كيف تقوم الأندية الحديثة بترقية مجموعة التحليلات الخاصة بها
من جمع البيانات إلى ذكاء البيانات
لماذا كان جمع البيانات الخطوة الأولى فقط
قبل عقد من الزمن، أعطى وجود بيانات منظمة للأندية ميزة تنافسية ذات مغزى. زودت تمريرات التتبع والتسديدات والمخرجات المادية المدربين والمحللين بمستوى من التفاصيل كان من الصعب التقاطه من خلال الملاحظة وحدها. اليوم، أصبح هذا المستوى من جمع البيانات معيارًا في كرة القدم الاحترافية وهو شائع بشكل متزايد في الأكاديميات والأندية النامية أيضًا.
تكمن الفرصة الأكبر الآن في ما يحدث بعد جمع البيانات. جمعت العديد من الأندية سنوات من بيانات الأحداث والمعلومات المادية ولقطات المباريات، لكن تحويل هذا الحجم من المعلومات إلى رؤى واضحة لكرة القدم لا يزال يتطلب عملاً يدويًا كبيرًا. قد يكون لدى المحلل صورة مفصلة لما حدث خلال المباراة، بينما يحتاج المدرب إلى ترجمة هذه المعلومات إلى أنماط وسياق ورؤى قابلة للتنفيذ يمكن أن تؤثر على الاستعداد للمباراة التالية.
أصبحت هذه الترجمة من المعلومات إلى الفهم جزءًا أساسيًا من سير عمل التحليلات الحديثة. مع استمرار الأندية في توسيع جمع البيانات الخاصة بها، فإن قيمة تحليلات كرة القدمتعتمد المنصة بشكل متزايد على مدى فعاليتها في ربط هذه المصادر ومساعدة الموظفين على تحويلها إلى ذكاء بيانات كرة القدم الذي يدعم القرارات عبر الأداء والتوظيف والتحليل التكتيكي.
The Stack لا تزال معظم الأندية تعمل
يمكن أن يتضمن إعداد تحليلات النادي النموذجي عدة أنظمة منفصلة تعمل جنبًا إلى جنب. يتم وضع علامات الفيديو في أداة واحدة، ويتم تخزين بيانات الأداء في جدول بيانات أو قاعدة بيانات، وتتم مشاركة المقاطع من خلال منصة أخرى أو حتى من خلال المجموعات، ويتم ترك المحلل يربط كل شيء يدويًا لإنتاج تقرير قبل كل مباراة.
نادرًا ما تظهر تكاليف سير العمل المجزأ هذا في فاتورة البرنامج، ولكن يمكن أن يكون لها تأثير كبير على كيفية عمل فريق التحليلات.
الوقت المستغرق في توصيل المعلومات
يمكن للمحللين قضاء ساعات في الرجوع إلى البيانات والفيديو والتقارير عبر أنظمة مختلفة بدلاً من التركيز على ما تكشفه المعلومات.
اتخاذ قرارات أبطأ
عندما يعتمد التحليل على عدة خطوات يدوية، يمكن أن تستغرق الرؤى أيامًا للوصول إلى المدربين واللاعبين، مما يقلل الوقت المتاح للعمل بناءً عليها.
تحليل غير متسق
يمكن أن تؤدي الأدوات وعمليات سير العمل المختلفة إلى اختلافات في كيفية تمييز الأحداث وتصنيفها وتفسيرها عبر الفرق والموظفين.
تغطية محدودة
غالبًا ما يعتمد عدد المباريات أو اللاعبين أو الفئات العمرية التي يمكن لفريق التحليلات دعمها على ساعات عمل المحللين المتاحة ومقدار العمل اليدوي المطلوب.
تزداد أهمية هذه القيود مع قيام الأندية بجمع المزيد من البيانات وتوسيع نطاق تحليلها عبر الفرق الأولى والتوظيف وبرامج الأكاديمية. يمكن أن تؤدي المجموعة المجزأة إلى صعوبة إدارة هذا النمو، خاصة عندما تضيف كل منافسة أو فريق إضافي طبقة أخرى من العمل اليدوي.
كيف تبدو ذكاء بيانات كرة القدم في الواقع
يتم تفعيل ذكاء بيانات كرة القدم عندما ترتبط البيانات والفيديو والسياق بشكل وثيق بما يكفي لمساعدة صانع القرار على فهم ما حدث وسبب أهميته. بدلاً من تقديم اللمسات الأخيرة للاعب كإحصائية معزولة، يمكن للنظام الذكي وضع هذه الإجراءات في سياقها من خلال إظهار كيفية استخدام اللاعب لتلك المواضع، والأنماط التي ساهمت في خلق مساحة أو فرص، وكيفية مقارنة المخرجات بمتطلبات الدور.
عادةً ما تجمع منصة تحليلات كرة القدم المصممة حول هذا النهج العديد من القدرات معًا:
معالجة البيانات الآلية
يمكن تحويل فيديو المباراة إلى بيانات منظمة وموسمة، مما يقلل من حجم العمل اليدوي المطلوب من المحللين.
