Wie Daten & KI den Profifussball revolutionieren: Einblick in die Bundesliga – mit Hendrik Weber, DFL

00:00:00: weil wir ein Live-Produkt haben und da ist wirklich die Datenerfassung, die quasi in Millisekunden auch durch die Pipeline durchgeht.

00:00:07: Und am Ende ein Fan ankommt sehr relevant!

00:00:22: Herzlich Willkommen zum DataCulture Podcast.

00:00:24: Ich bin Karsten Bange, Gründergeschäftsführer von BAG und mein Gast heute ist Hendrik Weber und er verantwortet die Sporttechnologie bei der Deutschen Fußballliga und damit bekommen wir sehr viele spannende Einblicke was eigentlich schon alles bei solchen Fußballspielen an Daten erfasst wird.

00:00:43: Neben dem Überblick bekommen wir auch einen tollen Einblick, finde ich zu den Newscases.

00:00:47: Und die sind sehr, sehr breit.

00:00:49: da geht es um Medienthemen zum Beispiel welche Bilder wohin ausgespielt werden.

00:00:55: Es geht um Themen die Spieler Ereignisse zu erfassen und damit zum Beispiel Statistiken bereitzustellen aber auch viele Andernungsfelder darüber hinaus für die Mannschaften Für die Clubs für die Trainer.

00:01:07: Da ist also sehr viel geboten.

00:01:09: Ich persönlich fand am Spannenden den Digital Twin.

00:01:12: Also durch ein D-Modell aller Spieler kann man inzwischen quasi auch so einen Spiel komplett in der virtuellen Welt darstellen, was sich daraus dann alles für Möglichkeiten ergeben hören wir auch gleich.

00:01:24: Insofern viel Spaß mit Erfolg!

00:01:27: Hallo Hendrik!

00:01:28: Hallo

00:01:29: Carsten!

00:01:31: Toll, dass du heute zu Gast bist, Hendrik.

00:01:33: Du verantwortest ja die Sporttechnologie bei der Deutschen Fußballliga – DFL.

00:01:39: Vielleicht gibt es uns erst mal einen kurzen Überblick, was da eigentlich alles drunter fällt.

00:01:44: Weil die meisten unserer Zuhörerinnen und Zuhörer werden wahrscheinlich da jetzt ehrlich gesagt noch nicht so einen guten Einblick

00:01:49: haben?

00:01:50: Es kann gut sein auf der anderen Seite, die dir dann dazu Hörer gerne Fußball sehen und schauen werden mit Themen, die mit denen ich mich traktäglich beschäftige, gleichwohl sehr oft zu tun zu haben, spätestens wenn sie sich über die Schichtssicht der Leistung vom Platz aufregen.

00:02:06: aber... Gern erst mal zu Dünzeln eine Frage.

00:02:08: Genau, ich darf seit vielen Jahren bei der Welt tätig sein im Bereich Sporttechnologie.

00:02:16: Das ist ein richtig großumfassendes Feld.

00:02:18: Es macht vielleicht Sinn das ein bisschen zu unterteilen.

00:02:21: Es gibt einmal wie unterscheide so ein bisschen On-Pitch und Off-Pitsch-Sporttechnologie.

00:02:26: also alles was man mit On-pitch versteht sind alle Technologien die rund um das Fußballspiel angewendet werden.

00:02:32: Also da geht es um... tatsächlich fängt es an mit Technik, also mit dem Ball oder mit dem Stollen.

00:02:39: Oder den Brustgurten, denen die Spieler tragen, wo Daten erfasst werden aber auch eine ganze Reihe von Kameras, die in den Stadien fest verbaut sind um die Sportdaten zu erfassen gehen wir bestimmt später noch ein bisschen tiefer ein.

00:02:57: Also alles was irgendwie im Stadion passiert und irgendwo sehr eng ... mit dem Spielansicht verbunden ist.

00:03:05: Und Off-Pitch, das dann so ein bisschen alles eher drumherum... Also da haben wir jetzt zum Beispiel auch als Liga Technologiepartnerschaften.

