Football Analytics mit Sebastian Geißler

Blog / Interview zu Football Analytics mit Sebastian Geißler / taod Consulting GmbH

Daten und Kontext

Kategorien
Data Management

Schlagworte
Datenanalyse, Sportanalyse, Tableau, Snowflake

Autorin
Tanja Kiellisch

Lesedauer
3 Minuten

Fußball zieht sich als roter Faden durch deinen Werdegang. Unter anderem bist du auch bei taod der Ansprechpartner für das Thema Football Analytics. Woher kommt diese Begeisterung?

Auf der einen Seite ist Fußball eine sehr emotionale Sportart, die viele Menschen bewegt und begeistert. Auf der anderen Seite bringt er sehr viel Detail- und Analysearbeit mit sich. Im Fokus steht immer die Motivation, alles noch ein paar Prozentpunkte besser zu machen, um am Ende zu gewinnen. Dieser Leistungsgedanke, sowie der Antrieb, sich oder seine Arbeitsweise und damit verbundene Prozesse zu verbessern, kann auch in Unternehmen förderlich sein.

Verrätst du uns, für welchen Fußballverein dein Fan-Herz schlägt?

Für meinen alten Arbeitgeber Borussia Mönchengladbach natürlich, geht gar nicht anders.

Du hast das Webinar “Was Unternehmen vom Profi-Fußball lernen können” initiiert, das Ende September online ausgestrahlt wird. Um was geht es da und für wen ist das interessant?

Konkret geht es um den Modern Data Stack, den wir praxisnah präsentieren anhand der Projekte, die wir mit zwei Fußballclubs umgesetzt haben. Das Webinar besteht aus zwei Teilen mit unterschiedlichen Schwerpunkten. Der erste Teil wird am 29. September 2022 gezeigt, hier erklären wir den Ansatz für einen Modern Data Stack. Im zweiten Teil am 04. Oktober stellen wir hilfreiche Tools in Demos vor. Interessant ist das für alle, die sich näher mit dem Thema professioneller Tech Stack für die eigene Datenanalyse beschäftigen. Wer noch dazu Fußball mag, kommt voll auf seine Kosten.

Webinar

Was Unternehmen vom Profi-Fußball lernen können

Datenverfügbarkeit, Aufbau von Expertise und ein hoher Return on Invest: Professionelle Fußball-Clubs und Unternehmen verfolgen in puncto Datenanalyse dieselben Ziele. Unser Webinar vermittelt dir entlang unserer Best Practices aus der Sportanalyse für die Bundesliga, wie du deine Datenanalyse auf einen neues Level hebst.

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Warum eignet sich Sportanalyse so gut als Analogie für die Datenanalyse in Unternehmen?

Das Team um eine Profimannschaft herum besteht mittlerweile auch aus 20 bis 30 Personen aus verschiedenen Fachbereichen. Ähnlich wie in einem Unternehmen kommen hier verschiedenste Anforderungen an eine Datenanalyse-Plattform zusammen. Die Herausforderungen unterscheiden sich dabei kaum: Es gibt verschiedene Datenquellen, intuitive Tools werden gewünscht, aber Personal ist kaum vorhanden. Wenn die Herausforderungen sich so ähnlich sind, muss das auch für die Lösungen gelten.

Wie gut sind Profi-Fußballclubs beim Thema Datenanalyse und Modern Data Stack denn insgesamt aufgestellt? Sind Technologien wie Snowflake als Cloud Data Warehouse oder Tableau als Analytics-Lösung präsent?

Also Tableau ist schon sehr stark etabliert. Auch Snowflake wird immer häufiger genutzt. Viele Fußballclubs sind aber erst am Anfang der Datenanalyse und beginnen, sich eine Analyseplattform aufzubauen. Auch hier gibt es also wieder Ähnlichkeiten zu anderen Unternehmen.

Die Spielanalyse auf Basis von Live-Daten ist in der Fußball-Bundesliga bereits seit Jahren ein etabliertes Thema. Wie sieht es in anderen Sparten aus?

In den USA ist die Datenanalyse in den publikumsträchtigen Sportarten seit vielen Jahren etabliert. In Deutschland ist die Situation schwieriger. Leider ist die Datenerfassung im Sport häufig teuer und aufwändig, sodass es für viele Sportarten noch gar keine Daten in guter Qualität gibt. Hier ist die Videoanalyse etablierter. Durch neue KI-getriebene Ansätze in der Datenerfassung wird sich das in den kommenden Jahren voraussichtlich ändern. Dann kann mit intuitiven Tools, wie in unserem im Webinar vorgestellten Ansatz, auch mit wenig Budget und Zeit einfach Datenanalyse betrieben werden.

Warum ist der Einsatz von High-Performance Technologien so wichtig, können Vereine es nicht erst einmal kleiner angehen? Immerhin handelt es sich ja doch um erhebliche Investitionen?

Doch, aus unserer Sicht sollten solche Projekte sogar klein angegangen werden. Ein Proof of Concept kostet wenig und kann bereits erste Mehrwerte schaffen. Mit unserem Ansatz funktioniert das sehr gut. Das Projekt kann dann parallel zur Nutzung wachsen.

Das gilt dann auch für Unternehmen außerhalb des Sports?

Absolut, das vorgehen ist hier identisch. Zunächst sollte ein Use Case konkretisiert werden, um ihn dann umzusetzen. Anschließend werden die nächsten Schritte geplant.

Groß denken, klein starten sozusagen. Vielen Dank, Sebastian!

Über Sebastian Geißler

Sebastian Geißler prognostiziert als Business Development Manager Trends und Themen der Analytics-Branche und setzt strategische Impulse für die datengetriebene Arbeit. Als Sportwissenschaftler mit Schwerpunkt auf Sportdaten-Analyse kombiniert er seine Leidenschaft für den Sport mit praxiserprobtem Data Analytics Know-how.

In seiner Rolle als Projektmanager im Bereich Cloud Data Analytics begleitet er Projekte in allen Data-Umfeldern ganzheitlich, lösungsorientiert sowie agil und greift dabei auf ein umfangreiches Repertoire an technologischem Detailwissen zurück.

Snowflake Bundesliga / Case Study / taod Consulting GmbH

Case Study

Neuer Technologie-Stack für die Datenanalyse eines Fußball-Bundesligisten

Für die individuelle Verwaltung, Aufbereitung und Analyse von extrem hohen Datenvolumina ist ein zeitgemäßer Technologie-Stack notwendig. Für unseren Kunden, einen Verein aus der Fußballbundesliga, bauen wir auf Basis von Snowflake eine skalierbare Data Platform für die Verarbeitung von immensen Live-Daten.

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