السياق حول الأحداث
يمكن عرض الإجراءات الفردية جنبًا إلى جنب مع المعلومات التكتيكية والموضعية، مما يعطي الإحصائيات معنى أكبر من عدد الأحداث البسيط.
رؤى جاهزة لاتخاذ القرار
يمكن تقديم التحليل وفقًا لاحتياجات المستخدمين المختلفين، من المدربين الذين يراجعون التعديلات التكتيكية إلى المديرين الفنيين الذين يقومون بتقييم أهداف التوظيف المحتملة.
عمليات سير العمل المتصلة
يمكن وضع الفيديو والبيانات والتحليلات في نفس البيئة، مما يمنح الموظفين مصدرًا ثابتًا للمعلومات دون التنقل بشكل متكرر بين الأنظمة المختلفة.
يتبع StepOut هذا النهج من خلال ربط فيديو المباراة بمعالجة البيانات الآلية وتحليلها. يمكن تحميل المباراة على المنصة، مع إنشاء أكثر من 400 نقطة بيانات منظمة في غضون 24 ساعة تقريبًا والإبلاغ عنها بدقة تزيد عن 90٪، مما يقلل من حاجة موظفي النادي إلى وضع علامات يدوية على كل حدث قبل بدء التحليل.
من الأحداث الأولية إلى السياق التكتيكي
تظهر القيمة الحقيقية لبيانات كرة القدم عندما يمكن فهم الأحداث الفردية في سياق اللعبة. على سبيل المثال، تخبرنا التمريرة المكتملة أن الكرة وصلت إلى زميلها المقصود، لكن الأهمية التكتيكية تأتي من فهم مكان حدوث التمريرة، وكيفية إعداد المنافس، والتسلسل الذي شكلت جزءًا منه، وما إذا كان النمط نفسه قد ظهر بشكل متكرر. يمنح هذا السياق المدربين رؤية أوضح للسلوكيات التي تساهم في أداء الفريق.
هذا هو المكان الذي يمكن فيه لأدوات مثل تحليل الشبكة وخريطة المتجهات إضافة طبقة أخرى إلى منصة تحليلات كرة القدم الحديثة. يقوم تحليل الشبكة بتخطيط علاقات المرور واتصالات اللاعبين عبر المباراة، مما يساعد على تحديد المجموعات والمناطق التي تساهم في البنية الهجومية للفريق. تضيف Vector Map معلومات الحركة والاتجاه عن طريق تعيين مواقع اللاعب والكرة، مما يسمح للمحللين بتحديد الأنماط التي يصعب التقاطها من خلال خريطة الحرارة أو عدد الأحداث وحدها.
يمكن أن تكون نفس الطبقة السياقية ذات قيمة في التوظيف وتخطيط الفرق. يمكن للمدير الفني الذي يقوم بتقييم التوقيع المحتمل أن يكتسب فهمًا أعمق لكيفية تناسب علاقات المرور وأنماط الحركة والموضع للاعب مع الهيكل الحالي للفريق.
تحويل الفيديو إلى إجابات فورية
يمكن لمعظم الأندية الوصول إلى لقطات المباريات أكثر مما يمكن لموظفيها مراجعته بشكل واقعي بالكامل. غالبًا ما يكون التحدي هو العثور على اللحظات المحددة التي تجيب على السؤال أمام المدرب أو المحلل أو فريق التوظيف. يمكن لمكتبة الفيديو القابلة للبحث والتي تم وضع علامات عليها مسبقًا أن تجعل هذه العملية أكثر كفاءة بكثير من خلال ربط لقطات المباراة بالأحداث المنظمة وإجراءات اللاعب.
تتيح ميزة Spotlight في StepOut للموظفين العثور على مقاطع ذات صلة حول لاعب أو حركة أو نمط معين دون العمل يدويًا خلال المباراة بأكملها. يؤدي هذا إلى تغيير كيفية استخدام الفيديو ضمن سير العمل اليومي لكرة القدم، خاصة عند الحاجة إلى اتخاذ القرارات بسرعة.
التحضير للمباراة
يمكن للمدرب العثور على أمثلة لنمط معارضة معين ومراجعتها أثناء إعداد التعديلات التكتيكية.
تقارير الكشافة
يمكن للمحلل إنشاء قائمة تشغيل فيديو حول سؤال تكتيكي معين، مما يعطي التقرير سياقًا أكثر من مجموعة مرتبة ترتيبًا زمنيًا من النقاط البارزة.
التوظيف
يمكن للمدير الفني مراجعة الإجراءات ذات الصلة من هدف محتمل عبر مباريات متعددة دون الاعتماد على ساعات من الاختيار اليدوي للمقطع.
عندما يتم ربط الفيديو ببيانات منظمة وجعله قابلاً للبحث، فإنه يصبح مصدرًا عمليًا لمعلومات كرة القدم التي يمكن للموظفين الوصول إليها عندما يحتاجون إليها، بدلاً من الأرشيف الذي يتطلب جهدًا يدويًا مكثفًا لاستكشافه.
