Wie Big Data den Sport verändert hat
Big Data ist in relativ kurzer Zeit zu einem Big Business im Profisport geworden. Es wird erwartet, dass der Markt für Sportanalysen erreicht wird fast 4 Milliarden Dollar bis 2022, und Teams auf der ganzen Welt rennen um einen Wettbewerbsvorteil. Die Art und Weise, wie wir spielen, wird vielleicht bald nie mehr dieselbe sein.
Werfen wir einen genaueren Blick darauf, wie vier Sportarten durch Big Data radikal verändert wurden – und wie zukunftsorientierte Teams neue Tools nutzten, um größere Erfolge zu erzielen.
Baseball
Jeder, der gelesen oder gesehen hat Geldball weiß, dass Baseball und die Oakland Athletics an der Spitze der Sportanalysebewegung standen – indem Daten verwendet wurden, um Spieler zu identifizieren, deren statistische Beiträge von traditionellen Metriken unterbewertet wurden –, aber die Liga hat seitdem einen langen Weg zurückgelegt.
Als die Houston Astros 2017 die World Series gewannen – die erste Meisterschaft in ihrer 56-jährigen Geschichte – verdankten sie ein umfassendes Engagement für Analysen und datengesteuerte Entscheidungsfindung, das mit der Einstellung von General Manager Jeff Luhnow im Jahr 2011 begann. Luhnow hat es getan anerkannt dass das Team zu dieser Zeit zu den am wenigsten erfahrenen im Baseball gehörte, wenn es um Analysen ging, und es Jahre dauerte, alle notwendigen Personen an Bord zu holen.
Schließlich machte er den Rest der Organisation zu Gläubigen, und die Astros begannen, Analysen einzusetzen, um alles zu bestimmen, von Aufstellungen am Spieltag über Verteidigungskonfigurationen bis hin zum Scouting. Das ist ihnen auch gelungendie Leistung ihrer Pitching-Mitarbeiter deutlich steigernindem Daten verwendet werden, um die Spielfeldauswahl, den Standort und sogar die Höhe der Abwurfpunkte der Pitcher zu ändern.
Big Data in Kombination mit künstlicher Intelligenz ist die nächste große Welle im Baseball, und ich denke, wir fangen gerade erst an, an der Oberfläche zu kratzen, sagte Luhnow. Es wird so viel eingefangen. Es gibt jetzt Radar und Video in jeder Einrichtung im Baseball … wir wissen jederzeit, was jeder auf dem Spielfeld tut. Wir wissen zu jeder Zeit, was der Schläger und der Ball auf dem Spielfeld machen. Wir haben jetzt Informationen, von denen wir vor ein paar Jahren nicht geträumt hätten.
Wenn Houstons datengesteuerter Erfolg wie eine Anomalie erscheint, bedenken Sie Folgendes: Nach ihrem World Series-Sieg verließ Astros-Manager Alex Cora einen Job bei den Boston Red Sox. AlsBestandteil des Vorstellungsgesprächs, überschüttete Cora das Bostoner Management mit Fragen zu ihrem Analyseansatz und argumentierte schließlich, dass sie viel mehr mit Daten machen müssten.
Das Management kaufte sich ein und die Boston Red Sox gewannen in der nächsten Saison die World Series.
Fußball
Im Jahr 2017 hat der ehrwürdige englische Fußballverein Lincoln City F.C. schaffte zum ersten Mal seit der viktorianischen Ära einen historischen und unwahrscheinlichen Einzug ins Viertelfinale des FA Cup und war damit die erste Nicht-Liga-Mannschaft, die dieses Stadium seit mehr als 100 Jahren erreichte. Und Big Data spielte eine große Rolle.
An der Wurzel ihreranalytische Strategiewurde ein Videobewertungstool genanntHudl, das von 150.000 Teams in mehr als 35 Sportarten weltweit genutzt wird. Lincoln zeichnete alle ihre Spiele auf und lud das Filmmaterial auf Hudl hoch, das automatisch statistische Berichte erstellte. Das Spiel könnte in Wiedergabelisten unterteilt werden, die sich auf bestimmte Spielarten konzentrieren – zum Beispiel Elfmeterschießen – und Trainer könnten diese Clips mit Kommentaren oder Illustrationen versehen. Die Spielberichte von Hudl lieferten sowohl Rohdaten als auch aggregierte Daten, die direkt mit Videos verknüpft waren.
