Fassen Sie diesen Blogbeitrag wie folgt zusammen:
Der Sport hat sich in den letzten Jahrzehnten drastisch verändert. Die Entwicklung datengetriebener Prozesse und Methoden, unterstützt durch den rasanten Fortschritt bei Datenerfassungs-, Speicher- und Verarbeitungstechnologien, hat die Rekrutierung, das Training und die Wettkampfpraxis von Teams in den großen Turnieren weltweit grundlegend revolutioniert. Dieser umfassende Technologieeinsatz im Sport hat das Erlebnis nicht nur unterhaltsamer und intensiver gemacht, sondern auch unglaubliche Erfolgsgeschichten von Außenseitern wie Moneyball hervorgebracht.
Im Folgenden betrachten wir die drei wichtigsten globalen Sportarten und wie der Sport die Spielfelder in ihnen grundlegend verändert.
Datenanalyse schafft einen enormen Mehrwert für professionelle Basketballteams, insbesondere in der NBA. Tatsächlich ist sie in der NBA so weit verbreitet, dass die meisten wichtigen Entscheidungen datenbasiert getroffen werden und viele Teams mit Datenanalyseunternehmen zusammenarbeiten, um innovative Strategien und Taktiken zu entwickeln – sowohl auf als auch neben dem Spielfeld. Daten helfen den Teams, sich in drei entscheidenden Bereichen zu transformieren.
1) Entwicklung von Gewinnstrategien
2) Vermeidung von Spielerverletzungen
3) Spielerrekrutierung
Der professionelle Basketball hat sich in den letzten zehn Jahren dank des Einsatzes von Datenanalysen stark verändert.
Der Fußball hat etwas länger gebraucht, um auf den Zug aufzuspringen, aber jetzt setzen große Vereine und Nationalmannschaften weltweit verstärkt auf datengestützte Strategien, um ihre Unternehmensergebnisse und die Leistung ihrer Mannschaften auf dem Spielfeld zu verbessern.
Liverpool gehört zu den führenden Fußballmannschaften und ist Vorreiter dieser datengesteuerten Transformation.
Der FC Liverpool gewann 2020 die Premier League – zum ersten Mal seit 1989.
Angesichts des drohenden Bankrotts und eines gravierenden sportlichen Niedergangs unter den amerikanischen Eigentümern Gillet und Hicks wurde der Club im Oktober 2010 von New England Sports Ventures unter der Führung von John Henry übernommen.
Mit dem Versprechen einer Revolution führte das neue Management einen datenanalytisch gesteuerten Spielerrekrutierungsprozess ein, um die richtigen Entscheidungen auf dem Transfermarkt zu treffen. Der Rest ist Geschichte. Datenanalysen spielten eine entscheidende Rolle nicht nur für den sportlichen Aufstieg vom Abstiegskandidaten der Premier League zum Meister innerhalb von weniger als zehn Jahren, sondern auch für die makellose Finanzlage. Nach dem Gewinn der Champions League und der Klub-Weltmeisterschaft 2019 erreichte der FC Liverpool 2020 mit dem Gewinn der Premier League seinen heiligen Gral.
Durch die Analyse von Videomaterial aus Spielen und Trainingseinheiten können die Vereine erkennen, worauf sich ein Spieler stärker konzentrieren muss – zum Beispiel auf das Krafttraining eines bestimmten Körperbereichs oder auf Anpassungen bei Zweikampf- und Passtechniken.
Die Datenanalyse verändert auch die Organisationsstrategie abseits des Spielfelds, das Fanerlebnis und optimiert Spiel- und Geschäftsabläufe durch datenbasierte Erkenntnisse in jedem Schritt.
Datenanalysen helfen den Vereinen, gezieltere Werbung zu schalten, indem sie die Faninteraktion während der Spiele verfolgen und so Reaktionen und Verhalten besser vorhersagen. Diese Kennzahlen zur Faninteraktion lassen sich anhand von Gesichtsausdrücken und Augenbewegungen messen – so kann der Verein die Werbezeit für Sponsoren dynamisch planen.
Manche Vereine gehen sogar so weit, die genaue Zuschauerzahl vorherzusagen – indem sie interne Datenpunkte, Ticketinformationen und Wetterdaten kombinieren –, um die richtige Entscheidung zu treffen.
In der heutigen Welt spielen Big Data eine entscheidende Rolle bei der Gestaltung von Branchen wie der Sportanalyse. Um mehr über führende Big-Data-Unternehmen zu erfahren, die den Markt maßgeblich prägen, sehen Sie sich die DesignRush -Liste der Top-Big-Data-Analytics-Unternehmen in Texas an.
Tennis war nie ein reiner Zahlensport; Spieler, die weniger Punkte gewinnen, können das Match trotzdem für sich entscheiden. Hinzu kommen die verschiedenen Beläge, und die Spielstärke der Spieler variiert je nach Belag.
Doch der Einsatz von Datenanalysen nimmt langsam, aber stetig zu.
Es gibt Aspekte, bei denen die Datenanalyse allen Beteiligten – Spielern, Trainern und Publikum – hilft, und dies hat zur Institutionalisierung von Big Data und Analysediensten geführt.
Aktuell nutzt die Mehrheit der Top-20-Spielerinnen der ATP- und WTA-Tour diese Möglichkeit zu ihrem Vorteil.
Tennisschläger verfügen heutzutage über eine Reihe von Sensoren im Griff, die die Kraft messen, die Treffpunkte identifizieren und Art und Anzahl der gespielten Schläge erfassen.
Für den Trainer hat die Big-Data-Analyse einen erheblichen Einfluss auf die Spielerleistung – indem sie dabei hilft, eine Vielzahl wichtiger Kennzahlen zu erfassen (von der Aufschlagrichtung bis zur Platzierung der Schläge), wodurch es einfacher wird, Schwächen und Verbesserungsmöglichkeiten zu erkennen.
Diese Verbesserungen bei den Technologien und Prozessen der Sportanalyse haben weitreichende und tiefgreifende Auswirkungen auf die Wettbewerbslandschaft im Spielbetrieb, die Einbindung der Fans sowie das Umsatzmodell für das Team und die Sponsoren.