00:03:13: Wir haben eine große die wir mit AVS haben.

00:03:16: Da dreht sich natürlich logischerweise alles um Cloud.

00:03:18: also geht es bei uns darum wie können wir da in die Cloud setzen?

00:03:21: Wie können wir gewisse Anwendungen lieber machen in die cloud schieben aber auch Dinge die Ja, die mit Fan-Dat zu tun haben oder eben das sich mit dem Medienprodukt.

00:03:33: Also am Ende sind wir eine Liga, die zwei Dinge machen vielleicht noch zum Ende und hat ein bisschen zwei Aufgaben als Ligaorganisationen.

00:03:41: Zum einen die Bundesliga zu organisieren sicherzustellen dass alles ordentlich funktioniert und zum anderen die Rechte zu kommerzialisieren.

00:03:49: Und dafür ist natürlich Bundesligand Medienprodukte.

00:03:52: und auch in den Medienprodukten spielen Daten und Technologien eine große Rolle immer mehr Und auch da darf ich meinen Beitrag leisten.

00:04:04: Okay, also in dem Sinne Daten zu liefern um das Medienprodukt interessanter zu machen.

00:04:11: Das stelle ich mir dann erstmal so vor dass quasi da Statistiken verfügbar sind was man ja ein bisschen sehen kann.

00:04:16: Was ist es?

00:04:17: Ich laufe Wege strecken irgendwie sowas.

00:04:21: Erste Frage ist das so richtig verstanden?

00:04:23: zweite Frage kriegen die Vereine zum Beispiel auch etwas von den Daten?

00:04:30: Ja und ja, also in der Medienberichterstattung ist natürlich ganz offensichtlich wenn da ein Statistik eingeblendet werden das dann diese Daten erhoben werden müssen und irgendwie hoffentlich kontextbezogen sinnvoll eingesetzt werden.

00:04:44: Das ist aber tatsächlich nur so der sehr offensichtliche Teil wo die Daten eine Rolle spielen sollen.

00:04:49: sie spielen eigentlich einen sehr sehr vielen Prozessen dazu eine Rolle.

00:04:52: vielleicht nur ein.

00:04:53: zwei Beispiele genannt wenn wir zum Beispiel die einen guten Audio Ton produzieren wollen, dann gibt es ja Richtmikrofone und diese Richtmokropone werden Positionsdaten verwendet.

00:05:06: Der Positionsanaheim da wo der Ball ist wird erhoben und die Mikrofonne werden natürlich automatisch so ausgerechnet dass sie da sind wo das wo die Aktion ist.

00:05:15: Das heißt wo da Touch am Ball ist, dass man das wirklich augemäßig gut auffängt.

00:05:19: Also das ist ein Beispiel wo Daten reinfließen genauso eben was wir machen versuchen So gesagt, so genoche Content auszuspielen.

00:05:28: Das heißt wenn wir eine internationale Liga die international gesehen wird weltweit und wenn wir im Content produzieren was für gewisse Territorien spezialisiert ausgespielt wird also was muss man sagen nach Japan dann ist es vielleicht für einen japanischen Zuschauer interessanter eher die japanische Spieler in einem Highlight Clip zusammen zu sehen als vielleicht ... anderer Nationalitäten.

00:05:56: So können wir quasi Daten basiert, aber dann... ... Content creating war die japanischen Stühle häufiger vorkommen oder etwas mehr zu legen.

00:06:03: Wenn das auch da ist, ist es quasi gerade in diesem Produktionsabläufen, spielen Daten zunehmend eine große Rolle.

00:06:10: Also es ist halt nicht nur dass die Grafik mit kein Ballbesitzverhältnis sondern es sind auch wirklich die ganzen Prozesse, die da darunter liegen, die alle und eigentlich alle aber zunehrenden Daten gestützt funktionieren.

00:06:22: Okay, spannend!

00:06:23: Ist das dann auch automatisiert?

00:06:25: also ist dann klar ok zielgruppe japan und werden die die klipps schon automatisch erstellt?

00:06:32: oder ist das der eine unterstützung für menschen die sowas tun.

