О связи фильма Moneyball и футбола

Сформировалось такое мнение, что применение статистики и анализа данных в спорте берет свое начало с Moneyball, термина, который был придуман для описания методологического подхода к формированию боеспособной бейсбольной команды, учитывая тот факт, что у MLB бюджеты на оплату имеют весьма скромные размеры. Идея довольно простая: подход Moneyball базировался на объективных фактах и аналитике данных для создания моделей решений, вместо того, чтобы опираться на действия опытных аналитиков-скаутов. Теперь небольшие команды получили возможность соревноваться с гораздо более крупными командами, при помощи перекупки недооцененных игроков и перепродажи переоцененных. 

Начиная с того момента в мире спорта происходит стабильная тенденция роста использования аналитики данных. В наличии имеется большое количество историй успеха команд, применяющих аналитику данных для улучшения и повышения производительности или даже для прогнозов возможных исходов событий. Аналитика быстро совершенствовалась и дала большой эффект таким видам спорта, как бейсбол, американский футбол и баскетбол, во многом непредсказуемая игра в футбол оставалась «наименее статистической из основных видов спорта» по версии New York Times до определенного времени. В первую очередь, внимания заслуживает статья Financial Times о футбольных клубах, анализирующих данные для улучшения поиска и рекрутинга лучших игроков. 

У изучения, основанного на данных имеется много позитивных моментов. Как уже было упомянуто, употребление аналитики данных на начальных этапах изучения позволяет расширить возможности при поиске игроков и предоставлении клубам доступа к рынкам, которые были ранее недоступны. Особенно важно это для малых и средних футбольных клубов с небольшим бюджетом, которые находятся в заведомо невыгодном положении. Оптимальные игроки, в которых они нуждались, уже котировались на рынке и выходили за рамки доступных бюджетов. Поэтому наличие отдела аналитики обойдется дешевле, чем путешествие по миру, с целью получения игроков.

Еще одно преимущество в скаутинге -  это большая эффективность. Во всем мире в наличии есть около 265 миллионов профессиональных футболистов, не считая молодежи и любителей. Ни один скаут не в состоянии обработать все эти данные, обдумать вводные и найти самую оптимальную партию для своего футбольного клуба. Но все же, компетентная аналитическая команда может эффективно обрабатывать все эти данные и находить правильные взаимосвязи и совместимость между потенциальными игроками - метрики, наиболее необходимые для футбольного клуба. 

Но в аналитике данных есть недостаток и он состоит в том, что она целиком базируется на объективных данных. Вне зависимости от количества анализируемых показателях, есть такие специфические качества, как командная динамика, темперамент, мотивация и даже такие моменты, которые нельзя определить с помощью специальных средств машинного обучения. В этом  и состоит уникальность игры в футбол. Только человек может отлавливать определенные нюансы, поэтому футбольные скауты еще долго будут востребованы, поскольку в этом они превосходят машины. Все, что нужно в этом случае - направить их видение в нужное русло. 

Как вывод, не смотря на то, что лучше и предпочтительней использовать анализ данных в футболе, нельзя рассматривать его как приоритетную составляющую, а скорее как довесок к традиционному скаутингу. Теперь футбольные клубы получили хороший список потенциальных новобранцев, который доступен скаутам для поиска наилучшего игрока для клуба. Поэтому, считается, что включение анализа данных в деятельность клубов приведет к достижению максимального эффекта.