Die Spieler konnten überall auf Hudls Berichte und Videos zugreifen, und das Management konnte sogar nachverfolgen, wie viel Zeit die Spieler auf der Plattform verbringen.
Ich würde sagen, dass die Videoanalyse, die wir mit Hudl durchführen, sicherlich eine wichtige Rolle bei unserem Pokallauf und unserer Position in der National League gespielt hat, sagte der Leistungsanalyst des Teams, Glenn Skingsley, gegenüber dem Independent.
Schauen Sie, es mag nur 1 Prozent des Grundes für unseren jüngsten Erfolg sein – oder es kann viel mehr sein – aber wir glauben wirklich, dass die Analyse, die wir vor den Spielen durchgeführt haben, dem Team sehr geholfen hat.
Fußball
Als die Philadelphia Eagles 2018 den Super Bowl gewannen, war das nicht nur ein Sieg für eine leidgeprüfte Fangemeinde – es war ein Sieg für die Big-Data-Analytics-Community.
Als die NFL begann, sich der Big-Data-Revolution zu öffnen, waren es die zukunftsorientierten Eagles, die an der Spitze des Rudels standen. Das Team, das über eine eigene Analyseabteilung verfügt, wurde eingestelltEdjSportsBereitstellung von prädiktiven und präskriptiven Tools für Spielplanung, Play Calling und Post-Game-Analyse. Anhand von Play-by-Play-Daten aus mehr als 20 Jahren bewertet die EdjFootball-Abteilung von EdjSports die Gewinnchancen eines Teams in jedem Moment des Spiels und hilft Trainern, entsprechende Entscheidungen zu treffen.
Der vielleicht größte Einfluss, den dieser Ansatz auf die Strategie hatte, ist im Fourth-Down-Play-Call zu sehen. Während konventionelle, risikoscheue Weisheit die meisten Teams dazu zwingen würde, den Ball bei Fourth Downs zu spielen, stellte das Analyseteam der Eagles fest, dass sie in vielen dieser Fälle eine bessere Chance gehabt hätten, das Spiel zu gewinnen, wenn sie sich für a entschieden hätten First Down oder ein Touchdown.
Obwohl es zufällig erscheinen mag, wann die Eagles sich entschieden zuzuschlagen, wurden diese Situationen tatsächlich oft vor Beginn des Spiels oder sogar vor Beginn der Saison entschieden. Zwei Mitglieder des Analytics-Teams der Eagles kommunizierten während der Spiele sogar mit Trainer Doug Pederson.
Das Ergebnis? Die Eagles landeten in dieser regulären Saison 26 Mal auf dem vierten Platz – nur hinter den Green Bay Packers – und verwandelten 17 dieser Versuche ein Ligahoch. Laut ESPN erzielten die Eagles bei 13 der 18 Drives, in denen sie einen vierten Down verwandelten, einen Touchdown oder ein Field Goal, und als sie es darauf anlegten und nicht konvertierten, erzielten die gegnerischen Teams beim nächsten keinen Punkt Antrieb.
Letztendlich lagen die Entscheidungen immer noch bei Pederson, aber es ist schwer, mit den Ergebnissen zu streiten.
Er kann tun, was er will, aber wenn Sie die Datenressource haben, warum nicht? genannt Eagles-Besitzer Jeffrey Lurie. Es ist eine Art Kinderspiel.
Big Data hat die NFL auf viele andere Arten beeinflusst. Als Geschäftsführer der Los Angeles Rams Kevin Demoff erklärt Auf der Sloan Sports Analytics Conference sind Daten praktisch das einzige Werkzeug, das jetzt in tieferen Stadien des Entwurfs verwendet wird.
Wir haben uns in der sechsten und siebten Runde wirklich von unserer Analysegruppe führen lassen – und insbesondere von nicht eingezogenen freien Agenturen, sie leiten alles, sagte er. Ihre Scouts haben diese Typen vielleicht schon einmal gesehen, aber Teams suchen zunehmend nach Analysen, um die Lücken zu schließen.
