Sensoren, Statistiken und Datenanalysen ermöglichen fußballerische Spitzenleistungen

Es mag unmöglich erscheinen, ein Fußballspiel als Modell darzustellen. Aber mit den richtigen Daten und einer leistungsstarken Analyseplattform haben Teams die nötige Ausgangsposition, um sich an die Entwicklung von Erfolgsalgorithmen zu machen.

Als Philippe Coutinho von Liverpool FC im Dezember 2017 einen Freistoß gegen Brighton erzielte, indem er seinen Schuss direkt unter die hochspringende Verteidigungsmauer schoss, schrieb Jürgen Klopp seinen Analysten den Hinweis auf diese Chance zu.

Daten waren auch von entscheidender Bedeutung, als die Hearts die Serie von 69 ungeschlagenen Spielen von Celtic im vergangenen Jahr beendete. Hearts-Manager Craig Levein offenbarte, dass Anderlechts 1:0-Sieg gegen Celtic in der Champions League den Weg geebnet hatte.

„Die Analyse des Anderlecht-Spiels“, so die BBC[1], „ergab, dass die Belgier ein 4-3-3-System mit starkem Pressing spielten und dass die drei Mittelfeldspieler und drei angreifenden Spieler durchschnittlich jeweils 11,8 km im Spiel zurücklegten, um Celtic den Ballbesitz abzunehmen.“

Dank ihrer eigenen Clubanalysen wussten Levein und sein Trainerstab, dass sie Spieler hatten, die diese Distanz zurücklegen konnten. Die Strategie bestand also darin, „den Durchschnitt von 11,8 km zu erreichen, Celtic mit hohem Pressing zu frustrieren, die Passwege zu ihren gefährlichsten Spielern zu versperren, sie nicht zur Ruhe kommen zu lassen und einige Fehler zu erzwingen.“

Die Hearts gewannen 4:0.

Mithilfe von Daten aus einer Fußballdatenbank wie InStat können Teams verschiedene Aspekte der Spielerleistung analysieren.[Bild urheberrechtlich geschützt durch Catapult Sports (catapultsports.com)]

Der Einfluss von Daten auf den Fußball nimmt permanent zu, und die Hearts stützten sich auf die umfangreiche Datenbank von InStat mit Fußballstatistiken, um den Sieg der Mannschaft zu planen.

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Mehr als 1.500 Vereine und Nationalmannschaften nutzen das System, das Informationen zu mehr als 400.000 Spielern enthält. Laut InStat[2] werden der Datenbank jeden Monat über 6.000 neue Videoaufzeichnungen hinzugefügt. Das Unternehmen beschäftigt in seinem Produktions- und Rechenzentrum 500 Mitarbeiter, um jeden Sprint, jeden Schuss, jedes Dribbling, jede Herausforderung und jeden Pass zu analysieren und zu dokumentieren.

Während sich InStat-Daten in Bereichen wie Gegneranalyse, Spielvorbereitung, Scouting und Spielerrekrutierung als wichtig erweisen können, bewerten Vereine die Leistung ihrer eigenen Spieler mithilfe tragbarer Sensoren und Analysen.

Eine typische Wearable-Weste von Catapult Sports[3] mit einem eingebetteten OptimEye S5-Gerät kann beispielsweise bis zu 1.000 Datenpunkte pro Sekunde erfassen. Sie kann das Fitness- und Fähigkeitsniveau, die Reaktion auf bestimmte Trainingstechniken, die taktische Leistung und das Verletzungsrisiko messen.

Der Stürmer von Bournemouth, Jermaine Defoe, trainiert in einer Smart-Weste mit Catapult Sports OptimEye S5.[Bild urheberrechtlich geschützt durch Catapult Sports (catapultsports.com)]

Der STATsports Apex kann über 50 Metriken in Echtzeit auf dem Gerät berechnen.

Der STATsports Apex[4] ist das leistungsstärkste Wearable-Produkt im Sport und kann in Echtzeit über 50 Messdaten auf dem Gerät berechnen. Zusätzlich zu den wichtigsten Leistungsindikatoren wie Höchstgeschwindigkeit, Sprints, Herzfrequenz und Schrittbalance können auch Crunch-Faktoren wie HMLD (High Metabolic Distance, hoher metabolischer Lastabstand) und DSL (Dynamic Stress Load, dynamische Belastung) gezählt werden.

