Datapohjainen päätöksenteko jalkapalloseurojen pelaajahankinnassa

Abstract

Ammattilaisjalkapallo on vuosien mitassa kasvanut kymmenien miljardien kokoiseksi bisnekseksi ja pelkästään pelaajasiirtoihin käytetään miljardeja vuosittain. Lisäksi data-analytiikka ja koneoppiminen ovat kasvaneet merkitystään usealla osa-alueella mukaan lukien pelaajahankinnassa. Niiden merkitys päätöksenteon tukena ja kilpailukyvyn säilyttämisessä taloudellisesti ja urheilullisesti on valtava. Tutkielmassa tarkastellaan vertaisarvioidun kirjallisuuden valossa, miten jalkapalloseurat voivat valjastaa moniulotteisen datan käyttöönsä ja miten se voidaan jalkauttaa tukemaan päätöksentekoa pelaajahankinnoissa. Tutkielma on kirjallisuuskatsaus keskittyen erityisesti datamuotoihin, datan keräysmenetelmiin, sen hyödyntämiseen pelaajien arvioinnissa ja osana päätöksentekoa organisaatioissa. Datamuoto riippuu paljon siitä, mitä halutaan tutkia. Tutkielman perusteella usein käytettyjä datamuotoja pelaajahankinnan kontekstissa ovat tapahtuma-, sijainti- ja videodata. Dataa analysoimalla mitataan pelaajan tai joukkueen suoriutumista, tutkitaan taktisia aspekteja sijaintidatan avulla ja kehitetään kokonaisvaltaisia suoriutumisen mittareita. Näitä menetelmiä hyödynnetään pelaajahankinnassa arvioimaan pelaajan sopivuutta joukkueen taktiseen viitekehykseen tai ennustamaan hänen markkina-arvonsa kehittymistä. Haasteet datan hyödyntämisessä liittyvät saatavuuteen, sen keräämismenetelmiin ja lopulliseen käyttötarkoitukseen sekä ymmärtämättömyyteen kontekstista, jossa data on kerätty. Johtopäätöksenä data-analyysistä on tullut osa jalkapalloseurojen pelaajahankintaa. Se auttaa seuroja vähentämään riskiä pelaajahankinnassa ja edistää kilpailukykyistä asemaa markkinoilla.