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大数据分析是现代体育中的重要的一部分，虽然大多数时候被用来帮助球队提高比赛成绩，但是否使用大数据也是俱乐部等体育组织的经营需要考虑的问题，因为体育成绩本身是经营需要照顾的一个方面，而成绩会影响到俱乐部的经济收入，另外也需要考虑使用大数据的成本。禹唐体育商学院采访了匈牙利国家足球队的数据分析和球探负责人Daniel Stenz，并参考其他文章，对体育大数据/数据分析做一个初步的了解。

很多人说大数据的使用开始于美国职业棒球联盟（MLB）的俱乐部奥克兰运动家队的总经理比利·比恩。他认为棒球的得分中有一些数据规律，能够做出这些数据的球员能够帮助俱乐部提高成绩，于是只按照这种标准去寻找球员，结果成功提高了俱乐部的战绩。他的事迹被拍摄成了《点球成金》这部电影。

根据Daniel Stenz的介绍，在足球中，数据其实是一直存在的，例如会在球探报告或训练计划中使用，当人们开始收集体育赛事中的数据时，变革真正地开始了。最初媒体使用这些数据，然后慢慢被应用到对球员的寻找中。在“足球-IT”的进化过程中，一个平台Wyscout Portal的建立是向前迈出的一大步（这是一个可以让人观看世界上几乎所有比赛的视频平台）。“在此之前，我必须人工记录所有的比赛，很费工夫，而在那之前还要先派一个球探去观看比赛，先得到一些手写数据。” 另一个标志性的变革是对跟踪性记录的使用（用来记录身体方面的数据），“英超俱乐部在这方面比较超前，使用了视频记录的方法”。

实时分析

现在体育中大数据的应用比较广泛，应用于不同的运动，用于不同目的。

根据福布斯上文章的介绍，阿森纳俱乐部在使用数据上至少投入过几百万英镑。他们在球场一周安装了8个摄像机，用于记录每个球员的行动和球员间的互动。他们利用Prozone系统，这个系统为每个球员每秒钟记录10个数据点，为一场比赛记录140万数据点。Prozone系统在全世界上万场比赛中使用，得到的数据都用自动算法进行分析，同时人工对每一次与足球的接触进行分析，来增加分析的准确性和价值。

视频分析之外，可穿戴设备也是体育大数据中所使用的一种数据采集设备，常用于更密切的观察和记录。在美式橄榄球中，使用可穿戴感应器来监控活动的强度和撞击的影响，然后把这些和历史数据进行比较，来决定一个球员什么时候可能有危险过度劳累或者伤到自己，降低了职业伤病率。目前，NFL不允许在比赛中配备GPS定位装置，但是在训练中是每个球员必备。FIFA也已经允许球员在比赛中佩戴可穿戴设备。

在网球中，可以在比赛中使用安装了感应设施的网球球拍。这些球拍可以记录每次球拍和网球接触的时候的力量、旋转角度和接触点。然后所有数据会被下载到一台电脑上，或智能手机上，和其他使用者的数据进行比较，来帮助球员研究怎样改进自己的表现。

在高尔夫中，球杆上会安装类似的感应设备，其中一种系统叫Swingsmart。

大数据分析，也被体育科学家、营养师和医疗师利用。通过浏览关于球员比赛、活动的详细记录，可以评估训练和饮食计划对球员的影响，预测伤病后恢复所需的时间。

大数据分析也影响到球迷的内容消费，俱乐部/联赛及其他第三方机构给球迷的服务。球迷开始消费更多带有分析性的内容，例如球员的数据。NBA球队使用一种叫做“Player Tracking”（球员跟踪）的技术，这个技术通过分析球员的行动来评估一个球队的效率。在球场安装6个摄像机，每秒记录25次场上球员和篮球的活动，得到建立在球员速度、距离、球员之间距离和对球的控制权上的统计数据，例如一个球员接触过多少次篮球、速度有多快等。也会把数据公布在NBA.com和NBA TV上。

Daniel Stenz的从业经历很好地展现了数据分析在足球俱乐部和联赛中从无到有、到被运用在寻找球员和帮助俱乐部统一管理球员信息这条道路上的演变。

当他在科隆俱乐部做实习生的时候，俱乐部没有记录球员数据的统一的中央数据库，假如力量与体能教练要了解一个球员的伤病医疗情况，需要去问某一个分析师。而当负责球员技术发展的教练离开俱乐部时，还会把在俱乐部工作期间积累起来的信息都带走。Daniel从一款游戏中得到启发，意识到如果有一个统一的数据库来记录每个球员的数据，就可以让各方面的人员更方便地使用这些数据，例如可以指导场上的踢球、场下对青少队的培养、以及场外对球员的搜寻，还可以让每一部分工作在统一的俱乐部理念的指导下进行。

