Datan ja datamallien hyödyntäminen alihinnoiteltujen huippujalkapalloilijoiden löytämisessä ja hankkimisessa
Ollila, Ilmari (2025-05-08)
Datan ja datamallien hyödyntäminen alihinnoiteltujen huippujalkapalloilijoiden löytämisessä ja hankkimisessa
(08.05.2025)
Julkaisu on tekijänoikeussäännösten alainen. Teosta voi lukea ja tulostaa henkilökohtaista käyttöä varten. Käyttö kaupallisiin tarkoituksiin on kielletty.
avoin
Julkaisun pysyvä osoite on:
https://urn.fi/URN:NBN:fi-fe2025051341428
https://urn.fi/URN:NBN:fi-fe2025051341428
Tiivistelmä
Nykypäivän jalkapallossa yksi maali saattaa merkitä miljoonien eurojen tuloja, tai tulojen menetystä. Seurat maksimoivat urheilullista hyötyä talouden kustannuksella ja monet seurat ovat ajautuneet taloudellisiin vaikeuksiin huonon pelaajanhankintastrategian takia.
Pelaajat ovat oleellinen osa seurojen lisäarvon tuottoa. Henkilöstöresurssina jalkapallopelaajat ovat nousseet miljoonien eurojen arvoisiksi. Pelaajamarkkinat ovat äärimmäisen kilpailulliset. Urheilujohtajien tavoitteena on vuosia ollut urheilullisen menestyksen saavuttaminen mahdollisimman pienellä taloudellisella panostuksella. Data-analytiikka antaa seuroille mahdollisuuden löytää pelaajamarkkinoilta kyvykkäitä pelaajia, jotka eivät ole tunnettuja tai kalliita. Data-analytiikalla onkin pelaajanhankinnassa paljon historiaa muissa urheilulajeissa. Jalkapallossa data-analytiikka on jäänyt esimerkiksi baseballia ja koripalloa jälkeen sen kaoottisen ja dynaamisen luonteen vuoksi. Jalkapallon kautta voidaan tarkastella teknologian kehityksen mahdollistamaa data-analytiikalla saatavaa lisähyötyä. Koneoppiminen ja data-analytiikan kehittyminen ovat antaneet mahdollisuuden jalkapallolle päästä muiden urheilulajien tasolle data-analytiikan hyödyntämisessä. Kehittyneet data- ja hinnoittelumallit mahdollistavat seurojen tehokkuuden lisäämisen pelaajamarkkinoilla.
Pelaajat ovat oleellinen osa seurojen lisäarvon tuottoa. Henkilöstöresurssina jalkapallopelaajat ovat nousseet miljoonien eurojen arvoisiksi. Pelaajamarkkinat ovat äärimmäisen kilpailulliset. Urheilujohtajien tavoitteena on vuosia ollut urheilullisen menestyksen saavuttaminen mahdollisimman pienellä taloudellisella panostuksella. Data-analytiikka antaa seuroille mahdollisuuden löytää pelaajamarkkinoilta kyvykkäitä pelaajia, jotka eivät ole tunnettuja tai kalliita. Data-analytiikalla onkin pelaajanhankinnassa paljon historiaa muissa urheilulajeissa. Jalkapallossa data-analytiikka on jäänyt esimerkiksi baseballia ja koripalloa jälkeen sen kaoottisen ja dynaamisen luonteen vuoksi. Jalkapallon kautta voidaan tarkastella teknologian kehityksen mahdollistamaa data-analytiikalla saatavaa lisähyötyä. Koneoppiminen ja data-analytiikan kehittyminen ovat antaneet mahdollisuuden jalkapallolle päästä muiden urheilulajien tasolle data-analytiikan hyödyntämisessä. Kehittyneet data- ja hinnoittelumallit mahdollistavat seurojen tehokkuuden lisäämisen pelaajamarkkinoilla.