00:06:36: Also es gibt total automatisierte prozesse wo wir vor festlegen das sollte am ende so aussehen laufen die prozeste durch ohne dass da einen personen anlegt was geschnitten und produziert, Aber doch in allermeisten Fallen ist es so ein Hybrideransatz, wo der klassische Human in the Loop stattfindet oder eben auch einen Redakteur.

00:06:59: Der dann schon nochmal für den finalen Qualitätscheck macht.

00:07:04: weil doch für uns als rechte Inhaber und Bundesliga wollen wir schon sicher gehen dass wir da die höchste Qualität rauskriegen und da nichts drin ist was wir nicht haben wollen aber auch durchaus noch so bisschen so ein Redaktion in Touch schreien bringen, wo man merkt, das ist vielleicht Daten wie sich noch automatisiert komplett abgebildet.

00:07:23: Das ist eher wie ich sage, der Standardprozess.

00:07:26: Für diese Daten müssen wir erst einmal erheben die Daten.

00:07:32: Was sprechen wir von den offiziellen Spieldaten?

00:07:34: Dass uns zum einen erstmal so stammwarten, also wie klassisch welche Spieler haben wir dann und an welchen Stahlien und wie ist das Wetter und solche Sachen.

00:07:43: Dann sind sie sogar ein Spielereignis-Daten.

00:07:47: typischen Sachen sind Tore, Auswechslungen, Karten.

00:07:50: Aber geht natürlich dann auf tiefer in einem Datenkatalog mit zwei Kämpfe, Luftzwei Kämpfen für links rechts und so weiter.

00:07:57: Und als drittes Komponent haben wir dann sogar ein Positionsdaten.

00:08:03: die werden mit optischem Tracking System erfasst wo man eben ja misst Wo war denn der Spieler?

00:08:10: In welcher Sekunde?

00:08:11: also diese ganzen räumlichen Statistiken oder gelaufenen Meter die kommen dann oft aus diesen solchen Positionen.

00:08:17: Die werden quasi zentral erfasst, genannt ist zentrale unsere Liga in so einem Data Hub, so nennen wir das intern wo wir jetzt zentrale haben.

00:08:25: und dann gibt es von da aus eine Reihe von Use Cases.

00:08:29: nur einer war den einen eben angesprochener Audio Optimierungs Case.

00:08:35: Und dann gibt's aber eine Fülle von von use cases wo all diese Informationen Daten anweinfliessen.

00:08:42: Da wollen wir sicherlich gleich noch ein paar mehr erfahren, aber bevor wir das tun.

00:08:47: Wo werden jetzt überall Daten erfasst?

00:08:49: Ein Paar hast du ja schon erwähnt, aber jetzt zum Beispiel gerade diese Positionsdaten oder auch dieses Spielereignis-Daten wird das quasi aus einem Videofeed ausgelesen... Also wo fallen diese Daten alle an und wie bekommt ihr die?

00:09:05: Man glaubt es kaum in der heutigen Zeit, aber da tatsächlich gibt's ja auch recht manuelle Prozesse die da stattfinden.

00:09:10: Also das Video.

00:09:10: viel wird live gestreamt an eine Stelle oder dann da sitzen Menschen vor Tablets und die digitalisieren dann die Daten.

00:09:17: Das sind alles sehr hoch geschulte Personen, die das also in einer sehr, sehr niedrigen Latenz sehr viele Datentiefe erfassen.

00:09:26: Aber das findet tatsächlich noch in einem recht manuellen Prozess statt.

00:09:30: Wir machen das auch so, wir meine ich in dieser Stelle Die Liga, die da einen Joint Venture ausgegründet hat und es namens Portex Solutions als eine eigene Firma gibt, die sich darauf spezialisiert hat.

00:09:42: Aber im globalen Daten-Kontext gibt es Firmen, die das eh nicht machen, die dann aber ihre Operation Center irgendwo global in der Welt verteilt haben und nur sorgen müssen dass die Videos irgendwie hingestreamt kommen und dann solch ein Prozess erstattet.

00:09:57: Da sind diese eigenen Daten.

