Prioritätensetzung

Interessante Sequenz im exzellenten Ringer NFL-Podcast vom Dienstag, wo Robert Mays und Kevin Clark einleitend von ihrem Besuch im Trainingslager der Minnesota Vikings erzählen. Tenor: Wir waren dort und du glaubst nicht wie geil der Trainingskomplex ist.

Hintergrund: NFL-Trainingszentren sind für gewöhnlich relativ graue Bauten. Wo Colleges Millionen und Abermillionen in ihre Facilities investieren müssen um Top-Recruits anzuziehen, zieht die NFL ihre Spieler entweder per Verpflichtung (Draft) oder mit vielen Dollar-Scheinen an. Stylische Arbeitsumgebung? Wurscht – solange die Ziffer auf dem Lohnzettel passt.

Aber das ist nicht der Punkt. Mays/Clark: Ein so modernes Trainingszentrum ist die Zukunft der NFL. Medizinisches Zentrum, Trainingsmöglichkeiten – alles möglich. Es ist Chip Kellys feuchter Traum. Chip war bloß drei, vier Jahre zu früh. Innovation jetzt möglich auf höchster Ebene, auch in Analytics. Mit vielen Dutzend Millionen investiert die NFL in diese Sachen – wir sehen in Minnesota die Zukunft der NFL.

Es ist nur in einem Nebensatz gefallen, aber es ist gefallen: „Innovation jetzt möglich – auf höchster Ebene, auch in Analytics.“

Wie man auf die Idee kommt, dass es für „Analytics“ besonders moderne Einrichtung braucht – keine Ahnung. Fakt ist: „Analytics“ kann vieles bedeuten. Die Grundstufe dessen sind Auswertungen wie auf diesem und vielen anderen Blog aufgezeigt. Zumindest für jene Auswertungen auf diesem Blog kann ich bestätigen, dass man dafür nicht mehr als das Play-by-Play Sheet, Microsoft Excel und ein paar Stunden Zeit braucht. Und etwas guten Willen.

Zur Analyse von Success-Rates ist noch nicht mal Programmierkunst gefragt. Zwei Excel-Befehle reichen aus: WENN und UND.

Was man dafür gewinnen kann: Mehrere Prozentpunkte an Siegchance. Vermutlich nicht so viele Punkte wie man für 150 Mio. an Spielermaterial zusammenkaufen kann, aber bestimmt mehr als wenn Coaches anstatt bis 1h nachts bis 3h nachts vor der modernsten und hochauflösendsten Videoleinwand der Welt wachbleiben um mit irgendwelchen unentdeckten Mismatches im Run-Blocking 3 Yards Raumgewinn netto zu finden.

Dass die NFL Abermillionen in die Hand nimmt um modernste Trainingszentren zum Herauskitzeln kleiner Leistungsvorteile zu finanzieren und gleichzeitig trotz überwältigender (und kostenfreier) Beweislast nicht akzeptiert, dass 1st & 10 kein Running Down ist, mag amerikanischen Baufirmen gefallen, ist aber haarsträubend im Sinne von sportlicher Ziel- und Prioritätensetzung.

Doch vermutlich tickt die NFL wie der Rest der Welt: Umdenken ist die letzte Option. In der Zeit bis dahin machen wir es uns lieber bequem und protzen mit fetten Autos und glitzernden Fassaden.

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5 Kommentare zu “Prioritätensetzung

  1. Bzgl. der 1&10-„Problematik“:
    Würde es Sinn machen sich das pro Team bzw. Coach/Playcaller anzuschauen, so von der Datenmenge pro Team her? Ich könnte mir doch durchaus vorstellen, dass es in der NFL Coaches gibt, die da etwas moderner sind als andere.

  2. Moin Interessanter Artikel
    Bin noch neu beim Thema Analytics und würd gern selber mit Excel etwas rumprobieren, um zum Beispiel einen Scouting Report zu bestimmten Teams zu erstellen (Pass/Run Ratio nach Personnel und Down & Distance oder Wahrscheinlichkeit eines Blitzes bei D&D).
    Deshalb würde mich mal interessieren wo man Play-by-Play Sheet´s mit personnel groups bekommt.
    Zum Thema Personnel Grouping fand ich bis jetzt nur was auf http://www.sharpfootballstats.com.

  3. @Snake:
    Personell-Groupings sind außerhalb von Warren Sharp nicht „for free“ erhältlich und auch zu schwer für flache Excel-Tabellen. Du kannst dir diesbezüglich mal „Armchair Analysis“ anschauen (https://www.armchairanalysis.com/data.php), die diese Daten aufbereiten und verkaufen (auch das Datenmodell ist dort aufgezeichnet).

    Ist aber nicht ganz billig: Ca. 100 USD für die einfache Variante mit *.edu E-Mail oder ohne *.edu E-Mail ab ca. 300 USD pro Saison.

    Premium-Data mit Snap-Stats, QB-Hurries usw. sind gar erst ab fast 1.000 USD pro Saison zu haben.

    Ich kann auf diesem Weg bestätigen, dass Warren Sharps Daten sehr akkurat sind. Was ich auch bestätigen kann: Daten wie QB-Hurries weichen teilweise von Anbieter zu Anbieter recht deutlich ab.

  4. Pingback: Analytics-Twitter und die Datenrevolution in der NFL | Sideline Reporter - Eier, wir brauchen Eier!

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