Die Digitalisierung macht auch vor dem Fußball nicht halt. Dank Tracking-Systemen und Sensoren zur Datensammlung ist der Begriff Big Data im Fußball kein Fremdwort mehr. Aber wie können Vereine, Trainer und Spieler ihre Daten gewinnbringend nutzen?
Dieser Frage geht Daniel Gramlich in seiner Publikation nach. Er erklärt, mit welchen Methoden im Fußball Daten erhoben werden und welche Vorschriften es gibt. Außerdem stellt Gramlich das In-Memory-System „Sports One“ von SAP vor, das die gewonnenen Daten zusammenführt, analysiert und verwaltet.
Er untersucht dabei ebenfalls, wie das Analysesystem in Zukunft Anwendung finden kann. Big Data und technische Innovationen werden dem Sport weiterhin ihren Stempel aufdrücken. Daniel Gramlich gibt daran anschließend in seiner Publikation einen spannenden Ausblick auf den Fußball von morgen.
Zum Inhalt:
- Fußball;
- In-Memory;
- Big Data;
- SAP Sports-One;
- Sport
Inhaltsverzeichnis
1 Einleitung
2 Big Data
2.1 Definition
2.1.1 Volume
2.1.2 Velocity
2.1.3 Variety
2.1.4 Veracity
2.2 Big Data im Fußball
2.3 Verschiedene Daten im Fußball
2.3.1 Positionsdaten
2.3.2 Packing-Rate
2.3.3 Einige „alte“ Statistiken
3 Datensammlung im Fußball
3.1 Regelungen der FIFA und der DFL
3.2 Trackingsysteme
3.2.1 GPS-Systeme
3.2.2 Videosysteme
3.2.3 Radar- bzw. mikrowellenbasierte Systeme
3.3 Sensoren
3.4 Zukunft und Innovationen aus anderen Sportarten
4 Cloud Computing
4.1 Definition und Eigenschaften
4.2 Cloud-Servicemodelle
4.3 Cloud Typen
4.4 Abgrenzung zu anderen Technologien
4.4.1 Applikations-Hosting
4.4.2 Application Service Providing (ASP)
4.4.3 Grid Computing
5 In-Memory-Systeme
5.1 Definition und Funktionsweise
5.2 Vorteile
5.2.1 Hauptspeicher
5.2.2 Datenstruktur
5.2.3 Datenkompression
5.3 Herausforderung
6 Analyse von In-Memory Systemen im Fußball
6.1 Aktuelle Situation
6.2 Vorgehensweise
6.3 Analyse
7 SAP Sports One
7.1 Systemgrundlage
7.2 Entwicklungshistorie
7.3 Anwendungen
7.3.1 Mobile Kommunikation
7.3.2 Scouting Insights
7.3.3 Training Planner
7.3.4 Match Insights
7.3.5 Fitness und Leistung der Spieler
7.3.6 Gesundheit der Spieler (Player Fitness)
7.3.7 Teamverwaltung
8 Fazit
Zielsetzung & Themen
Diese Bachelorarbeit untersucht die Zusammenhänge zwischen Big Data und Fußball, mit dem Ziel zu ermitteln, ob der Einsatz von In-Memory-Systemen wie „SAP Sports One“ sinnvoll ist und einen Mehrwert für den Fußball bieten kann.
- Technische Grundlagen von Big Data und Cloud Computing
- Methoden der Datensammlung im Profifußball
- Analyse von In-Memory-Systemen und deren Mehrwert
- Detaillierte Funktionen von SAP Sports One
- Zukunftsperspektiven von Datentechnologien im Sport
Auszug aus dem Buch
2.3.1 Positionsdaten
Die Positionsdaten beschreiben den Aufenthaltsort eines Spielers während des Spiels oder Trainings. Dabei wird das Spielfeld in ein Koordinatensystem mit X- und Y-Achse verwandelt. Den Spielern kann dann zu jedem Aufenthaltsort ein X- und ein Y-Wert zugeordnet werden (siehe Abb. 2, S. 9). Die Werte können mit Hilfe verschiedener Technologien, wie z. B. spezielle Kamerasysteme oder Sensoren unter oder am Trikot (mehr zu diesen Technologien in Kap. 3), erfasst werden. Diese Werte werden in Echtzeit generiert und können so auch schnellstmöglich genutzt werden. Beispielsweise kann so ein Spielzug, der zu einem Tor oder Gegentor führt, auf Basis der Positionsdaten innerhalb weniger Sekunden in seine Einzelteile zerlegt und ausgewertet werden, sowohl für die eigene Mannschaft als auch für den Gegner. Die Positionsdaten helfen außerdem dabei die Leistungen eines Spielers und der Mannschaft zu bewerten und das auf taktischer, technischer und physischer Ebene. Ziel ist es, dadurch Erkenntnisse für Spiel und Training zu erhalten und sich dadurch einen Vorteil zu erarbeiten. Ein weiteres Ziel ist die Erkennung von Spielmustern im eigenen Spiel und dem des Gegners.34
Zusammenfassung der Kapitel
1 Einleitung: Diese Einleitung führt in die zunehmende Bedeutung von Daten und Digitalisierung im Fußball ein und stellt die Kernfragestellung nach der Nutzbarkeit dieser Daten mithilfe von SAP-Systemen vor.