00:09:59: Wir arbeiten derzeit daran Also machen das schon unter dem Radar gerade, dass wir quasi so eine sogenannte Auto-Event Detection, also Auto-Maschall-Eventsdaten erfasst und machen.

00:10:11: Und das fußt dann vor allem auf diese sogenannten Positionstarten, Trackinggärten.

00:10:16: die werden quasi automatisiert mit Kameras erfasst Mit KI, mit Edge Computing, mit relativ viel Tobu Power werden da sie die Spiele erfasst.

00:10:26: Und daraus werden dann Produktionsdaten errechnet und diese wiederum Verwendet man teilweise, um automatisch Dach aus Erkensdaten zu generieren.

00:10:34: Das gibt dann Prozess wo zukünftig wir nicht mehr alle Daten manual fassen sondern wird ein Teil automatisch durch die Pipeline durchgehen und die Menschen machen nur noch quasi eine Anreicherung oder vielleicht eben eine Qualitätssicherung.

00:10:51: aber vieles wird sukzessiver auch automatisiert werden.

00:10:54: Okay, jetzt erwähnt sich sogar das Stollenbrustband.

00:10:58: Ich glaube der Ball selber hat ja auch, funkt ja auch Positionsdaten.

00:11:02: also wo kommen noch weitere Daten her?

00:11:03: Aushaltes aus von den Kameras?

00:11:05: Bei uns in der Bundesliga derzeit nicht aber es gibt ein Chip im Ball.

00:11:10: Da gibt's mehrere Provider die das über die letzten Jahre mit zusammen mit den Herstellern entwickelt haben.

00:11:17: Also da gibt's Sachen wo dann der Chip in der Mitte des Balls quasi ist und auf diese den Druck zu absorbieren.

00:11:25: Es gibt dann andere Applikationen, aber die gibt es durchaus.

00:11:30: Den haben wir jetzt in der Bundesliga aktuell nicht am Start, aber es gibt denen und da werden dann meistens hundert, zweieinhalb Frames pro Sekunde quasi die Position des Buddels gemessen.

00:11:44: Man weiß immer wieder, als Sekunde wo er ist.

00:11:46: Man kennt das so ein bisschen von.

00:11:47: oder wer wird das sicherlich jetzt bei der Fußballbehermung im Sommer?

00:11:50: Bei der FIFA-Währen sehen.

00:11:51: Da gibt's einen Chip im Ball Und wenn da enge Handspielsituationen sind und man sieht, ob man manchmal so einen Trace von dem Ball wurde er quasi vom Hand abgefälscht.

00:12:03: Und hat dann Impulse in den Hand bekommen?

00:12:04: Ja, nein!

00:12:06: Dann basiert das auf Basis eines Chips ins Ball.

00:12:10: Was wir machen, wir tracken den Ball optisch... ...und die Systeme ist mittlerweile auch sehr gut.

00:12:16: Wir haben ja auch die sogenannte Tor-Linentechnologie in der Bundesliga.

00:12:20: Das sind noch mal Exzts.

00:12:23: Sie sind direkt auf die Torlinie oder im Torraum fokussiert.

00:12:30: Und sie mit sehr hohen Auflösungen, den Ball auch sehr gut tracken.

00:12:34: Tractor-Centimeter genau ist er über der Linie oder nicht und da desass nutzen wir sogar aktuell auch im Schiedsrichterwesen um einfach dem Schiedsericht an der Hilfestellung zu geben wurde der Ball irgendwo abgefälscht oder nicht?

00:12:48: auf Basis von optischen Systeme und nicht mit Chip im Ball?

00:12:53: Habe ich das richtig verstanden?

00:12:55: Nur für den Torraum?

00:12:56: Ja,

00:12:57: also sieben pro Seite.

00:13:02: Eigentlich haben wir zwei Anwendungsfelder zum einen und mit dem Schützlichter innerhalb von einer Sekunde auf die Uhr, der so ein Signal zu geben, Tor oder kein Tor.

00:13:13: Wir haben über diese Kameras auch in unser VRSystem integriert sodass Schiedsrichter, also der Video-Assistentin der Stelle.

