Big Data

Data Analytics machen Fußballer besser

Stefan von Gagern ist diplomierter Medientechniker (FH) und war als Redakteur und Ressortleiter bei den Fachtiteln "Screen Busines Online" und "Page" tätig. Später lehrte er als Dozent für Medienkonzeption im Master-Studiengang "Multimedia Production" an der Fachhochschule Kiel. Heute schreibt er als freier Fachjournalist und Autor über Themen wie Publishing, Internet, Social Media und Digital Lifestyle. Parallel berät er Unternehmen bei der Konzeption und Umsetzung von Social-Media-Auftritten.

So können große Datenmengen in Echtzeit ausgewertet werden. Das gilt nicht nur für sportliche Leistungsdaten, die im Training mittels Körpersensoren und im Stadion oder in der Halle während des Spiels mittels Panorama-Kamera erfasst werden, um Bewegungsdaten jedes einzelnen Spielers zu erfassen und zu analysieren. Auch die umgehende Auswertung von Social-Media-Kommentaren spielt beispielsweise für das gute Verhältnis zu den Fans eine wichtige Rolle.

Das Sportgeschäft ist heute eine komplexe Beziehung zwischen Fan, Club und Spielern. Durch Echtzeitanalyse von Daten - beispielsweise in SAP Sport Solutions - können die Vereine fundierte Entscheidungen in vielen Bereichen treffen.
Das Sportgeschäft ist heute eine komplexe Beziehung zwischen Fan, Club und Spielern. Durch Echtzeitanalyse von Daten - beispielsweise in SAP Sport Solutions - können die Vereine fundierte Entscheidungen in vielen Bereichen treffen.
Foto: Stefan von Gagern

Die SAP-Systeme kommen bei deutschen Fußballvereinen wie dem FC Bayern München, der TSG Hoffenheim oder auch dem Deutschen Fußball-Bund schon zum Einsatz. Auch in der amerikanischen Basketball-Profiliga NBA und der Eishockey-Profiliga NHL werden sie genutzt.

Alternative Spielszenen errechnen

Da die Leistung von Servern und Transcoding-Technologien für die Videoanalyse immer weiter steigt, wagt Intel die Prognose, dass wir noch längst nicht alle Möglichkeiten von Big Data Analytics im Fußball gesehen haben. In den kommenden zehn Jahren erwartet das Unternehmen unter anderem, dass noch wesentlich mehr in Echtzeit ausgewertet werden kann als bisher.

Auch unstrukturierte und nicht verknüpfte Daten könnten sich nutzen lassen, Video- und Spielstatistiken ohne jegliche Nutzereingabe automatisch auszuwerten. Damit ließen sich während der Live-Spielanalyse sogar "alternative Szenarien" errechnen: Was wäre gewesen, wenn der Spielzug nicht durch ein Foul gestoppt worden wäre?

Fazit

Durch den enormen Konkurrenzdruck im Milliardengeschäft Fußball können es sich Vereine kaum mehr leisten, auf Big DataBig Data Analytics zu verzichten. Die aus der Datenanalyse erzeugten Einsichten helfen nicht nur bei der taktischen Weiterentwicklung der Mannschaft, sondern auch im Vereins-Management und in der Beziehung zu den Fans. (sh) Alles zu Big Data auf CIO.de

Zur Startseite