Data analytics in de sport: een praktijkvoorbeeld

Stroom aan data

Het gaat dan over data rondom snelheid, conditionele gesteldheid, plek op het veld, de accuratesse van de passing en opstelling van het team die massaal beschikbaar komt. Deze stroom aan data zorgt voor een ware revolutie binnen het voetbal.

Data analytics geeft de antwoorden

Op steeds meer plekken zie je dat BI & Data Analytics wordt ingezet. Of het nu gaat om het scouten van een nieuwe speler, het verbeteren van de performance van elke speler, het vormgeven van een tactisch plan of het onderbouwen van de beste opstelling of indeling: data-analytics geeft antwoorden op vragen die lang onbeantwoord bleven.

Nieuwe toepassingen

Data-analytics is zelfs van grote waarde bij transfers van spelers. Zo zijn de statistieken van het Nederlandse bedrijf SciSports doorslaggevend geweest bij de transfer van Memphis Depay naar Lyon. In 2017 werden de data en de rapportages van SciSports al bij meer dan 40 transfers gebruikt en dit aantal neemt alleen maar toe.

Data geeft een volstrekt objectief beeld

Data-analytics zorgt in toenemende mate voor een compleet en objectief beeld van de prestaties van de speler, geeft aan in welke vorm een speler verkeert en op welke punten een speler zich nog kan ontwikkelen. Alleen varen op je gut feeling is niet langer genoeg. In de huidige wereld van digitalisering is een mening slechts een mening. Met data kun je je onderbuikgevoel bevestigd – of ontkracht – zien worden (SciSports, 2018).

Datascout bewijst zijn nut

Zo kan data-analytics gebruikt worden om een bestaand beeld te bevestigen, een beslissing te ondersteunen of een fabel rondom een speler juist te ontkrachten. Tijdens de winterstop van het voetbalseizoen 2017/2018 is er zelfs een datascout meegereisd naar het trainingskamp van Heracles, om de wensen van de technische staf te helpen vervullen met data (Vissers, 2018).

Het handboek Artificial Intelligence In dit complete Artifical Intelligence-boek komt het hele spectrum van het intelligenter maken van organisaties aan bod. Het toont je een perfect kader om (sport)prestaties structureel aan te pakken en door te voeren met Big Data, Artificial Intelligence & data analytics. De auteur gaat uitgebreid in op de verschillende soorten processen, technieken, algoritmes en sensoren die je daarbij kunt inzetten. In 10 stappen werk je toe naar een slimme, datagedreven sportorganisatie.Bestel het handboek Artificial Intelligence

Gebruik data realtime

Data wordt steeds meer realtime gebruikt in de training zelf en zorgt ook voor waardevolle input voor de analyse achteraf. Oorzaken kunnen nu onderbouwd door feiten worden opgespoord en besproken. Gps-apparaten, gekoppeld aan hartslaggegevens kunnen helpen identificeren welke spelers fit zijn en wie wel wat rust kan gebruiken. Er zijn gespecialiseerde bedrijven die al meer dan 450 teams wereldwijd bedienen, inclusief Chelsea, Real Madrid en het Braziliaanse nationale voetbalteam (Rejec, 2016).

Simuleer verschillende spelpatronen

Door het gebruik van tracking devices weten moderne trainers en ook steeds meer spelers exact van de tegenstander hoe vaak deze een beweging linksom maakt en hoe vaak rechtsom, hoe vaak iemand een pass buitenom of juist binnendoor maakt. Spelpatronen komen in simulaties terecht en grafieken verraden vroegtijdig de tactiek van de tegenstander.

Data analytics maakt je slimmer

Als bekend is hoe groot de kans is dat een speler naar binnentrekt, op welke momenten hij een sprint in zal zetten, welke opstelling van spelers bij een corner tot welke ingestudeerde variant leidt, maakt deze kennis de spelers slimmer. Hierdoor leren spelers structureel het spel van de tegenstander beter te lezen. De ‘wapenwedloop’ die aldus ontstaat, is erop gericht om ook deze patronen weer te maskeren. Maar tot het zover is, geldt dat wedstrijden steeds vaker achter het beeldscherm worden gewonnen.

Data maakt kanteling naar klant mogelijk

Data krijgt in alle domeinen van werk een steeds belangrijkere rol. Data komt steeds meer in het hart van de bedrijfsvoering terecht. Dit maakt de kanteling mogelijk van functioneel naar proces- en klantgericht. Hierdoor kun je veel sneller leren en je dus ook veel sneller aanpassen. Een robuuste ICT-infrastructuur is hierbij een essentiële bouwsteen.