1:0 für datenbasierte Analytik im Sport
Sport basiert in hohem Maße auf erlernbaren Bewegungsmustern und ist deshalb ein ideales Einsatzfeld für digitale Analyse und Interpretation. Was früher nur professionellen Sportlern und Teams möglich war, steht jetzt auch kleineren Vereinen offen: Die Telekom sporttotal Kamera ermöglicht es ihnen, sportliche Events automatisiert aufzunehmen und sogar in Echtzeit über das 5G-Netz zu veröffentlichen. Hierbei findet eine intelligente Erkennung und Verfolgung von Bewegungsabläufen statt – die Künstliche Intelligenz (KI) hat an dieser Stelle also einen datenerzeugenden Effekt. Intelligente Analytik im Sport besitzt jedoch noch einen zweiten, datennutzenden Aspekt. Die KI-gestützte Mustererkennung findet dabei in der Cloud statt und dient zum Beispiel der Bewertung von Spielverlauf und Spielerleistung. Doch wie funktionieren diese qualitativen Sport-Analysen genau? Und was hat das mit der Analyse von Steuerdaten für Industrieanlagen oder des Kundenverhaltens zu tun?
Data Science & KI im Fußball
Der Telekom CSP2 Partner pmOne verfügt über branchenübergreifende Expertise in den Bereichen Data Management, Modern BI sowie Data Science & Künstliche Intelligenz und ist damit der ideale Ansprechpartner zur Klärung obiger Fragen. Um die Antworten besonders plakativ zu machen, haben die pmOne Experten ein schönes Beispiel aus dem Profi-Fußball mitgebracht. Am Beispiel einer Fußballpartie zwischen dem FC Barcelona und dem CA Osasuna zeigen sie, welche Erkenntnisse eine datenbasierte Spielauswertung bringen kann und welche Informationen und Merkmale dafür verarbeitet werden können.
1. Visualisierung des Spielverlaufs im Passnetzwerk:
Die unterschiedlichen Mannschaftspositionen und die Wege des Balls zwischen den Spielern liefern den Input für die Auswertung des Spielverlaufs in einem Passnetzwerk. In der Visualisierung sind die Mannschaftspositionen als blau gefüllte Knoten markiert und mit Kürzeln bezeichnet. GK steht beispielsweise für Goalkeeper, RB für Right Back. Die Positionsknoten sind durch weiße Kanten verbunden, die das Passverhalten symbolisieren. Je stärker eine Kante dargestellt ist, desto höher die Anzahl der Pässe zwischen den Spielenden. Ausgehend von einem Mapping zwischen Position und spielender Person zeigt das Netzwerk im vorliegenden Fall, dass RB Dani Alves und RCF Lionel Messi sich in der Partie die meisten Pässe zugespielt haben.
Passnetzwerk; dieses Netzwerk zeigt, dass RB Dani Alves und RCF Lionel Messi sich in der Partie die meisten Pässe zugespielt haben. Quelle: Datendribble: Die Bedeutung von Daten und Machine Learning im Sport Stefan Balke / Joseph Horgan / Pascal Schulz / Sascha Henzgen, pmOne, März 2022
2. Grafische Darstellung der Spieler-Performance:
Eine vertiefte Bewertung der sportlichen Leistung ist auf Spielerebene anhand weiterer Merkmale möglich. Die grafische Darstellung veranschaulicht die Performance der Spieler Dani Alves und Lionel Messi in den Kategorien: Angriff, Passverhalten, Verteidigung und Ballbesitz. Jede Kategorie umfasst dabei mehrere Leistungsfelder. Für den Bereich „Angriff“ sind das beispielsweise die Parameter total_shots, total_goals, shot_accuracy. Die Unterteilung gibt einen differenzierten Einblick in die Spielerleistung und erlaubt die präzise, aber auch vergleichende Einschätzung der individuellen Stärken und Schwächen.
