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Petter: „Deutschland hat den Eintritt in das Big-Data-Zeitalter verschlafen“

Im SPONSORs-Interview erklärt Patrick Petter, Gründer und Geschäftsführer von Global Interlacing, wie Big Data und moderne Analytics-Techniken den Profit eines Clubs maximieren und das Scouting verbessern können. Außerdem zeigt er auf, was Deutschland dabei von anderen Nationen noch lernen kann.

SPONSORs: Herr Petter, wo muss das Thema Analytics in einem Fußballclub aus Ihrer Sicht aufgehängt sein?

Petter: Der Bereich Analytics sollte grundsätzlich einen höheren Stellenwert im Profisport und insbesondere im Profifußball bekommen. Da Analytics und vor allem die Predictive Analytics als vorausschauende Analyse ein Steuerungsinstrument ist, sollte es in der Geschäftsführung eines jeden Unternehmens aufgehängt sein. Operativ ist – in Abhängigkeit von der Aufgabenstellung – eine Verankerung in verschiedenen Unternehmensbereichen möglich. In einigen Profiligen, zum Beispiel in den USA, gibt es bereits eigene Analytics-Abteilungen, die direkt an die Verantwortlichen der Clubs und insbesondere an die Eigentümer und Investoren berichten.

SPONSORs: Der von Ihnen vorgestellte Case mit Hannover 96 bezieht sich ausschließlich auf den Bereich Merchandising. In welchen Bereichen des Sports können Analysen darüber hinaus helfen?

Petter: Analytics ist ein Thema, das an beinahe jeder Stelle im Verein und innerhalb eines Unternehmen einen Mehrwert bieten kann. Mittels Predictive Analytics und komplexen AI (Artificial Intelligence)-Algorithmen kann man zum Beispiel Transfer- und Potenzialanalysen von Spielern durchführen.

SPONSORs: In etwa vergleichbar mit dem Film „Moneyball“, in dem Teammanager Billy Beane auf Basis von gesammelten Daten versucht, für den MLB-Club Oakland Athletics die besten Spieler zu verpflichten.

Petter: Ja, damit kann man es durchaus vergleichen. Es wird simuliert, in wie fern ein möglicher neuer Spieler in das vom Trainer praktizierte Spielsystem passt und wie dieser neue Spieler sich innerhalb eines gewissen Zeitraums entwickeln wird. Außerdem gibt es auch Performance-basierte Maßnahmen. Ein bekanntes Beispiel ist das sogenannte „Ghosting“ – also Deep Imitation Learning Algorithmen.

SPONSORs: Bitte erklären Sie.

Petter: Dabei helfen Live-Performance-Analytics den Trainern, sich auf den Gegner während des Spiels besser einzustellen, um so proaktiv in jeder Situation handeln zu können. Das System erkennt Schwachstellen des Gegners und wertet diese in Echtzeit aus. Zum Beispiel erkennt es, dass der Linksverteidiger des Gegners innerhalb der vergangenen fünf Minuten mehrere Sprints absolviert hat. Aufgrund von historischen Auswertungen benötigt dieser Spieler nun einige Minuten, um sich wieder zu erholen. Dadurch kann das System Vorschläge unterbreiten, die der Coach dann an sein Team weiterleitet. Zum Beispiel, dass man nun den gegnerischen Verteidiger zu direkten Sprintduellen mit dem eigenen laufstärksten Spieler zwingen sollte.

SPONSORs: Gibt es noch weitere Anwendungsfelder außerhalb des sportlichen Bereichs?

Petter: Ja, Predictive Analytics kann man als Club zum Beispiel nutzen, um sein Ticketing zu verbessern und die Zuschauerzahlen für das kommende Heimspiel zu berechnen. Der Algorithmus kann dann sehr genau einschätzen, wie viele Zuschauer ins Stadion kommen. Dadurch kann man beispielsweise den Einkauf im Cateringbereich besser steuern und den Profit maximieren.

SPONSORs: Nennen Sie bitte ein Beispiel, in welchem Bereich uns andere Nationen im Stadionbereich digital einen Schritt voraus sind.

Petter: Das Wembley-Stadion, in Kooperation mit dem britischen Mobilfunkanbieter EE, wurde zum Beispiel mit der MEC-Technologie (Mobile Edge Computing) ausgestattet. Diese ermöglicht es Zuschauern, das Live-Spiel quasi in Echtzeit auf dem Handy zu konsumieren und nebenbei noch aus verschiedenen Kameraperspektiven auswählen zu können. Ebenso kann man damit sogenannte „Motion and Dwell Heatmaps“ erstellen, um so zum Beispiel die Wartezeiten an den Toiletten zu reduzieren.

SPONSORs: Was sind die Vorteile der angesprochenen MEC-Technologie?

Petter: Der Vorteil von Mobile Edge Computing liegt in seiner leistungsstarken und skalierbaren Lösung, da die Daten verteilt, verarbeitet und gespeichert werden können. In Schweden wurden bereits vom Staat alle Eishockey-Erstligisten mit AI-Technologien ausgestattet, damit diese im internationalen Vergleich wettbewerbsfähig bleiben. Das Camp Nou, die Heimstätte des FC Barcelona, wird derzeit auf 5G umgestellt und wäre damit das erste 5G-Stadion Europas. Durch 360-Grad-Kameras können Zuschauer nun von zu Hause aus mittels Virtual Reality das Spiel in ganz neuen Formen erleben. Nur in Deutschland hängen wir sportartenübergreifend den anderen Ländern hinterher.

SPONSORs: Warum ist das so?

Petter: Ich glaube, da gibt es mehrere Punkte. Zum einen verfügen die anderen europäischen, oder auch amerikanischen Clubs über deutlich mehr Kapital, da dort die finanzielle Struktur aufgrund von Investoren der Clubs deutlich höhere Budgets ermöglichen. Zum anderen ist es ein Fakt, dass Deutschland den Eintritt in das Big-Data-Zeitalter etwas verschlafen hat.

SPONSORs: Woran machen Sie das fest?

Petter: Länder wie die USA oder China investieren seit zwei Jahrzehnten in verschiedenste Big-Data-Themen und bilden Data Scientists und andere ähnlich geartete Berufe an den Universitäten aus. Es gibt in China bereits Schulen, bei denen ab der siebten Klasse die Programmiersprache Python gelernt wird, welche eine der wichtigsten Programmiersprachen für Data Science ist.

SPONSORs: Was raten Sie den deutschen Clubs vor diesem Hintergrund?

Petter: Die Vereine sollten anfangen, externe Spezialisten hinzuzuziehen oder Personal einzustellen, um solche Projekte voranzutreiben und zu etablieren. Das Ergebnis ist ein besseres Stadionerlebnis für den Fan und eine verbesserte Mannschaft. Dies ist die Grundvoraussetzung eines erfolgreichen Vereins – sowohl sportlich als auch wirtschaftlich.

SPONSORs: Herr Petter, vielen Dank für das Gespräch.

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