Как big data и анализите подобряват футболните резултати 

Как big data и анализите подобряват футболните резултати 

By Lia Katerova

November 9, 2023

Всеки път, когато има футболно първенство, независимо дали става дума за Световната или Европейската купа, целият свят говори за футбол. Фенове от всички континенти се събират, за да гледат как ще се представи любимият им отбор. Те крещят, анализират, радват се и дори плачат по време на мачовете. Но зад емоциите на феновете се крие цяла наука, която се развива с изключително бързи темпове през последните години.   

В днешния висококонкурентен и интензивен свят на футбола не е изненадващо, че отборите търсят начини да спечелят предимство. Технологиите и спортът се преплитат все повече. Ето защо големите данни (big data) и анализите са неразделна част от футболната индустрия.    

Чрез използването на технологии за носене (wearable tech), софтуер за проследяване на видео с висока разделителна способност и ръчно въвеждане на данни, се събират големи количества информация относно движението и представянето на играчите. Благодарение на технологиите, с които разполагаме, тази информация може да се използва за подобряване на индивидуалните и отборните показатели.   

Всички тези данни помагат на треньорите да вземат по-информирани решения относно представянето на своите футболни отбори. Но какъв точно е ефектът от големите данни и анализите във футбола? В тази статия ще обсъдим как приложението им се отразява на постиженията в любимия на милиони фенове по света спорт.   

Съдържание

Кога анализът на данни става част от футбола?

Видеоанализът във футбола

Анализ на данни във футбола

Ливърпул използва силата на анализа на данни и изкуствения интелект

Анализ на ефективността

Обработка на данни

Бъдещето на анализа на данни във футбола

Често задавани въпроси относно анализа на данни във футбола

Големият въпрос: Могат ли футболните клубове да подобрят резултатите си чрез анализа на данни?

Кога анализът на данни става част от футбола?

Широкото използване на данни във футбола е сравнително скорошно развитие, но статистическият анализ на играта има дълга история. Всъщност, Чарлз Рийп, експерт-счетоводител, командир на крило на RAF и спортен ентусиаст, изобретява анализа на записите и провежда първия известен експеримент през 50-те години на миналия век. 

Страстта му към футбола го превръща в първия анализатор на резултатите в професионалния футбол, след като наблюдава как събраните от него данни се прилагат за стратегическо планиране и оценка на резултатите на отборите.   

Осем години по-късно ръководството на бразилския национален отбор използва психометрични тестове при подготовката за Световното първенство по футбол в Швеция през 1958 г. Това е един от най-ранните случаи на използване на анализ на данни за оценка на потенциалното футболно представяне. По онова време този метод на изследване е все още в начален стадий на развитие и е нямало гаранция,  че научните изводи са верни.    

Например, тестовете предполагат, че Пеле, вероятно най-великият играч в историята на футбола, трябва да бъде оставен извън отбора на Бразилия, тъй като е смятан за „инфантилен“ и „лишен от боен дух“. За щастие, ръководството на отбора все пак избира Пеле и той отбелязва шест гола по време на състезанието, включително два в шампионския мач, когато Бразилия печели трофея.  

Италианците също използват данни за подобряване на представянето си в ранните години на отбора. След създаването си в края на 80-те години на миналия век, звеното „Mind Room“ на италианския футболен клуб Милан бързо придобива известност с това, че съчетава когнитивно обучение, неврология и терапия за намаляване на стреса с данни за играчите. Поредицата от шампионски победи на Милан и спечелването на Световната купа на ФИФА през десетилетието несъмнено повишава репутацията му. Някои играчи признават приноса на звеното за способността им да трансформират „позитивното мислене“ в манталитет на победители под напрежение.   

Видеоанализът във футбола

Основите на анализа във футбола са поставени преди шестдесет години, но едва в края на 90-те години на миналия век видео анализът на постиженията и данните започнаха да навлизат в спорта. Системите, които улесняват по-задълбочения анализ преди и след мач, са разработени за първи път от компанията Prozone, като през 1998 г. Дерби Каунти става първият клуб, който използва технологията. 

В днешно време едни от водещите имена в областта на спортното видео и анализа на данни са технологични компании като Metrica Sports и Hawkeye Technologies. В миналото фирмите  предлагаха анализ след мач чрез редактиране на записани видеоклипове. Сега обаче обработката и анализът в реално време все повече се считат за норма.   

Two computer monitors displaying a football game analysis. The screen on the left shows a paused moment in a match with graphical overlays of player positions and movement trajectories. The screen on the right is a close-up on a specific play with detailed tactical analysis, including player marking, potential passing lanes, and defensive lines, highlighted with various colored lines and symbols.

Друга причина, поради която клубовете използват все по-често видеоанализ на данни, е, че в ерата на иновациите и технологиите софтуерът за видео е по-достъпен. Дори по-малките футболни клубове с по-скромни доходи могат да използват инструменти за видеоанализ на своите отбори, за да подобрят представянето им.   