„Diese zeigen, wie hart ein Spieler arbeitet“, so STATsports, „und wie sehr eine Trainingseinheit den Spieler beeinflusst hat. Beim GPS-Tracking geht es nicht nur darum, wie weit ein Spieler gelaufen ist, sondern auch darum, wie sich die Übung auf ihn ausgewirkt hat. Entscheidend ist, dass diese Daten aufgrund der integrierten Datenverarbeitungsleistung [des Apex-Moduls] direkt während des Trainings angesehen werden können.“

Daten aus den Apex-Modulen werden in der STATsports-Cloud-Infrastruktur gespeichert, sodass Trainer und Manager überall, jederzeit und auf jedem Gerät auf die Informationen zugreifen können.

Es war noch nie einfacher, Fußballdaten zu generieren und darauf zuzugreifen. Aber es kommt darauf an, wie Sie die Daten einsetzen. Bis zu einem gewissen Grad kann eine Analyse der Leistung in der Vergangenheit Vorhersagen für die Zukunft liefern – welche Spieler zu kaufen sind, Aufstellungen und Spielsysteme, die am besten gegen einen bestimmten Gegner funktionieren, die prozentuale Wahrscheinlichkeit, dass Flanken (anstatt von Steilpässen) zu einem Tor führen werden.

Sie müssen die richtigen Fragen stellen.

„Wenn ein Fußballverein das Ziel hat, in die Champions League kommen“, so Analyst Rory Campbell gegenüber The Independent[5], „gibt es eine Menge Dinge, die steuern, ob dies geschieht oder nicht.“

„Wie viele Punkte brauchen wir, um unter die Top-4 zu gelangen? Wir können das klären. Wie viele Tore brauchen wir dann, um zu gewinnen? Was ist unsere Tordifferenz? Dann überlegen wir genau, wie viele Schüsse wir brauchen und wie viele Schüsse wir kassieren werden. Dann arbeiten wir uns von dort zurück.“

Der STATsports Apex-Tracker kann Trainern in Echtzeit über 50 physische Metriken liefern.[Bild urheberrechtlich geschützt durch STATSports (statsports.com)]

Mit messbaren Zielen könnte ein Fußballverein dann seine eigenen Ressourcen bewerten und sehen, wie groß die Lücke zwischen dem heutigen Stand und dem gewünschten Stand von Morgen ist. Wenn ein Team beispielsweise nicht genügend Torchancen schafft, kann dies durch einen Spielsystemwechsel oder einen neuen Stürmer mit einem höheren Prozentansatz bei verwandelten Schüsse verbessert werden?

Bei so vielen Variablen in einem durchschnittlichen Fußballspiel sind Analysen natürlich kein Wundermittel. Statistische Vorhersagen können durch einfaches menschliches Versagen verändert werden – einen Fehlschuss, einen schlechten Pass, eine clevere Schwalbe oder eine umstrittene Schiedsrichterentscheidung. Oder sie können genauso gut durch einen Moment der Brillanz eines Weltklassespielers definiert werden.

Intelligent eingesetzt kann die Analysetechnologie den Teams jedoch einen Vorteil gegenüber ihren Konkurrenten verschaffen. Sensordaten aus Trainingseinheiten – zusammen mit dem, was die Spieler essen und wie viel sie schlafen – können mit Statistiken in der Cloud mit sofortigem Zugriff von Opta, InStat und Scout7 kombiniert werden, um leisstungsstarke Spieler zu identifizieren, individualisiertes Training zu definieren und die körperliche Leistungsfähigkeit zu verbessern.

Es scheint unmöglich, ein Fußballspiel zu modellieren – 22 Spieler (mit ihren eigenen Stärken und Schwächen), drei Schiedsrichter (ebenso mit ihren eigenen Stärken und Schwächen), gegensätzliche Spielsysteme, Glück, Zufall, Spielfeldbedingungen, Wettereffekte, Lärm der Zuschauer, die kumulativen Auswirkungen hinter den Kulissen von Trainern, Ärzten, Physiotherapeuten, Masseuren, Zeugwarten, Ernährungswissenschaftlern, Analysten und Sportwissenschaftlern.

Mit einer Kombination aus Cloud-Computing und Big-Data-Analyse beginnen die Teams jedoch, die Erfolgswahrscheinlichkeit und vor allem ihre Verbesserungsmöglichkeiten zu verstehen.

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