2 Big Data: Dieses Kapitel definiert Big Data anhand der „V’s“ und beleuchtet deren Relevanz sowie verschiedene Datentypen im Kontext des Profifußballs.
3 Datensammlung im Fußball: Hier werden die regulatorischen Rahmenbedingungen sowie die verschiedenen technologischen Methoden zur Datenerfassung, wie GPS und Videosysteme, analysiert.
4 Cloud Computing: Dieses Kapitel erläutert die technologischen Grundlagen von Cloud Computing, verschiedene Servicemodelle und grenzt diese von anderen Hosting-Technologien ab.
5 In-Memory-Systeme: Hier werden Definition, Funktionsweise und Vorteile von In-Memory-Systemen, insbesondere hinsichtlich der Speichergeschwindigkeit und Datenstruktur, dargelegt.
6 Analyse von In-Memory Systemen im Fußball: Dieses Kapitel analysiert anhand spezifischer Kriterien, ob und inwieweit der Einsatz von In-Memory-Technologien im Fußballumfeld einen tatsächlichen Mehrwert bietet.
7 SAP Sports One: Diese Sektion bietet einen tiefen Einblick in das System SAP Sports One, seine technologische Basis auf SAP HANA und die verschiedenen Anwendungsmodule.
8 Fazit: Das Fazit fasst die Ergebnisse zusammen und gibt einen Ausblick auf die zukünftige Entwicklung von Analysesystemen und die Rolle von Big Data im Sport.
Schlüsselwörter
Big Data, Fußball, SAP Sports One, In-Memory-Systeme, Echtzeitanalyse, Positionsdaten, Cloud Computing, Scouting, Leistungsdiagnostik, Spielanalyse, Datensammlung, Sportinformatik, Tracking, SAP HANA, Innovation.
Häufig gestellte Fragen
Worum geht es in dieser Arbeit grundsätzlich?
Die Arbeit untersucht die Relevanz und den Mehrwert von Big Data und modernen Analysesystemen wie „SAP Sports One“ im professionellen Fußball.
Was sind die zentralen Themenfelder?
Die zentralen Themen sind Big Data Definitionen, Methoden der Datenerfassung im Fußball, Cloud-Computing, In-Memory-Datenbanksysteme sowie die spezifische Anwendung von SAP-Lösungen für Vereine.
Was ist das primäre Ziel der Arbeit?
Das Ziel ist es, zu analysieren, ob der Einsatz von In-Memory-Technologien im Fußball sinnvoll ist und wie diese Systeme zur Entscheidungsfindung und Leistungsoptimierung beitragen können.
Welche wissenschaftliche Methode wurde verwendet?
Die Arbeit basiert auf einer Literaturanalyse und einer kriterienbasierten Bewertung des Einsatzes von In-Memory-Systemen, ergänzt durch Fallbeispiele und Experteninformationen.
Was wird im Hauptteil der Arbeit behandelt?
Der Hauptteil gliedert sich in technische Grundlagen zu Daten und Cloud-Systemen, die Analyse der Datensammlung im Fußball und eine detaillierte Funktionsbeschreibung des SAP-Systems.
Welche Schlüsselwörter charakterisieren die Arbeit?
Die Arbeit ist durch Begriffe wie Big Data, In-Memory, Echtzeitanalyse, Fußball-Scouting, Tracking-Systeme und Leistungsdaten charakterisiert.
Wie sicher sind die Daten in einem In-Memory-System?
In-Memory-Systeme wie SAP HANA sind AKID-konform, was bedeutet, dass Mechanismen wie Savepoints und Datenbankprotokolle die Datensicherheit auch bei Systemausfällen gewährleisten.
Warum ist eine Echtzeitanalyse im Fußball so wichtig?
Echtzeitanalysen ermöglichen es Trainern und Analysten, während eines Spiels oder Trainings sofort taktische Korrekturen vorzunehmen und Belastungen präzise zu steuern.
Welche Rolle spielt die FIFA bei diesen Innovationen?
Die FIFA setzt regulatorische Grenzen, etwa durch das Verbot technischer Hilfsmittel am Spielfeldrand, was die direkte Nutzung von Echtzeitdaten während eines Spiels aktuell einschränkt.
Wie unterstützt „SAP Sports One“ die Teamverwaltung?
Das System integriert Funktionen für mobile Kommunikation, Scouting, Trainingsplanung, medizinische Betreuung und allgemeine administrative Aufgaben in einer zentralen Plattform.
- Quote paper
- Daniel Gramlich (Author), 2018, Big Data im Fußball. Technische Grundlagen der Datensammlung und -analyse und ihre Auswirkungen auf den Fußball, Munich, GRIN Verlag, https://www.grin.com/document/418152