Анализ на данни във футбола   

През последните години футболът очевидно се възползва от засиленото използване на данни и анализи. Солидно доказателство за това твърдение е фактът, че повечето клубове от най-високото ниво на европейския футбол са възприели методи за систематичен анализ на данни и са наели анализатори на представянето.   

В днешно време на всеки футболен стадион от Висшата лига в Обединеното кралство са инсталирани цифрови камери, които проследяват всеки играч на терена. За всеки от 22-та играчи на терена се събират по десет точки данни в секунда, което прави общо 1,4 милиона точки данни на мач. За да помогнат на мениджърите и анализаторите на представянето да разберат какво точно се е случило във всеки мач, както с топката, така и без нея, анализаторите кодират данните, за да идентифицират всяко схващане, удар или пас.   

Ливърпул използва силата на анализа на данни и изкуствения интелект  

Посвещаваме специален параграф на Ливърпул, защото отборът използва анализ на данни повече от другите топ клубове при вземането на решения – както корпоративни, така и тактически.    

През май 2022 г. ФК Ливърпул спечели финала за купа „Карабао“ с дузпи срещу Челси. Тази победа не е постигната благодарение на късмет, а на страхотното сътрудничество между германската компания за невронауки Neuro11 и целия отбор на Ливърпул, воден от великия Юрген Клоп.    

През 2021 г. Ливърпул започва да си сътрудничи с компанията, която използва кариерни анализи и обучение, базирано на невронаучни данни с цел подготовка на играчите за изпълнение на дузпи и тактическа игра.  Ето какво казва отборът по този въпрос:  

Екипът на Neuro11 разработи изключително иновативен и базиран на факти метод за трениране на психическата сила, който може да бъде безпроблемно интегриран в съществуващата ни тренировъчна програма.

казва Клоп.

Това допълнение към постоянната работа на клуба с анализ на данни и изкуствен интелект е само още едно разклонение на областта на неврологията.   

През последните години Ливърпул е чудесен пример за постигане на конкурентно предимство чрез съчетаване на анализа на данни и изкуствения интелект с човешкия опит. Можем ясно да наблюдаваме значителен подем както във финансовите резултати, така и в спортните успехи.  

football stadion on a game. Full tribunes with fans.

Клоп е невероятен мениджър, но всички иновативни методи в стратегията за анализ на данни идват от ръководителя на изследователския отдел във ФК „Ливърпул“ Йън Греъм. Той показва на Клоп как иновативните методи могат да доведат клуба до най-високи нива на постижения. Клоп и Йън са чудесен екип, тъй като могат перфектно да съчетаят използването на изкуствен интелект и анализ на данни с емоционалната интелигентност и емпатичния лидерски стил на Клоп.

Анализ на ефективността

За да измерват резултатите си от тренировките и да подобряват подготовката си, футболистите носят и GPS тракери, сензори за ускорение и монитори за сърдечен ритъм по време на тренировките. Въпреки че понастоящем тези устройства за проследяване не са разрешени в игрите на живо, те предлагат важни статистически данни за всичко, което се случва извън същинската игра. Дори сега някои отбори обединяват информацията от проследяването на други аспекти от живота на играчите, като например хранителен режим и режим на сън, с анализите от тренировките и резултатите от игрите. 

Обработка на данни

С помощта на най-новите технологии, футболните отбори са в състояние да събират тонове данни за своите играчи, но необработените данни не са полезни за никого. Обработката на данни (data processing) е процесът на вземане на необработени данни (unprocessed data) и превръщането им в използваема информация. Екипът от специалисти на дадена организация извършва този процес стъпка по стъпка. Необработените данни  се събират, сортират, обработват, изследват и съхраняват, преди да бъдат представени в удобен за разчитане формат. В сравнение с 90-те години на миналия век, обработката на данни сега се извършва по-бързо благодарение на инсталирането на крайни сървъри. В света на футбола треньорите, кондиционните треньори и техническите анализатори получават данните под формата на подробни доклади, които използват, за да определят най-добрите възможни стратегии срещу силните противници на отбора. 

Бъдещето на анализа на данни във футбола

Еволюцията на анализа на данни едва сега започва. След няколко години „най-новото“ ще бъде норма. Все още обаче сме далеч от това компютрите да използват алгоритми за избор на игровата система, подписване на договори с играчи и смяна на играчи. Но това не означава, че анализът на данни няма да продължи да се използва във футбола, за да се подобри представянето на играчите и отборите.

A conceptual image illustrating data analytics in football, with two players in action on the pitch in the foreground. One player in a white jersey is tackling another in a red jersey. The background features futuristic digital overlays of statistical data: various graphs, percentage indicators, and performance metrics that provide insights into the players' performances. This represents the integration of real-time data analysis in football.

Изкуствен интелект (AI), машинно обучение (ML) и анализ на големи обеми данни (big data analytics) са термини, които ще чуваме все по-често във футболната индустрия. Анализът на данни е съществена част от всеки футболен клуб, който иска да се състезава в първенствата на най-високо ниво. Както казахме по-рано, сега футболните отбори са в състояние да събират тонове данни, а технологиите, управлявани от AI, могат да бъдат голямо предимство при обработката на тези данни.    

