Der digitale Wandel hat zur Folge, dass Daten in allen Bereichen anfallen und zur Analyse von Performance, Trends und Entwicklungen bereitstehen. Auch im Profifußball hat sich in den vergangenen Jahren die Nutzung von Leistungsdaten der Spieler durch den Trainerstab etabliert. Die besondere Herausforderung liegt dabei in der Live-Analyse von Spieldaten.
Für unseren Kunden, einen Top-Club der Fußball-Bundesliga, haben wir auf Basis von Azure und Snowflake einen hochleistungsfähigen Tech Stack erstellt. Er bildet den Kern der taod Football Data Platform. Durch die spezielle Datenaufbereitung kann die Analyse direkt in Tableau gestartet werden und so für Trainerstab und Team gleichermaßen schnelle Mehrwerte generieren.
Wie funktioniert die Analyse von Live-Daten?
Wie können extrem hohe Datenvolumen verarbeitet werden?
Wie setzt sich ein cloudbasierter Technologie-Stack zusammen?
Ein performanter ETL-Prozess in Python übernimmt Datenabgriff, Quality Checks und erste Transformationen. Orchestriert über Logic Apps und ausgeführt in Docker-Containern via Azure Container Instances, sorgt er für konsistentes Deployment und bedarfsgerechte Skalierung – entscheidend für die Verarbeitung mit minimaler Latenz während Live-Spielen.
Die Datenplattform basiert auf Snowflake in Kombination mit Azure und bietet eine stabile, skalierbare und wartungsarme Grundlage. Durch mehrstufige Datenhaltung lassen sich unterschiedliche Versionierungen verwalten. Live-Daten und qualitätsgesicherte Rohdaten werden getrennt verarbeitet – auch Lastspitzen mit Millionen Events pro Spieltag werden zuverlässig bewältigt.
Zur Entwicklung und Orchestrierung der Datenmodelle kommt dbt Cloud zum Einsatz. Alle Transformationen werden nachvollziehbar in SQL umgesetzt, versioniert und getestet. Dank direkter Anbindung an Snowflake entsteht ein agiler Workflow mit integrierter Dokumentation und Data Lineage – ideal für ein skalierbares und wartbares Datenmodell.
Interaktive Analysen und Dashboards erfolgen über Tableau Server im Self-Service-Ansatz. Die Live-Anbindung an Snowflake ermöglicht Echtzeit-Analysen, die über eine intuitive Benutzeroberfläche für verschiedenste Stakeholder zugänglich sind. Teams können eigene Dashboards erstellen und datengetriebene Entscheidungen direkt aus dem Tool ableiten.
Football Analytics ist heute ein wesentlicher Erfolgsfaktor für sportliche und wirtschaftliche Entwicklung. Mit dem neuen Technologie-Stack analysiert der Verein jedes Spiel datenbasiert, reichert die Rohdaten kontextbezogen an und visualisiert sie als Animationen. So wird taktisches Wissen verständlich vermittelt – vom Analysten bis ins Trainerteam.
Im Projekt wurden pro Spiel über 3,6 Millionen Datenpunkte der Bundesliga in Echtzeit abgerufen und in einer Datenbank gespeichert. Daraus berechnete KPIs wurden visualisiert und für die Analyse bereitgestellt. Durch den Aufbau einer eigenen Datenplattform legte der Verein die Basis für eine leistungsfähige Analytics-Abteilung – mit direktem Mehrwert für die sportliche Performance der Mannschaft. Die Plattform ermöglicht nun fundierte taktische Entscheidungen, detaillierte Gegneranalysen und gezielte Leistungsbewertungen einzelner Spieler.
Ziel des Projekts war es, Live-Spieldaten in einer zentralen Football Data Platform zusammenzuführen, in Echtzeit auszuwerten und für Trainerstab, Analysten und Team direkt nutzbar zu machen. Der Top-Club der Bundesliga wollte damit datenbasierte taktische Entscheidungen, Gegneranalysen und Leistungsbewertungen auf eine skalierbare technologische Grundlage stellen.
Die zentrale Herausforderung bestand darin, sehr große Live-Datenmengen pro Spiel mit minimaler Latenz zu verarbeiten, eigene KPIs zu berechnen und die Ergebnisse direkt zu visualisieren. Zusätzlich sollten weitere Daten wie Scouting-, Gesundheits- und Trainingsdaten integrierbar sein, damit die Spielanalyse nicht isoliert bleibt.
taod entwickelte einen cloudbasierten Tech Stack mit Microsoft Azure, Snowflake, dbt Labs und Tableau. Dazu gehörten ein performanter ETL-Prozess in Python, eine zentrale Datenplattform in Snowflake, versionierte und getestete Datenmodelle mit dbt Cloud sowie interaktive Tableau-Dashboards mit Live-Anbindung für Self-Service-Analysen.
Die Einführung begann mit der Analyse der verfügbaren Datenquellen und dem Aufbau eines ersten ETL-Prozesses. Danach wurden die zentrale Snowflake-Datenplattform und die Datenmodelle aufgebaut, bevor die Live-Daten über Tableau visualisiert wurden.
Mit der neuen Plattform kann der Verein pro Bundesliga-Spiel mehr als 3,6 Millionen Datenpunkte in Echtzeit abrufen, speichern und analysieren. Die Live-Datenvisualisierung erfolgt mit weniger als 5 Sekunden Verzögerung, und die Plattform ermöglicht individuelle KPIs je nach Spielphilosophie und Spielerprofil. Dadurch wurden taktische Entscheidungen, Gegneranalysen und Leistungsbewertungen deutlich datengetriebener.
Lass uns deine Fragen bei einem unverbindlichen Erstgespräch klären.
Von der Analyse bis zur Cloud-Implementierung: Wir steigern dein Datenmanagement strategisch und technologisch.
Wir zeigen dir, wie einfach die Verwaltung deiner Daten mit Snowflake wird.
Aus welchen Komponenten besteht ein professioneller Tech Stack für Analytics?
