De Revolutie van Sport Analytics: De sleutel tot succes in de Formule 1 en voetbal

In de moderne sportwereld heeft technologie een ongekende impact gehad op de manier waarop teams en atleten hun prestaties optimaliseren. Een van de meest opwindende ontwikkelingen op dit gebied is de opkomst van sport analytics. Het gebruik van geavanceerde analysetechnieken, machine learning en datavisualisatie op historische data biedt inzichten die voorheen onmogelijk te verkrijgen waren. In deze blog zullen we de mogelijkheden en beperkingen van sport analytics verkennen, met een specifieke focus op de Formule 1 en voetbal. In deze twee sportdomeinen hebben we klantcases uitgevoerd. 

Case 1: Formule 1 

Sportanalytics wordt binnen de Formule 1 al ontzettend veel toegepast. Het belangrijkste doel is prestatieverbetering. Hierbij moet je denken aan het analyseren van rondetijden, brandstofefficiëntie, bandenslijtage, aerodynamica, bochtentechniek, rempunten en andere factoren die van invloed zijn op de prestaties.

Naast prestatieverbetering wordt er ook steeds meer gedaan aan scouting en talentidentificatie, waarbij de prestaties van jonge coureurs worden geanalyseerd om de beste toekomstige coureurs te ontdekken.

Tenslotte is fanbetrokkenheid een belangrijke commerciële factor, waarbij het publiek actief meedoet in het voorspellen van driver-of-the-day, pitstopstrategie, etc. Fans krijgen een nieuwe manier om betrokken te raken bij hun favoriete sport door middel van geavanceerde statistieken, visuele weergaven en live-analyses. Dit leidt tot een verhoogde interesse en betrokkenheid bij sportevenementen.

Om data te verzamelen wordt in de Formule 1 uitgebreid gebruik gemaakt van telemetrie. Honderden sensoren in de auto verzamelen continu gegevens over zaken als snelheid, acceleratie, remmen, brandstofverbruik en bandentemperatuur. Deze gegevens worden in real-time naar de pitmuur gestuurd, waar ze worden geanalyseerd om prestaties te optimaliseren en strategische beslissingen te nemen tijdens de trainingen, kwalificaties en de race.

De figuur hieronder laat zien dat er een frame op de auto is geplaatst met sensoren die de aerodynamica meten.

Klantcase ESports – Oracle Race Data Experience 

Race-simulator data wordt ook een steeds belangrijkere bron van informatie voor de ontwikkeling en afstelling van de auto, omdat de simulaties een steeds betere benadering van de werkelijkheid zijn. Het voordeel van simulatie is dat je veel sneller kunt itereren om verbeteringen uit te proberen voordat je ze op het echte circuit toepast.

Full Orbit heeft in samenwerking met Oracle dashboards ontwikkeld om de race-ervaring met analytics en AI nog verder te verbeteren. De data die een rijder tijdens het racen genereert, wordt geanalyseerd en gebruikt om de rijder adviezen te geven over zijn rijstijl en prestaties. Hieronder staat een screenshot van een van de dashboards. In de plaatjes van het circuit krijgt de rijder advies over wat hij moet doen met gas en rem om de beste rijder overall te evenaren. Ook is zichtbaar hoe zijn gedrag verschilt in een ronde ten opzichte van zijn eigen snelste ronde. (Lees het blog "ORACLE F1 Data Applicatie & Dashboards" voor meer gedetailleerde informatie.)

De samenwerking met Full Orbit leidt er toe dat we naar een volgende fase van ons Race Data Experience Center kunnen groeien. Alles om de experience en de use case beter te maken!  Heel fijn dat we partners zoals Full Orbit hebben die ons hier zo hands on bij helpen!” 

Samary Lalmy –  Cluster Leader Benelux Alliance & Channel at Oracle 

Case 2: Voetbal  

In het voetbal draait analytics om de prestaties van individuele spelers en teams te evalueren, zoals snelheid, uithoudingsvermogen, passnauwkeurigheid, balbezit, schotnauwkeurigheid en verdedigende statistieken. De inzichten worden gebruikt voor het selecteren van de juiste spelers en het maken van tactische beslissingen door coaches, managers en technische staf. Clubs zetten steeds meer in op beter gebalanceerde trainingsprogramma’s door het detecteren van blessurerisico’s.

Een andere toepassing is het scouten op basis van statistische indicatoren en speelstijlanalyse, zie ook de hieronder genoemde klantcase.

Data wordt op veel verschillende manieren verzameld. Met geavanceerde trackingtechnologieën worden de bewegingen van spelers en de bal gevolgd tijdens wedstrijden. Dit omvat het gebruik van GPS-trackers, camera's en sensoren in het speelveld. Spelers hebben ook steeds vaker een zender bij zich. Per wedstrijd of training kunnen miljoenen datapunten worden verzameld. Door deze gegevens te analyseren kunnen teams inzicht krijgen in looplijnen, snelheid, afgelegde afstand en positionering van spelers.

Daarnaast worden spelstatistieken bijgehouden zoals doelpunten, assists, passnauwkeurigheid en defensieve acties.

Klantcase Talentscouting 

We hebben in een klantcase voor een eredivisieclub analyses uitgevoerd op de potentie van voetbalspelers. De dataset bestond uit een groot aantal spelers waarbij de kenmerken en resultaten van meerdere seizoenen waren opgenomen. De kenmerken bestonden uit fysieke, spel-tactische en beschrijvende kenmerken zoals leeftijd en club. De resultaten van de analyse en de vergelijking van verschillende algoritmes leverden een helder inzicht in welke kenmerken in welke mate invloed hebben op de prestaties en marktwaardering van een speler. Met deze inzichten is het mogelijk om jonge spelers te scouten en op hun sterke punten verder te ontwikkelen.

Sport Analytics Beperkingen 

Naast alle voordelen zijn er zijn ook beperkingen van Sport Analytics: 

Menselijke factor: Hoewel sport analytics waardevolle inzichten kan bieden, blijft de menselijke factor essentieel. Er zijn aspecten zoals teamchemie, intuïtie en leiderschap die moeilijk in cijfers te vatten zijn. Daarom is het belangrijk om een gebalanceerde benadering te behouden tussen data en het menselijk oordeel. 

Datakwaliteit en privacy: Het verzamelen van nauwkeurige en betrouwbare data is van cruciaal belang voor effectieve sport analytics. Er kunnen echter uitdagingen zijn met betrekking tot de kwaliteit van de gegevens en de privacy van atleten. Het is belangrijk om zorgvuldig om te gaan met gevoelige informatie en ervoor te zorgen dat de verzamelde gegevens op ethische wijze worden gebruikt. 

Conclusie

Sport analytics wordt bij steeds meer sporten toegepast, omdat inmiddels is bewezen dat met data analytics flinke competitieve voordelen behaald kunnen worden.  

In deze blog hebben we laten zien hoe dit in de praktijk werkt met klantcases uit de formule1 en voetbal. 

Wilt u ook inzichten halen uit uw data, dan kan Full Orbit u hierbij helpen.