Und die letzte Saison 2018/19 war die erste, in der die Teams nicht nur ihre eigenen Spieler-Tracking-Daten, sondern alle Informationen der Liga sehen konnten. Einige sagten voraus, dass diese Änderung zu einem umfassenden Wettrüsten in der NFL führen würde
Machen Sie keinen Fehler, es wird ein Trennzeichen in Bezug auf Ihre Wettbewerbsfähigkeit sein, sowohl personell als auch sonntags, ein NFL-Manager STATISTIKEN nutzt dann, um den Spielern Leistungsmetriken zu präsentieren.
Wir wussten wirklich nicht, was wir mit diesen Informationen anfangen sollten, aber wir würden es herausfinden, Eigentümer Joe Lacob genannt . Wir brauchten eine Weile, um den Wert zu verstehen, aber wir wussten, dass das passieren würde.
Nun, der Analytik-Guru des Teams, Sammy Gelfand, sitzt hinter der Bank bei Heimspielen, da sich die Trainer der Warriors auf seine Videofähigkeiten im Spiel und seine statistischen Erkenntnisse verlassen. Nach jedem Spiel verbringt Gelfand zwei Stunden damit, einen Bericht zusammenzustellen, der Passzahlen, Situationsergebnisse (z. B. wie die Warriors Pick-and-Rolls verteidigten) und allgemeine offensive und defensive Bewertungen enthält. Außerdem erstellt er Vorschauberichte über den nächsten Gegner des Teams.
Golden State ist einzigartig in der Sichtbarkeit seines Analysespezialisten, aber nicht darin, wie stark er sich auf die Zahlen verlässt.
Die Houston Rockets sind ein weiterer berühmter Fall. Unter der Führung von General Manager Daryl Morey haben sich die Rockets vielleicht mehr als jedes andere Team um die Vorstellung gewandelt, dass Dreipunktversuche aus der Ecke des Spielfelds – wo der Abstand zum Korb kleiner ist als die Spitze des Schlüssels – waren die wertvollsten Schüsse im Basketball. Umgekehrt galten lange Zweizeiger als der am wenigsten effiziente Schuss.
Die Rockets haben jetztführte die NBAin Dreipunktversuchen für sechs aufeinanderfolgende Spielzeiten. In jedem der letzten drei Jahre haben sie ihren eigenen Rekord für die meisten Drei-Punkte-Field-Goals in einer Saison gebrochen.
Aber es sind nicht nur die Rockets. Das Spiel wurde durch den Drei-Zeiger verändert, und das ist der Datenanalyse zu verdanken.
Jetzt schaust du dir nach einem Spiel ein Statistikblatt an und das erste, was du dir ansiehst, sind die Dreier, San Antonio Spurs-Trainer Gregg Popovich genannt . Wenn Sie Dreier gemacht haben und das andere Team nicht, haben Sie gewonnen. Sie sehen sich nicht einmal die Rebounds oder Turnovers an oder wie viel Transition D beteiligt war. Es ist dir sogar egal. So viel Einfluss hat der Dreipunktschuss und das zeigt sich daran, wie jeder spielt.
NBA-Teams suchen weiterhin nach Daten, um sich einen Vorteil zu verschaffen. Das israelische Startup RSPCT verwendet einen Sensor, der an der Rückwand angebracht istAnalysieren und verfolgen Sie jeden Schuss, einschließlich des Bogens des Balls und der genauen Stelle, an der der Ball den Korb trifft. Mittlerweile nutzen 14 der 30 Teams der NBAKINEXON, tragbare Technologie, die die Bewegungen der Spieler auf dem Platz verfolgt und es Trainern, Spielern und Führungskräften ermöglicht, die Leistung und Gesundheit der Spieler anhand von Daten zu überwachen. Analysen spielen auch eine Rolle, wenn Teams beschließen, Spieler zu schonen – Fans der Toronto Raptors werden mit der Lastmanagementstrategie vertraut sein, die verwendet wurde, um die Minuten von Star Kawhi Leonard in der vergangenen Saison zu verwalten.
Zusammengenommen können Sie sehen, dass Daten einen tiefgreifenden Einfluss auf den Sport hatten.NBA-Commissioner Adam Silverfasste es so zusammen Weg :Analysen sind ein fester Bestandteil von praktisch allem, was wir jetzt tun.
