Big Data und praktische Beispiele

Datenanalyse macht 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.
"Big Data" ist zum IT-Modebegriff geworden, der einen Branchenhype ausgelöst hat. Unternehmen sind fleißig am Datensammeln. Viel spannender ist jedoch die Frage: Was kommt danach? Praktische Beispiele aus dem Sport geben erste Orientierung und zeigen, was durch Datenanalyse möglich ist.

Bereits 2006 prägte Marktforscher Clive Humby den mittlerweile ausgelutschten Satz "Daten sind das neue Öl!" Cisco griff dieses Statement in seinem Whitepaper "Unlocking Value in the Fragmented World of Big Data Analytics" sechs Jahre später auf und beschäftigte sich ausführlich mit den Schwierigkeiten, aus Daten bare Münze fürs Geschäft zu machen. Allein schon die schiere Menge an Daten, die uns heute ungefiltert, unstrukturiert und unverarbeitet erreicht, bringe große Herausforderungen mit sich. Eine Aussage, die bis heute nichts an ihrem Wahrheitsgehalt eingebüßt hat.

Denn in der Tat: Die meisten Daten, die heute entstehen, sind weder sortiert noch anders überschaubar. Gerade Informationen aus dem Social Web und dem Internet der Dinge – egal ob es um Text, Zahlen, Fotos oder Sensoren- und Maschinendaten geht - lassen sich nur schwer in den Griff bekommen. Anwender fragen sich, ob der Aufwand überhaupt lohnt, sich diesen Datenmengen anzunehmen. Die Marktforscher von Gartner bejahen dies in einer Studie: Die 10 bis 15 Prozent der Unternehmen, die anfallende Daten gründlich auswerteten, legten ein im Schnitt um 20 Prozent besseres Geschäftsergebnis hin.

Big Data Analytics im Fußball

Was Unternehmen mit Datenanalysen alles machen können, zeigen spannende Beispiele, die auch auf der CeBIT 2015 zu sehen waren. Intel widmete sich in diesem Jahr ganz dem Thema "Big Data im Fußball". Schon im Vorfeld der Messe präsentierte Intel im Hamburger Millerntorstadion – Heimat des FC St. Pauli –, der Fachpresse, wie Fußballclubs Datenanalysewerkzeuge einsetzen, um Trainingseinheiten, Spiele und auch die einzelnen Spieler zu verbessern.

Jede Trainingseinheit wird haarklein aufgezeichnet und analysiert. Talentsucher vertrauen nicht mehr nur ihrer eigenen Intention und Erfahrung, sondern stützen Entscheidungen auf elektronische Spielerprofile mit umfangreichen Statistiken über Tore, Laufleistung, Durchschnittgeschwindigkeit, Zweikämpfe, Fouls, gelbe und rote Karten.

Über die Talentsuche-Software Scout7 beispielsweise lassen sich solche Statistiken und entsprechende Videoaufzeichnungen abrufen, um sich schnell ein umfassendes Bild von einem bestimmten Spieler zu machen. Scouts können die Datenbank der Software nach so genannten "Player Events" wie Torschüsse, Pässe, Kopfbälle oder Angriffe durchsuchen, eine Shortlist mit den besten Spielern einer bestimmten Kategorie erstellen und diese samt Video-Highlights per E-Mail an die Vereinskollegen übertragen.

Entscheidende Spielzüge lassen sich in Scout7 per Videoclip aufrufen.
Entscheidende Spielzüge lassen sich in Scout7 per Videoclip aufrufen.
Foto: Stefan von Gagern

Anbieter Scout7 betreibt dafür einen riesigen Aufwand: Er wertet Monat für Monat rund 3000 Fußballspiele weltweit aus und bereitete sie für die Nutzer seine Software auf. So enthält die Scout7-Datenbank bereits Profile und Leistungsdaten von 135.000 weltweit aktiven Profifußballern.

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