00:13:23: Zugiff auf diese einzelnen TET-Kameras hat.

00:13:27: Also noch mehr und die sie dann quasi nutzen kann weil ganz hilfreich sind, weil ja eben auf den Torraum ausgerichtet sind oder findet ja meistens rübsen die Action statt.

00:13:37: Und so kann er natürlich von jeder Perspektive einmal rund um den Torraum fliegen quasi und genau gucken wo er die beste Kameraperspektiv hat um eine vielleicht knifflige Situation wirklich gut aufzulösen.

00:13:49: Also nicht nur Tor, sondern zum Beispiel auch F-Meter oder Faul.

00:13:52: Genau.

00:13:54: Und wie viele Kameras gibt es dann insgesamt?

00:13:57: Es gibt diese Viertze für TLT und fürs Tracking haben wir weitere... ...ehr nach Kamera und Infrastruktur sind's noch mal... ...sechzehn.

00:14:06: Das kommt ein bisschen doch an, wie hoch die Tribünen sind und wo.

00:14:10: Aber ich würde sagen plus minus haben wir dreißig Kameras in jedem Stadion der Bundesliga einer zweiten Bundesliga, die nur für sage ich mal Sport und Sport-Datentechnologieapplikation verwendet werden.

00:14:23: Zu wird sich dazu kommen noch die ganzen Broadcast-Kameras, die eigentlich verwenden werden um das Basis-Signal zu schmalben was dann am Ende ein Partner in Skyderzone ausstrahlen.

00:14:35: Und das sind dann je nach Spiel, wir haben da unterschiedliche Kategorien auch nochmal zehn bis fünf Zehn so dass wenn man alles zusammenrechnet eine schöne Anzahl von Kameras zusammenbekommt.

00:14:49: Absolut, das heißt also sehr viel eigentlich visuelle Daten.

00:14:54: Also sehr viel Bild eigentlich.

00:14:56: Klar, also am Ende gucken zum Glück ganz viele Menschen Bundesliga und finden es toll und dafür ist natürlich dieses Video und dass das Visuelle wichtig.

00:15:11: aber wie ich noch geschmeingern gesagt habe, also Datenspielende auch zunehmend eine große Rolle und vor allem im Zusammenspiel von Video-und Daten wird es dann richtig spannend.

00:15:24: Ja, jetzt hat der künstliche Intelligenz genau auf das ganze Thema Bilder, Videos

00:15:31: etc.,

00:15:31: in den letzten Jahren wahnsinnig einen Einfluss genommen.

00:15:34: Merkt ihr das auch?

00:15:34: Also seht ihr da auch jetzt mal sprunkhaft gewachsene Möglichkeiten oder Anwendungsbereiche?

00:15:41: Ja natürlich!

00:15:41: Das geht auch um uns nicht vorbei Klub-Ebene auf Liegerebene oder auf globaler Ebene am Start.

00:15:52: Und wir haben da eine Reihe von Anwendungsfällen, die wir testen und teilweise auch schon richtig im Prozess sind, wo man einfach merkt, dass das schon noch mal ein entscheidender Schritt ist, der wirklich einen spannenden Use Care zu generieren.

00:16:13: Also wir haben schon letzten, ich würde sagen ... Seit fünfzehn Jahren würde ich sagen, werden strukturiert Sportdaten jetzt vor allem in der Bundesliga erfasst.

00:16:23: Aber wir waren da einmal relativ Frontrunner im globalen Kontext.

00:16:28: Insofern mag es dann vor zwanzig Jahren schon mal hierhin Sachen gegeben haben aber seitdem wird das Struktur gemacht und so werden liegen die Daten vor und wir hatten eigentlich sehr viele Daten und immer mehr Daten noch immer schneller.

00:16:42: also Vatens ist ja bei uns auch ein... Groß, groß gut.

00:16:46: Weil wir ein Live-Produkt haben und da ist wirklich die Datenerfassung, die quasi in Millisekunden auch durch die Pipeline durchgeht und auch am Ende einen Fan ankommt sehr relevant.

