitartikel Data Analytics im Fussball
Intelligente Investitionen in Software UND Knowhow
Geld spielt wie immer eine wichtige Rolle. Vielfach stehen den Vereinen für neue Themen nur sehr beschränkte Ressourcen zur Verfügung.
«Es genügt für einen Verein nicht, nur gute Daten und Data Analytics Software einzukaufen.»
Jeder Verein sollte sich überlegen, wieviel Geld er in Software und wieviel Geld er in Experten und KnowHow-Aufbau investiert. Heutzutage sind die Leute von Daten und Data Analytics fasziniert und alle wollen die neuen Möglichkeiten nutzen. Alle wollen mit der besten Software und den besten Produkten arbeiten. Aber sie investieren zu wenig in Experten, die das neue Geschäft, die neue Technologie verstehen und wissen, wie man die Daten zum reden bringt.
Das Werkzeug ist wichtig, aber das Kunstwerk vollbringt der Experte.
Sobald man die Nutzung von Daten mehr als in einem Bereich einsetzen will, braucht man fundiertes Technologie, IT, Security und Analytics Knowhow.
«Eine Wirkungsgrad-Faustregel besagt, dass man 80% in Fachleute und 20% in Software investieren sollte, um das Maximum herauszuholen.»
Aber nicht alle Vereine haben wie Liverpool und Manchester City die Möglichkeit, ganze Abteilungen von Data Analysten und Data Scientisten anzustellen.
Data Analytics kann sehr breit in verschiedenen Bereichen wie Scouting, Spielanalyse, Athletik, Medizin und auch im Marketing und im Gestalten des Kundenerlebnis eingesetzt werden.
In den meisten "finanzschwächeren" Vereinen haben die gestiegenen Anforderungen der Datennutzung im Scouting die Ressourcenengpässe in den ohnehin schon dünn besetzten Scouting-Abteilungen weiter verschärft.
Wir empfehlen Vereinen, dafür eine neue und dedizierte Analytics Rolle innerhalb des Vereins zu schaffen und diese mit einem Experten zu besetzen. Diese Person ist die Schnittstelle für alle Vereins-Bereiche beim Thema Datennutzung. Denken Sie nicht, dass diese Fähigkeiten nebenbei erworben werden können. Es braucht Jahre um ein guter Datenanalyst zu werden. Und delegieren Sie bitte nicht die Analytics an jemanden, der schon mit tausend anderen Aufgaben überbeschäftigt ist.
Wenn Sie aus finanziellen Gründen keine neue Stelle besetzen können, dann lassen Sie sich in der Anfangsphase von einem Experten beraten, damit ein guter Setup gewählt werden kann.
Verankerung in Strategie und Befähigung im Verein
Eine intelligente und effiziente Datennutzung kann nicht isoliert und losgelöst von den anderen Bereichen funktionieren. Die Nutzung von Daten ist kein Selbstzweck. Um Klarheit und Kraft zu entwickeln braucht es eine Verbindung zur Strategie. Jedes Unternehmen und jeder Fussballverein hat eine Strategie. Und dazu braucht es in Zukunft zusätzlich eine Datenstrategie.
«Streben Sie weniger und zielen sie besser.»
Culture eats data for breakfast
Data Analytics will niemanden ersetzen und auch niemanden etwas wegnehmen. Es ist ein zusätzliches tolles Werkzeug, dass die Fähigkeiten der Scouts und der Spielanalysten ergänzt.
Es geht nicht nur darum, Daten als Entscheidungshilfen zu verwenden. Es geht darum, andere Menschen zu befähigen mit Daten umzugehen. Es geht darum, eine Kultur die Daten wertschätzt und systematisch als Entscheidungshilfe nutzt, bis in die letzte Ecke des Vereins (auch ganz oben), zu etablieren. Es geht auch darum, offen mit Ängsten. Kritik und Widerständen umzugehen.
«Ein ehrlicher und offener Umgang und Blick auf das eigene System und die eigene Kultur ist das Fundament, um sich kontinuierlich weiter entwickeln zu können.
