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CFO aktuell 2, März 2022, Seite 70

Datendribble: Die Bedeutung von Daten und Machine Learning im Sport

Stefan Balke, Joseph Horgan, Pascal Schulz und Sascha Henzgen

Mit schweißnassen Fingern huscht der Fußballcoach an der Seitenlinie über sein Tablet. Sein Topstürmer wurde gerade gefoult und liegt zur medizinischen Behandlung an der Seitenlinie. Soll er wechseln? Wenn ja, wen? Die gegnerische Mannschaft verhält sich völlig anders, als von seinem Taktikalgorithmus vorhergesagt! „Kann ich dem Algorithmus in dieser Situation noch trauen? Schließlich hat er uns bis ins Finale der nationalen Liga gebracht und lag mit seinen Vorhersagen und Empfehlungen immer richtig.“ Nun schlägt der Algorithmus vor, den Topstürmer zu wechseln und einen defensiveren Teamkollegen einzuwechseln. Dieser soll über den rechten Flügel spielen, dort hat der Algorithmus eine gehäufte Anzahl von Fehlpässen in diesem Spiel erkannt, auch die Antritte und Laufwege der Abwehrspieler scheinen heute etwas fahrig. Er sieht gute Chancen, dort zum Tor durchzukommen …

Dichtung oder Wahrheit? Sieht so die Arbeit eines Trainers der Zukunft aus oder ist es gar schon Realität? Sicherlich ein bisschen von beidem. Daten spielen in beinahe all unseren Lebensbereichen eine zunehmend wichtige Rolle. Auch der Sport macht sich die Daten über SpielerInnen zunutze und versucht, immer ein möglichst...

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