00:16:57: Ich will damit nur sagen dass die Big Data ist da aber jetzt so bisschen.

00:17:02: was machen wir daraus?

00:17:03: Und wie kriegen wir da Kontext rein?

00:17:04: Wie können wir besser personalisieren, lokalisieren skalieren darf das hilft hilft das.

00:17:15: Die LLMs und alles, was mit Deep Learning hilft da sehr stark und nutzen wir auch Wissen auch sehr stark.

00:17:29: Spannend!

00:17:30: Dann lass uns doch noch mal ein bisschen auf die Use Cases eingehen.

00:17:33: Also ein paar hast du ja schon erwähnt?

00:17:35: Ich habe jetzt mal Audiooptimierung dieses Torlinien-Thema oder dieses Entscheidung und Torraum hat es dir genannt Lokaler Content für bestimmte Zielmärkte, geografische Märkte.

00:17:47: Was macht hier noch für spannende Sachen mit den Daten?

00:17:51: Wir können ja mal noch in den ganz anderen Bereich reinzoomen nämlich in diesem sportlichen Bereich.

00:17:57: also was machen wir eigentlich... Also was machen die Clubs und was machen wie vielleicht auch für die Clups damit im Sport bessere Entscheidungen treffen?

00:18:04: also weil dieser Medienanwendungsfall ist ein großer da können wir später gerne nochmal auf einen Weiterarbeiten eingehen ... weil das wir ja noch gar nicht so ein bisschen beleuchtet haben, wie wir lernen.

00:18:14: Das ist eigentlich vom sportlichen Bereich und da ist es schon so dass... Ich bin hier schon zehn, fünfzehn Jahre jetzt in den Bundesliga-Umfeld dabei.

00:18:25: Merke ich da schon eine immense Entwicklung die der Stadt gefunden hat.

00:18:30: Am Anfang war das sicherlich noch eher geprägt von Vorsicht und auch... Angst und Zurückhaltung, dass plötzlich diese Datenrevolution auf den Sport auch kommt.

00:18:44: Aber mittlerweile ist das angekommen und eigentlich kein Bundesligist... Also jeder Bundesligis hat sich dem Thema jetzt angenommen in unterschiedlichen Ausprägungen.

00:18:54: sicherlich aber Anwendungsfellow Use Cases sind da.

00:18:57: zum einen seelischem Scouting also einfach im Spieler-Transfer finden.

00:19:03: ... Gang und Gebe ist, dass man auch Daten basiert, scoutet.

00:19:11: Da gibt es ja dann immer ... ... das bequemte Buch Moneyball in Billy Bean... ... und diese Geschichten die man aus einem amerikanischen Sportarten,... ... also in dem Falle konkret Baseball hört.

00:19:21: Aber auch im Fußball ist das angekommen,... ... wenngleich das deutlich komplexer ist tatsächlich als bei so Sportarten wie Baseball,... ... wo man sehr standardisierte, eher so Set-Peace Sports hat.

00:19:36: Der Fußball ist eher ein Furides Spiel mit sehr viel mehr Chaos involviert, deswegen ist es dann viel schwieriger da Daten zu agieren.

00:19:44: Aber man macht das auch immer mehr und versucht einfach schneller bessere Spieler zu finden und dann zu transferieren.

00:19:53: Also der ganze Scouting-Bereich.

00:19:55: Dann den ganzen Spielanalysebereich ist relevant.

00:19:58: also das Gang und Gebe, dass dann Analysten ja Spiele vorbereiten, Matchpläne entwickeln... ... wird ein Trainerstab agieren und da fließen auch, dann stehen Daten immer eine zunehmende Rolle.

00:20:10: Und man versucht die Spielephilosophie des Trainers... ... so ein bisschen zu objektivieren und auf Daten umzumünschen oder das dann irgendwie versuchen dem Trainer das anhandzugeben was er braucht.

00:20:25: Vielleicht die Dinge zu analysieren?

00:20:26: Oder vielleicht auch für die Ansprache, für die Mannschaft?

00:20:30: Also das gibt es im großen Bereich.