Wir sehen zudem, dass in den Vereinen die Datennutzung oft im Scouting lösgelöst von den anderen Bereichen beginnt. Ohne jedoch bis ganz oben verankert zu sein. Idealerweise wird die systematische Datennutzung schon zu Beginn vom Management befürwortet, gestartet und getragen. Das verstärkt die Wirkung und hilft in schwierigen Momenten ungemein.
«Vielfach scheitern neue Methoden und Technologien nicht an der Technik, sondern an der Kultur und dem fehlenden commitment im Management.»
Was Data Analytics zu leisten vermag hängt nicht nur von der Technologie
ab, sondern auch von der Einbettung in einen grösseren Kontext und Kultur.
Wir empfehlen Vereinen das Thema Analytics als festen Bestandteil in ihrem strategischen und operativen Geschäft zu verankern. Schon dort wo die Strategie definiert wird.
Datenscouting - Jeder Datensatz hat eine eigene Prägung
Für das Datenscouting benötigt man zu aller erst die Daten. Den reinen Zugang zu den Daten haben unterdessen alle Vereine. Da sind im Vergleich zum Datenumfang auch sehr kostengünstige Lösungen zu haben. Die Wahl des Providers erfolgt vorwiegend aufgrund der Daten-Verfügbarkeit von spezifischen Ligen. Diese Tools bieten ein starkes Daten-Fundament, die die Scouts zur Analyse verwenden können.
Einige Lösungen bieten auch intelligente Algorithmen an, die die Spielerwerte zusammenfassen und bewerten. Allerdings sollte man sich bewusst sein, dass jeder Datensatz, jede Erfassungsmethodik und ja jeder Rating-Algorithmus eine eigene Logik, Prägung und Wahrheit hat. Diese Wahrheit variiert von Datenprovider zu Datenprovider.
«Wir empfehlen Vereinen für das Datenscouting die Datensicht und Aussagen von mindestens zwei verschiedenen Providern zu verwenden.»
Dieser Multi-Provider-Ansatz ist zwar etwas aufwändiger aber nicht viel teurer. Er minimiert aber Risiken, macht die Aussagen der Daten belastbarer und Sie sind weniger von der Qualität eines einzelnen Providers abhängig.
Und ein Widerspruch der Datensicht zur subjektiven Wahrnehmung ist bereits ein Mehrwert.
Da man motiviert wird, näher an die Daten und den Spieler hinzusehen.
Auf den bemannten NASA Missionen sind wichtige Instrumente zweifach vorhanden. Und diese müssen aus Sicherheitsgründen mit einer verschiedenen Technik und Logik entwickelt und gebaut worden sein.
state of the art - Kombination Event- und Trackingdaten
Mit den Eventdaten erfasst man "nur" die Spieler und die Aktionen am Ball. Die restlichen 21 Spieler werden nicht berücksichtigt. Damit sind 21 von 22 Spielern nicht berücksichtigt und man kommt zum Schluss, dass 95% des effektiven Spiels in den Eventdaten nicht enthalten ist.
Mit der Kombination von Event- und Trackingdaten kann man die Daten und Bewegungen aller Spieler erfassen. Mit der Hilfe von Software werden die verschiedenen Ebenen zusammengefügt. Dabei werden die verschiedenen Daten wie Schichten aufeinandergelegt und synchronisiert. Zuunterst das Video, dann die Trackingdaten, GPS Daten und dann die Eventdaten.
Danach haben wir die Daten/Bewegungen sämtlicher Spieler. Fügt man jetzt noch zusätzlich die Velocity der GPS Daten hinzu, hat man auch die Geschwindigkeiten. Der Output ist ein 2D Modell in dem sich alle Spieler bewegen und alle Ball- und nonBall-Aktionen visuell und mit Daten analysiert werden können.
Das Resultat ist das grösstmögliche DataAnalytics Datenfundament.
Eventdata + Trackinggdata + Velocitydata = 100% des Spiels und 100% der Möglichkeiten.