По този начин дори клубовете на по-ниско ниво, които не могат да си позволят да наемат експерти в областта на данните, биха могли да използват възможността да внедрят нови технологии с AI, които да им помогнат с анализа. С по-голямата интеграция на видео с данни от AI системите са в състояние да наблюдават и известяват треньорите за тактически и игрови предимства. Тези предимства могат да се използват в критични моменти и да доведат отборите до големи постижения в света на футбола. 

Често задавани въпроси относно анализа на данни във футбола

Как анализът на данни подобрява представянето на играчите във футбола?  

Анализът на данни във футбола подобрява представянето на играчите, като осигурява подробни данни за действията на играчите, тяхната физическа подготовка и тактики. Технологиите за носене и софтуерът за проследяване на видео с висока разделителна способност събират данни за движенията, скоростта и физиологичните показатели, което позволява на треньорите да адаптират тренировъчните режими, да следят умората и да предотвратяват контузии. Този персонализиран подход помага на играчите да оптимизират представянето си на терена, като се фокусират върху областите, които се нуждаят от подобрение, и поддържат върхова форма.  

Може ли анализът на данни да предскаже изхода от футболните мачове?  

Макар че анализът на данни не може да предвиди със сигурност изхода от футболните мачове, той значително подобрява възможностите за прогнозиране. Чрез анализ на исторически данни, статистически данни за играчите и стратегии на отборите, анализаторите могат да идентифицират модели и тенденции, които допринасят за вероятността за победа. Въпреки това, поради непредсказуемото естество на спорта, действителният резултат може да бъде повлиян от променливи като формата на играчите, решенията на съдиите и тактиките, използвани по време на мача.  

Как анализът на данни променя футболния скаутинг и трансферите?  

Анализът на данни предизвиква революция във футболния скаутинг, като дава възможност на отборите да оценяват представянето на даден играч с помощта на огромен набор от статистически данни извън традиционните показатели като голове и асистенции. Той осигурява по-задълбочено разбиране на въздействието на даден играч върху играта, включително движенията извън топката, приноса в защита и цялостното влияние. Този основан на данни подход помага на клубовете да идентифицират подценени таланти, да вземат информирани решения за трансфери и да изградят балансиран състав, който отговаря на тактическия подход на треньора. 

Каква роля играе изкуственият интелект в анализа на футболни данни?  

Изкуственият интелект (AI) играе ключова роля в анализа на футболни данни, като обработва и интерпретира огромни количества данни, за да идентифицира модели и открие важна информация, които хората лесно могат да пропуснат. Той подобрява вземането на решения, като предоставя прогнозни модели за представянето на играчите, риска от контузии и тактиката на отбора. Технологиите, управлявани от изкуствен интелект, като машинното обучение (machine learning), могат да симулират различни сценарии на игра, да оптимизират тренировъчните натоварвания и да предлагат стратегически препоръки, което води до конкурентно предимство на терена.  

Могат ли по-малките футболни клубове също да използват ефективно анализа на данни?  

Да, по-малките футболни клубове също могат да използват ефективно анализа на данни. Напредъкът в технологиите направи инструментите за анализ на данни все по-достъпни. По-малките клубове може да не разполагат с ресурси за наемане на големи отдели за анализи, но все пак могат да използват решения за изкуствен интелект и машинно обучение, за да анализират данните за резултатите си. Тази демократизация на анализа на данни дава възможност на клубовете на всички нива да подобрят своите стратегии и да се конкурират по-ефективно. 

Големият въпрос: Могат ли футболните клубове да подобрят резултатите си чрез анализа на данни?

Всички знаем, че футболът е процъфтяващ бизнес. С популярността на спорта, разбира се, идват и добри приходи за отборите и играчите. В днешно време футболните клубове се състезават в много първенства и се опитват да си осигурят дългосрочна позиция на върха. Те инвестират голяма част от приходите си в начини за подобряване на представянето на отборите си и това дава възможност на данните и футболните анализи да играят своята роля в подкрепа на успеха на терена и извън него. Подобно е въздействието им и върху други корпоративни сектори и индустрии.   

Настъпи моментът да отговорим на големия въпрос. Могат ли футболните клубове да се възползват от анализа на данни за подобряване на резултатите си? Е, ако сте прочели статията, вече имате своя отговор. Определено да! Анализът на данни е мощен инструмент, който може да се използва за подобряване на футболните резултати, без значение дали клубът е отбор от най-високо ниво или малък, който се бори за място в Шампионската лига. Както видяхме, анализът на данни може да помогне на отборите да вземат по-добри решения на терена, да подобрят развитието на играчите и дори да увеличат ангажираността на феновете. Какво е бъдещето на футболния анализ? Можем само да следим най-новите тенденции и да се наслаждаваме на любимите си отбори, които дават най-доброто от себе си на терена!    

Имате проект за анализ на данни?  

Свържете се с нашите експерти.  

Name(Required)
Company Name(Required)