00:20:32: Dann würde ich nochmal einen Trippenbereich nennen, der spielt natürlich in den ganzen Leistungsdiagnostik, Verletzungsprävention, Athletikbereich.

00:20:42: Wo einfach logischerweise schon immer sportmedizinisch man sehr Datenbasiert agiert hat aber man auch da versucht... ...einfach möglichst seine Spielerverletzungen frei durch zu bekommen.

00:20:56: Vielleicht nur eine Zahl die ich jetzt zuletzt gelesen fand ich ganz spannend dass... ...Napramellic haben wir studieren gemacht das pro Saison Fünfsechzig Millionen Euro an Schaden steht, weil einfach Spieler verletzt sind.

00:21:17: Weil die halt einfach mal dann irgendwie zwei Tage oder zwei Wochen länger brauchen und wieder spielen zu können.

00:21:24: Also je mehr man da immer grad zehn Prozent einfach Verbesserung hat würde man direkt auch einen wirtschaftlichen Effekt spüren.

00:21:33: Spürten die Clubs auch mehr und mehr?

00:21:35: Und machen das mehr und natürlich auf ihrer jeweiligen individuellen Club, individuellem Ökosystem was da Sinn macht.

00:21:42: Und wir als Liga versuchen dann einfach so ein bisschen die besten Rahmenbedingungen zu schaffen damit die Clups da agieren können.

00:21:49: Wir versuchen ein bisschen klugübergreifend einzuwirken eine Benchmarkung zu machen, so ein bißchen zu schauen wie können wir auch alle ganze Liga hochheben weil wir nur davon überzeugt sind wenn Klubs ein bisschen besser arbeiten, wird da insgesamt die Attraktivität der Bundesliga besser und damit werden die als Liga auch Männern im höheren wirtschaftlichen Erfolg haben.

00:22:14: Ja das macht natürlich viel Sinn.

00:22:16: vielleicht nur kurze Hinweis auf eine andere Folge, jetzt ist es mal den Thomas Blobel zu Gast von Eintracht Frankfurt ja genau dieses Thema Diagnostikdaten für Spieler quasi so aus dem medizinischen Bereich im Detail beleuchtet hat.

00:22:29: also wer dazu mehr hören möchte ist herzlich eingeladen, da mal reinzuhören.

00:22:36: Was der Thomas so ein bisschen damals hat durchblicken lassen war, dass wir aber durchaus einen menschlichen Faktor haben – also ich würde jetzt gerne nochmal vom reinen Datenbereich auf das gehen was auch Datenkultur irgendwie ausmacht und was eigentlich alle in jedem Unternehmen merken -, dass wir doch dann immer mit dem Thema Veränderungen eine Organisation Menschen zu tun haben.

00:22:59: Ist das im Fußball sehr ähnlich oder vielleicht sogar noch mal anders?

00:23:03: Weil es ja doch Sport, der dann doch irgendwie was Besonderes ist.

00:23:06: Oder ist das inzwischen vielleicht schon sehr stark vergleichbar auch mit jeder anderen Unternehmung?

00:23:12: Ja also ich würde... Also wenn man im Sport lang arbeitet hat man auf das Gefühl, dass man das in Sport alles anders sei.

00:23:21: Ich glaube wenn man auch an anderen Industrien unterwegs ist also so viel anders ist es dann am Ende doch nicht.

00:23:26: Am Ende sind da die gleichen Mechanismen auch aber sehrlich... Es schlebt Sport von dem Faktor Emotion.

00:23:33: Das ist einfach... Verfakte Emotionen macht zum Glück unseren Sport so attraktiv weil beim Ende ja auch... Am Ende ist es ein Entertainment Aspekt Und darauf basieren ja auch die Geschäftsmodelle in Sport drauf auf.

00:23:45: Deswegen ist dieses Emozialisierte einfach, spielt einen sehr hohen Maß.

00:23:50: und soweit Emotionen rein, also Rad zur Emotion, es hat dann den Gegenspieler.

00:23:54: und das wunderbare diesem Datenkulturthema merkt man aus dem Sport und jetzt auch speziell im Fußball natürlich sehr.