Dieses Daten-Fundament rockt. Jetzt können auch Laufwege ohne Ball, Abstände zwischen Spielern und Ketten, Angriffs- und Defensivmuster oder auch Deckungschatten und die Spielkontrolle (Raumbeherrschung), Körperausrichtung und vieles mehr analysiert werden. Dies hebt DataAnalytics auf ein komplett anderes Niveau. Es können auch vereinsspezifische eigene Metriken entwickelt werden.
Mit der Kombination von Event- und Trackingdaten kann man, zusätzlich zu den Ballaktionen, die restlichen 95% des Spiel erfassen.
Der Nachteil liegt im sehr hohen Investitionsbedarf durch Hardware, Software, DataScience und Operations Ressourcen, die seriös umgesetzt mehrere Hunderttausend betragen.
Die Frage ist, ob ein Top-Verein der monatlich Millionen in Spielerlöhne investiert, nicht 1% davon investierten sollte, um die Spieler noch besser zu machen oder noch bessere Spieler verpflichten zu können.
Zukunft - Scouting mit künstlicher Intelligenz (KI, AI)
Es gibt auf dem Markt eine relativ neue Kategorie von Scouting Tools, die mit Machine Learning und sogar mit künstlicher Intelligenz (KI, AI) werben. Powered by AI lauten die Slogan.
Zum Beispiel soll die KI den Marktwert eines Spielers vorhersagen können. Vereinfacht ausgedrückt macht die KI aufgrund der Daten Vorhersagen, überprüft im Verlauf der Zeit ob die Vorhersage eintrifft oder nicht. Je nach Resultat passt sie selbstständig die Logik an und lernt selbstständig daraus, die Vorhersagen zu verbessern.
Diese KI Tools stehen noch am Anfang. Und wo KI draufsteht, ist nicht immer auch KI drin. Die Qualität dieser Lösungen sind für einen Verein nur sehr schwer zu beurteilen. Wir haben uns zu dem Thema noch kein detailliertes Bild machen können, ob die versprochenen Potentiale auch realistisch sind.
Auf alle Fälle werden in der digitalen Zukunft die nicht automatisierbaren menschlichen Fähigkeiten immer wertvoller werden. Auf alle Fälle sind wir weit weg davon, dass Algorithmen entscheiden, welches Spielsystem gespielt wird, welcher Spieler verpflichtet wird, wer wann aus- und eingewechselt wird. Und wir sollten auch nicht streben, dorthin zu gelangen. Im Zentrum ist und bleibt der Mensch mit seinem Knowhow und seiner Erfahrung.
Können Sie trotz der öffentlichen Meinung die Ruhe bewahren und ungeachtet des äusseren Drucks aus Überzeugung ihre eigenen Entscheidungen treffen? Wenn Sie das können, dann ist #DataAnalytics etwas für Sie. Wenn Sie es nicht können, wozu dann die Mühe? (Oliver Seitz)
«80% der Vereine scouten 20% der gleichen Spieler. Mit Fussball Knowhow und #DataAnalytics kann man das Muster brechen und starke unterbewertete Spieler finden, die die anderen nicht auf dem Zettel haben.»
Und wenn dann eines Tages alle Vereine mit Daten und Analytics scouten?
Dann sollten Sie die besten Daten-Analysten scouten :-)
Smart #DataAnalytics is self-financing and saves money! If you invest a few percent of players' wages, you will be able to hire much cheaper & better players.
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Wir verbinden die Kompetenzen Fussball-Taktik, Scouting und DataAnalytics und unterstützen Vereine beim Interpretieren und Nutzen von Daten, um im Scouting und in der Spielanalyse datenvalidiert bessere Entscheidungen zu treffen.
Datenbasiertes Scouting - data driven Scouting
Durch unsere Interpretation der Daten können Sie Spieler oder Teams leicht qualitativ bewerten und vergleichen. Mit dem datengesteuerten Scouting-Modul können Sie eine weltweite positionsspezifische Suche anhand flexibler Suchkriterien durchführen. Sie können damit eine Pre-Scouting-Auswahl von Spielern erstellen, die Sie mit Ihren Scouts weiter bearbeiten und reduzieren können.
Blog von www.footballytics.ch Über Data Analytics Themen im Fussball - improve the game - change the ǝɯɐƃ
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