Edge Analysis at Bayer 04 Leverkusen

Summary

Der Einsatz neuer Technologien, insbesondere von Edge-Analyse und maschinellem Lernen, spielt eine entscheidende Rolle im Fußball. Durch die Zusammenarbeit mit Stats Perform konnte das Team qualitativ hochwertige Daten und innovative Lösungen nutzen, um die Leistung zu steigern. Dies half, wichtige Erkenntnisse über eigene und gegnerische Spielweisen zu gewinnen. Mit Tracking-Daten und KI-Modellen konnten unter anderem Passmuster und Spielstrategien analysiert werden, was die Effektivität des Teams erheblich verbesserte. Der Fokus bleibt dabei stets auf dem direkten Zusammenhang zur Leistung auf dem Spielfeld.

Takeaways

• 😀 Die Investition in neue Technologien ist für den Erfolg wichtig, da sie viele Vorteile bietet, insbesondere durch innovative Lösungen und neue KPIs.
• 😀 Die Zusammenarbeit mit Stats Perform wurde aufgrund ihrer etablierten Expertise und der hohen Qualität ihrer Analyse-Tools gewählt.
• 😀 Früher war es schwierig, Videomaterial und Daten zu sammeln, doch die Entwicklungen der letzten Jahre haben enorme Fortschritte gebracht.
• 😀 Die Implementierung von Tracking-Daten hat dabei geholfen, gegnerische Taktiken und Spielweise besser zu verstehen, etwa die Positionierung der Verteidigungslinie.
• 😀 Edge-Analysen bieten eine visuelle Darstellung von Spielstrategien, die sowohl Trainer als auch Spieler leicht verstehen können.
• 😀 Mithilfe von Tracking-Daten können schnelle Rückmeldungen über die Spielphasen, Ballbesitz und Gegenangriffe gegeben werden.
• 😀 Das Tool hilft dabei, Informationen über den Gegner zu sammeln, wie etwa, ob der Gegner kompakt spielt oder eine hohe Abwehrlinie hat.
• 😀 Maschinelles Lernen und Algorithmen haben das Potenzial, die Analyseabteilungen effektiver zu machen, indem sie eine bessere Datenanalyse ermöglichen.
• 😀 Mit KI und maschinellem Lernen können die Analyseprozesse in der Zukunft noch weiter optimiert werden.
• 😀 Ein Beispiel für den Nutzen von Algorithmen: Bei einem Spiel gegen Inter Mailand half das Tool, wichtige Angriffsmuster von Lukaku zu identifizieren, um sich darauf vorzubereiten.
• 😀 Der Schlüssel zum Erfolg liegt darin, dass alle Datenanalysen und Technologien letztlich zu den Spielleistungen auf dem Platz führen müssen, um zu gewinnen.

Q & A

Warum ist es wichtig, in neue Technologien zu investieren?

Es ist wichtig, in neue Technologien zu investieren, weil sie einen großen Vorteil bieten und die tägliche Arbeit unterstützen können. Insbesondere helfen sie, bessere Einblicke zu gewinnen und effizientere Analysen durchzuführen.

Welche Technologie wurde von dem Team zur Analyse verwendet?

Das Team hat Edge-Analyse von Stats Perform verwendet, da sie einen etablierten Partner suchten, der qualitativ hochwertige Ergebnisse liefern kann und gleichzeitig innovative Lösungen bietet.

Was war eine der größten Herausforderungen in der Vergangenheit im Fußballbereich?

Eine der größten Herausforderungen war der Mangel an ausreichenden und korrekten Videoaufnahmen und Daten vor 15 bis 20 Jahren. Zu dieser Zeit war die Verfügbarkeit von Daten stark begrenzt.

Wie hat sich die Technologie im Fußball über die Jahre entwickelt?

Die Entwicklung war enorm. Früher gab es nicht genug Daten und Videomaterial, aber heute ist die Verfügbarkeit und Qualität der Daten deutlich gestiegen, was zu einer umfassenden Verbesserung der Analysefähigkeiten geführt hat.

Wie hilft Stats Perform bei der Visualisierung von Daten?

Stats Perform hilft dabei, komplexe Daten auf eine leicht verständliche Weise zu visualisieren, sodass sowohl das Trainerteam als auch die Spieler schnell erkennen können, was während eines Spiels passiert ist, sowohl in den eigenen Spielen als auch in denen der Gegner.

Wie wird Tracking-Daten zur Analyse von Gegnern und eigener Mannschaft genutzt?

Tracking-Daten helfen dabei, das Verhalten des Gegners zu analysieren, wie z. B. die Kompaktheit der Verteidigung oder die Position der Abwehrreihe. Ebenso können sie verwendet werden, um die eigenen Spielweisen und Strategien zu überprüfen.

Was können Machine Learning und Algorithmen zur Analyse im Fußball beitragen?

Machine Learning und Algorithmen ermöglichen eine effizientere und genauere Analyse, indem sie große Datenmengen verarbeiten und Muster oder Modelle erkennen, die den Trainer- und Analyseabteilungen helfen, bessere Entscheidungen zu treffen.

Wie haben die QIN-Modelle das Team bei der Analyse unterstützt?

Die QIN-Modelle haben das Team unterstützt, indem sie z. B. bei einem Spiel gegen Inter Mailand ein Modell zur Passverlagerung bereitgestellt haben, das zeigte, dass die meisten Angriffe über Lukaku liefen. Dies half, das Team taktisch besser vorzubereiten.

Welche Rolle spielt die Verbindung der Datenanalyse mit dem tatsächlichen Spiel?

Die Datenanalyse muss immer eng mit dem tatsächlichen Spiel verbunden sein, da der ultimative Erfolg im Gewinnen von Spielen besteht. Daher ist es entscheidend, dass die gesammelten Daten den realen Spielbetrieb effektiv unterstützen.

Was erwartet man von der Nutzung von KI und maschinellem Lernen in der Zukunft?

In der Zukunft wird erwartet, dass KI und maschinelles Lernen noch effektiver werden, um die Analyse weiter zu optimieren, die Entscheidungsfindung zu verbessern und das Team insgesamt effizienter zu machen.