所以他和他的分析师团队用一套简单的标记来记录球员的数据，然后通过Access软件的权限功能，设置不同人员可以看到不同部分，就建成了所需要使用的数据库。刚开始在推广中部分教练和球探会觉得有困难接受，但是被接受以后，他们的工作就变得更加有效率。

在很多文章中都指出，大数据使用中，比较难的一点是数据搜集过程中对数据的定义。这也是Daniel Stenz的足球数据分析职业生涯中所遇到过的问题。“比如，什么样的情况可以被定义为两个球员对足球的争抢（duel），不同的人可能有不同的解释；采用不同定义搜集来的数据，在相同的算法下，会产生截然不同的评估结果。”在德甲内部，为了解决这个问题，曾由德甲联赛组织数据分析专家编写过一本200页的手册，对足球场上所有可能出现的事件做了描述，并定义了事件的成功和失败是什么。

Daniel Stenz举过一个因为数据定义导致问题的例子。2013年以前，德甲是主要欧洲联赛中唯一一个没有使用Opta做数据采集的联赛。有一次Opta的数据显示多特蒙德的后卫Neven Subotíc在和另一个球员争夺足球时只有25%的成功率，但是在德甲自己的统计中他有80%的成功率。这就是定义不同所造成的。

Opta提供的场上防守数据

在大数据分析越来越普及的今天，俱乐部是否有必要使用大数据，与教练等人员如何良好配合，如何发挥最佳效果，是否可以代替人的主观判断，是否会改变体育的性质？

确实有一些批评的声音，认为大数据会把体育的人类在场上竞争的本质带走。而支持者普遍表达的观点是，现代体育已经远远不是简单的场上竞争，背后已经有各种技术支撑，而大数据是这些帮助提高竞争力的手段中的一个，很有必要使用。

而另一方面，人们认为大数据的效果归根结底还是取决于在使用数据的人。Daniel Stenz经常用一个比喻——如果给他的妈妈一辆法拉利，她仍旧会把它开得像一辆大众。

“数据只是一个工具，效果好坏还是和人有关系。”数据不能代替人做判断，也不能代替人去比赛，数据会给人的判断提供更多依据。

“不好判断每个俱乐部的使用情况，因为有这个技术不一定意味着用得好。我看过一篇文章说曼联的何塞·穆里尼奥在训练中不再使用跟踪记录。每个教练使用数据的方法都不一样，而且数据领域已经非常庞大和复杂，教练自己是处理不了的，虽然在德国，数据还是教练教育的一部分。

我认为关键点在于让自己身处于其他领域的专家中，让他们把数据处理好，给教练的决策提供更多的信息。一些你认为可能不会使用数据的教练也在使用数据，例如温格或路易斯.范加尔。”

在俱乐部的经营中，如果使用大数据分析，需要准备多少预算？

Daniel Stenz说这个问题不太好回答。这是一个让俱乐部的目标和俱乐部的预算结合起来的评估过程。在他工作的第一个俱乐部里，当时的预算是每赛季5000欧元。绝对不算一个大预算，但是个开始。必须带领团队走上升级俱乐部足球-IT的道路。“目前相关的数据方面的专家不多，但是市场需求很大。”

“足球俱乐部可能还需要做一些投入发展自己的数据分析，而不只是购买一些产品。”

Daniel感觉中国俱乐部对大数据分析的兴趣在提升。“今年我已经受邀参加了两个在中国的大数据会议，说明人们的兴趣在提升。已经看到几个俱乐部在做一些事情，但是显然缺乏合适的人手。但是在大数据的应用上，中国的市场很大，有可能会发展到超出人们预期的规模。”

综合以上信息，大数据分析已经在体育中有比较广泛的运用，涉及不同运动，用于实现不同的目的，例如球员寻找、内部球员培养和训练包括伤病预防、球迷服务、比赛预测等，而且鉴于大数据领域已经发展得比较深入，数据已经比较复杂，俱乐部需要配备团队来操作，以便让数据给俱乐部的教练、球探等提供最好的决策辅助和管理建议等，最终让俱乐部的运营从中受益。在大数据领域，国际国内也已有很多从业公司与组织，是本篇没有涉及的。

反思中国足球，大数据对于已经拥有充足资金的中超球队也许是必要的投入，对于俱乐部的理性、良性和可持续发展也许是良好的辅助。

Daniel Stenz简介

匈牙利国家足球队数据分析负责人，曾任温哥华白帽队数据分析和球探负责人，以及柏林联盟足球俱乐部数据分析和球探负责人、科隆足球俱乐部青年队分析负责人。在数据分析领域有10年以上从业经验，在运用数据进行外部球员寻找和内部球员训练上有丰富的经验。

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