Darstellung von 13 extrahierten Merkmalen für Dani Alves und Lionel Messi (Quelle: Datendribble: Die Bedeutung von Daten und Machine Learning im Sport Stefan Balke / Joseph Horgan / Pascal Schulz / Sascha Henzgen, pmOne, März 2022)
3. Darstellung im interaktiven Dashboard von Microsoft Power BI
Microsoft Power BI bietet in der Cloud die ideale Umgebung, um diese und weitere Daten in einem interaktiven Dashboard zueinander in Bezug zu setzen und verdichtet darzustellen. Die Datenauswertung zeigt beispielsweise das Schussverhalten für einen Spieler (Lionel Messi) nicht nur in einem Spiel, sondern über eine gesamte Saison hinweg. Genauso könnte auch die Statistik erzielter Tore dargestellt und ausgewertet werden.
Spieleranalyse Torschüsse Lionel Messi (Quelle: pmOne)
Neue Möglichkeiten für datenbasierte Analytik (nicht nur) im Sport
Die Vermutung liegt nahe, dass das 5G-Live-Streaming im Anwendungsbereich des Sports eine nahtlose Verbindung zwischen KI-basierter Datenerfassung am Ort des Spielgeschehens und intelligenter Datenanalyse in der Cloud schaffen kann. Deshalb haben wir Dr.-Ing. Stefan Balke, Teamlead im Bereich Data Science bei der pmOne, gefragt, welches technologische Potenzial er in der Echtzeit-Datenübertragung für die qualitative Analytik sieht.
Telekom: Herr Balke, was denken Sie, welche Rolle Echtzeit-Datenübertragungen im 5G- Netz für die datenbasierte Analytik im Sport spielen könnten?
Stefan Balke: Mit dem 5G-Netz bietet die Telekom generell einen entscheidenden Mehrwert für datenbasierte KI-Anwendungen. Man erhält beispielsweise die Möglichkeit, Daten in Echtzeit vom Fußballplatz in die Cloud zu bekommen, weil die Spielanalysen ja in der Cloud stattfinden und nicht auf dem Fußballplatz. Das Wichtigste dabei ist, dass 5G uns dahin bringt, die Analysen schneller machen zu können. Wenn es früher so war, dass man die Aufnahmen erst mal gesichert hat, um sie dann im Nachgang in die Cloud hochzuladen und zu analysieren, kann das jetzt fast in Realtime gehen. So könnte es noch während eines Trainings Analysen vom aktuellen Spielverlauf geben. Das ist eigentlich erst durch ein 5G-Netz möglich.
Wie könnte ein Analyseszenario mit 5G-Beteiligung aussehen?
In einer denkbaren Konstellation könnte der Input für die Analyse nicht nur aus Bilddaten bestehen, sondern beispielsweise auch aus Daten von Sensoren im Ball oder am Körper des Spielers. Wir hätten dann die Live-Übertragung der Daten im 5G-Netz der Telekom, die Beteiligung verschiedener Komponenten der Microsoft Azure Cloud, plus einen Partner, der die Datenanalyse durchführt. Die Datenauswertung könnte beispielsweise auf einer Plattform erfolgen, die Daten konsolidiert und dann in Power BI analysiert. Denkbar wäre auch eine KI-Lösung, die Laufwege analysiert oder Spieler voneinander segmentiert. 5G kann in allen Fällen als Enabler wirken und neue Ideen der Daten- und KI-Nutzung ermöglichen.
Was wäre ein Anwendungsbeispiel?
Denken wir einmal an das Scouting: Wenn alle Vereine der Regionalligen eine sporttotal Kamera der Telekom installieren würden, dann könnte ich hier als Scout sitzen, mir alle Spiele von einem beliebigen Ort aus anschauen und eine automatisierte Analyse darauf durchführen. Ich könnte sofort herausfinden, welche Spieler Potenzial haben und wo es sich lohnt, einmal hinzufahren.
Können Sie einen Blick in die Zukunft wagen?
Sport ist nur ein möglicher Anwendungsbereich. Es geht hier um den Plattformgedanken. Ob das Sportdaten sind oder Steuerdaten für Industrieanlagen oder Analysen des Kundenverhaltens: Wo auch immer eine Plattform für datenbasierte Analytik aufgebaut werden muss, ist pmOne der richtige Ansprechpartner und könnte das 5G-Netz der Telekom einen technologischen Vorteil bieten.
Mehr über das Thema erfahren Sie in der Aufzeichnung der Telekom CSP2 Inspiration Weeks Session „Sports Analytics for Soccer with Power BI and Synapse“ der pmOne Experten Joseph Horgan, Pascal Schulz und Stefan Balke.