تطوير اللاعب كحلقة مستمرة
يمكن أن يدعم ذكاء بيانات كرة القدم تطوير اللاعبين بشكل فعال كما يدعم تحليل الفريق الأول والتوظيف. عندما تتوفر بيانات الأداء والفيديو وتتبع التقدم على مدار الموسم، يصبح التطوير عملية مستمرة يمكن للاعبين والمدربين مراجعتها معًا بدلاً من شيء يتم تسجيله في تقرير عرضي.
يعمل تطبيق Player Impact Score وتطبيق اللاعب من StepOut على توسيع ذكاء المباريات مباشرة للاعبين، مما يتيح لهم الوصول إلى الإحصائيات الخاصة بهم والنقاط البارزة والتقدم بمرور الوقت. هذا يخلق علاقة أكثر اتساقًا بين أداء المباريات وأهداف التطوير، مع إعطاء اللاعبين رؤية أوضح لكيفية تطور أدائهم.
يمكن أن يكون هذا النهج ذا قيمة خاصة للأكاديميات وبرامج المسار، حيث يمكن للاعبين التقدم من خلال فرق وبيئات تدريب مختلفة. يتيح النظام المشترك للمدربين واللاعبين الوصول إلى سجل ثابت للأداء، مما يسهل تتبع التطور بمرور الوقت وتحديد المجالات التي تتطلب الاهتمام.
ما الذي يجب أن يطلبه المالكون التقدميون وTDs قبل الترقية
يتطلب الانتقال إلى مجموعة تحليلات أكثر ذكاءً دراسة متأنية لكيفية ملاءمة التكنولوجيا لسير العمل الحالي للنادي. قبل تخصيص الميزانية لمنصة تحليلات كرة القدم الجديدة، يجب على المالكين والمديرين الفنيين وفرق عمليات كرة القدم التفكير في أسئلة مثل:
هل تجمع المنصة الفيديو والبيانات والتقارير معًا، أم سيظل الموظفون بحاجة إلى نقل المعلومات بين الأنظمة المختلفة؟
ما مقدار وضع العلامات واكتشاف الأحداث الذي يمكن للمنصة التعامل معه، وكم من الوقت اللازم للمحلل لإعداد البيانات؟
هل يمكن للنظام نفسه دعم الفريق الأول وإدارة التوظيف والأكاديمية وفرق الشباب مع نمو متطلبات النادي؟
هل يمكن للمدربين والكشافة والمديرين الفنيين واللاعبين الوصول إلى الأفكار ذات الصلة مباشرة، أم هل تبقى المعلومات في فريق المحللين؟
ما هو الوقت بين تحميل لقطات المباراة والحصول على بيانات ومقاطع فيديو ورؤى قابلة للاستخدام جاهزة للتحليل؟
تكشف هذه الأسئلة مدى ملاءمة المنصة لبيئة عمل النادي وما إذا كان بإمكانها دعم صنع القرار اليومي على النطاق المطلوب.
- ما مدى اتصال سير العمل؟
- ما مقدار العمل الآلي؟
- هل يمكن توسيع نطاقه عبر النادي؟
- من يمكنه الوصول إلى الإخراج؟
- ما مدى سرعة توفر المعلومات؟
Frequently Asked Questions
لماذا لا يكفي جمع المزيد من البيانات بمفرده؟
تصبح البيانات الأولية مفيدة فقط عندما يقوم شخص ما بتفسيرها في السياق. النادي الذي يجمع آلاف نقاط البيانات في كل مباراة ولكنه لا يزال يعتمد على الإسناد التبادلي اليدوي عبر الأدوات غير المتصلة ينتهي به الأمر إلى الحصول على رؤية تصل بعد فوات الأوان للتأثير على المباراة التالية، بغض النظر عن كمية البيانات الموجودة في النظام.
هل ذكاء البيانات مناسب فقط لنوادي النخبة ذات الموارد الجيدة؟
لا. جعلت المنصات التي لا تعتمد على الكاميرا والتي تعتمد على الذكاء الاصطناعي إمكانية الوصول إلى ذكاء البيانات باستخدام لقطات من هاتف أو كاميرا جانبية واحدة، وليس فقط خلاصات بجودة البث. إن إمكانية الوصول هذه هي ما يسمح للأكاديميات والنوادي الشعبية بتشغيل التحليلات التي كانت تتطلب في السابق قسمًا مخصصًا للتحليلات.
ما الذي يجب على النادي إعطاء الأولوية له أولاً عند ترقية مجموعة التحليلات الخاصة به؟
يميل توصيل الفيديو والبيانات في نظام واحد إلى تقديم أسرع عائد عملي، لأنه يزيل أعمال التسوية اليدوية التي تستهلك معظم ساعات المحلل. يصبح السياق التكتيكي وأدوات مواجهة اللاعب أكثر قيمة بمجرد أن يتم إنشاء هذا الاتصال التأسيسي.
ما مدى السرعة التي يجب أن تقوم بها المنصة الحديثة بتحويل لقطات المباراة إلى رؤية قابلة للاستخدام؟
يعد التحول في غضون 24 ساعة تقريبًا من تحميل اللقطات معيارًا معقولًا لمنصة مصممة للذكاء الحقيقي بدلاً من التجميع الأساسي.
