Ad

كرة القدم من أهم الصناعات في العالم، هي ليست مجرد لعبة فقط فقد تحولت إلى عالم من الأموال والقرارات الهامة التي تتطلب التقنيات الهامة ومن أهم هذه التقنيات هي علم البيانات. بدأ استخدام علم البيانات في كرة القدم بشكل قد لا يُرى من بعض الأرقام إلى أن أصبح به تتخذ أهم الفرق العالمية القرارات الكبرى داخل الفريق فنيًا وإداريًا. فما هو مستقبل علم البيانات في كرة القدم؟

١. تحويل الكم الهائل من البيانات إلى رسالة بسيطة

عندما يذهب محلل بيانات للعمل مع فريق كرة قدم يُزحم كل من حوله بالبيانات اعتقادًا منه أن ذلك يجعلهم يعتقدون أن هذا المحلل على مستوى متقدم. ولكن البساطة تُفيد أكثر والتركيز على ما يهم الفريق فقط أقوى، ومن الممكن التركيز على أهداف قليلة محددة يجلب نجاح أفضل.

٢. الاهتمام باستقدام اللاعبين المناسبين

للمدرب وجهة نظر صحيحة حينما يقول أن هذا اللاعب جيد أو ذلك اللاعب غير جيد، ولكن في المنطقة الرمادية في الاختلاف وعدم القدرة على التحديد بدقة تكون الإحصاء أكثر قدرة على اتخاذ القرار أفضل من الإنسان. وتحديد ما يستحقه اللاعب سنويًا؛ حيث إن كان هذا اللاعب يجلب لك الفوز في مباراتين فقط يستحق ١٠ مليون يورو، وإن كان لاعب آخر يحقق الفوز في ٤ مباريات يستحق ٢٠ مليون يورو، فتحديد ذلك مهم جدًا للفريق. ولكن إذا أخطأت أكثر من مرة في مثل هذه الأمور سيفتح ذلك لمسار مشكلة مالية كبيرة للمؤسسة. ولقد أصبح خبراء البيانات هم الأفضل عالميًا حاليًا في التوقيع مع اللاعبين طبقًا لتقارير صحفية عديدة من أهمها موقع بي بي سي. [2]

٣. الأولوية في اتخاذ القرارات

تريد أغلب الأندية العالمية الاستثمار في البيانات ولكنها قد لا تعطي الأولوية في اتخاذ القرار لنتائج البيانات. ويوجد العديد من محترفي كرة القدم السابقين ويتخذون القرار بناءً على خبرتهم السابقة في الملاعب. وفي نهاية السنة عندما نريد أن نشاهد تأثير دراسة البيانات قد نجده قليلًا جدًا، ولكن هناك تطورات عديدة في اتخاذ القرارات. وعلى سبيل المثال موقف مدرب فريق تشيلسي  عندما عرض عليه محللو البيانات أن كيبا الحارس الثاني في الفريق هو أفضل من ميندي الحارس الأساسي في ضربات الترجيح وبالفعل فازوا في المباراة بفضل كيبا. 

٤. تحديد الهدف

حيث من الممكن سؤال محلل بيانات عن احتياج الفريق هل يحتاج الفريق إلى أخصائي تغذية أم تخصص آخر سيفيد أكثر. والتوجه إلى أي اتجاه فهل تقضي وقتًا ومجهودًا أكثر هل في الاستثمار في اللاعبين أم مدربين أم إنشاء ملاعب ومراكز تدريب وهكذا. وكل ذلك يستطيع محلل البيانات وضع إجابة مناسبة له. 

٥. استخلاص أدق التفاصيل من تتبع بيانات اللاعبين

حيث مع التطور المستمر لتتبع البيانات يصبح من الأسهل توظيف مواقع اللاعبين في الملعب والشكل الثلاثي للكرة وموقعها مهم في ذلك. وهذا يعتبر بيانات قيمة بشكل لا يصدق. وبالتطور أكثر يتم تطوير تحرك اللاعبين في المساحات والحركة بدون كرة. ولم يصل هذا حتى الآن في أكبر الأندية العالمية مثل ليفربول وأرسنال. 

ولقد أصبح وجود الأجهزة للحصول على البيانات مثل ساعات اليد أمرًا اعتياديًا في تدريبات الفرق. [1]

٦. خلق مساحات في الملعب

ما يفرق كرة القدم عن الرياضات الأخرى أنها لعبة تعتمد على المساحات. وتملك اللاعب المساحه يعني ببساطة أنه إذا كانت الكرة في مكان ما أي لاعب سيصل إليها أولًا وتحديد كل موقع على الملعب. ومن أكثر اللاعبين قدرة خارقة في أنه يعرف متى يتحرك ومتى يظل في مكانه هو الأرجنتيني الشهير ميسي. ومن ذلك يصنع فرص ومساحات لزملائه في الملعب، وذلك يعني أن الحركة تفيد وعدم الحركة يفيد في بعض الحالات. 

٧. الاستفادة في النقل من الألعاب الأخرى إلى كرة القدم

على سبيل المثال كرة السلة حيث من الممكن تطبيق كيف يستطيع لاعب عمل حاجز على لاعبي الخصم لإعطاء الفرصة لزميله لكي ينطلق إلى الداخل. وأيضًا طريقة استخدام الجسم بشكل قانوني وذلك يحدث في كرة القدم ولكن لا يتم تطبيقه بشكل صحيح. 

ومن كرة القدم الأمريكية من الممكن تعلم كيفية الجري في بعض الطرق المحددة في الملعب وفتح المساحات والفرص. 

٨. تعلم الآلة: تقييم كل المهارات اللازمة لكل لاعب

بمعنى أن هناك ٣٠ مهارة يجب أن يتقنها اللاعب في هذا المركز. وليكن اللاعب ميسي جيد في ٢٥ مهارة وغير جيد في ٥ مهارات. فهل نحن بحاجة إلى تقوية مهارة من المهارات الجيدة أم تنميه أحد المهارات غير الجيدة. 

ويقتصر العمل بها الآن على لاعب مهاجم يحصل على ٤ فرص محققة لإحراز أهداف فيسجل هدفين فتصبح نسبة التهديف ٥٠٪. [3]

٩. التنبؤ المستقبلي

وهو التحول من الوصف الاحصائي لما حدث في المباريات السابقة إلى التنبؤ بما قد يحدث في المباريات القادمة، وذلك من أهم التقنيات. 

١٠. زيادة التفاهم والتواصل

تقليل الفراغات أو المسافات بين محللي البيانات والمدرب أو المدير الرياضي أو مسؤول التعاقدات. وتحويل كل الأسئلة التي يبحث عنها الممارسون للعبة إلى لغة يفهمونها وتحقيق تواصل بشكل أفضل. 

مصادر

[1] training ground guru

[2] BBC

[3] SCISPORTS

سعدنا بزيارتك، جميع مقالات الموقع هي ملك موقع الأكاديمية بوست ولا يحق لأي شخص أو جهة استخدامها دون الإشارة إليها كمصدر. تعمل إدارة الموقع على إدارة عملية كتابة المحتوى العلمي دون تدخل مباشر في أسلوب الكاتب، مما يحمل الكاتب المسؤولية عن مدى دقة وسلامة ما يكتب.


احصائيات تقنية ذكاء اصطناعي رياضة

User Avatar

Hossam Gadallah

صيدلي مهتم بتحليل البيانات في تطوير مستوى الصحة، ومهتم بالتكنولوجيا والإدارة.


عدد مقالات الكاتب : 45
الملف الشخصي للكاتب :

مقالات مقترحة

التعليقات :

اترك تعليق