00:24:01: Insofern würde ich schon sagen dass... Jetzt auch wenn ich so ein bisschen zurückblicke, beschreibe ich das eigentlich ganz gerne mit so einer Pendel-Bewegung.

00:24:11: Also am Anfang kann ich mich erinnern Als dann plötzlich so das bisschen Daten rein kam, also vielleicht vor fünfzehn Jahren oder so wirklich die der Verfügbarkeit da war und wo man auch die Clubs.

00:24:21: Die Protagonisten dann Zugang zu Daten hatten, dass erst mal eine sehr starke Abwehrhaltung war und Angst, dass man recht auch einen Job verliert weil plötzlich die Daten übernehmen und die Bauchentscheidungen nicht mehr entscheidend sind oder dass man vielleicht konfrontiert wird von den Medien usw.

00:24:38: Es gab ein sehr sehr... Also das Pendel ist dann sehr negativ ausgeschlagen Und an Wiener ist ein paar Jahre lang, und dann kam aber mehr und mehr eigentlich die Aktivität.

00:24:48: Na ja gut vielleicht dienen die ja dann doch hier und da sehr ganz nützlich und mein Gott ich verliere dann doch nicht direkt meinen Job deswegen.

00:24:54: Da hab' ich auch so das Gefühl dass es auch mal eine Phase des Pendel-Krassen in die andere Richtung ausgeschwagen ist.

00:24:59: Wo dann so plötzlich das Daten war nur als Allheilmittel alles muss data driven sein.

00:25:03: und wer jetzt hier nicht irgendwie... ...da auch erkennt, dass das neue Gold ist Eigentlich wir ja nur über Daten eigentlich Spiele gewinnen, der hat den Schuss noch nicht gehört.

00:25:17: Also auch übertrieben in die andere Richtung.

00:25:19: und jetzt glaube ich... Und diese Bewegung, Pendelbewegungen, die finden jetzt in den letzten Jahren immer wieder statt.

00:25:24: aber ich habe so das Gefühl man pendelt sich jetzt ein bisschen ein und es ist irgendwie der Erkenntnis da dass datenbasiertes Agieren auch im Sportumfeld total also eigentlich nicht mal wegzudenken ist.

00:25:37: Aber natürlich eben ist dieses Zusammenspielbrauch von Sport und Fußball auch durchaus von Intuition und Daten.

00:25:45: Das beides miteinander integriert natürlich der goldene Weg.

00:25:51: Da habe ich das Gefühl, da kommen wir, kommt die Sportindustrie gerade an.

00:25:55: Manche Clubs agieren da Daten nach vieler andere ein bisschen weniger.

00:26:00: Da hat jeder so ein bisschen seinen Koleur abhängig vom vielleicht handelnden Personen oder auch durchaus Also den Umfeld, also ein schönes Beispiel was dann nachher fällt auch fast vielleicht zu dem Thomas Blobel.

00:26:16: Erhoffenheim mit SAP und dieses Umfeld-Tumor rum wo dann schon von Natur aus mehr Technologie in einem Club stattfindet.

00:26:25: Wohin ging das bei anderen Clubs dann?

00:26:26: vielleicht nicht so ist?

00:26:27: Aber ich sehe da die gleichen Mechanismen wie ich sie auch wenn ich damit Kollegen spreche die einen anderen Industrien unterwegs sind durchaus auch da ... erkennen, wann sich da sind.

00:26:39: Ja ja absolut!

00:26:41: Vielleicht noch mal zurück zu den Newscases... ... welcher hat dich denn in letzter Zeit besonders fasziniert?

00:26:46: Wo sagst du hey das hätten wir vor ein paar Jahren noch nicht machen können oder das hätte ich gar nicht gedacht dass so was geht?

00:26:52: gibt's da etwas?

00:26:54: Ja klar.

00:26:55: also vielleicht zwei Dinge.

00:26:57: ich fange mir dann einen an.

00:27:00: damit geht viel Zeit auch zurzeit bei mir drauf ist wie nennen das drei D-Datenprogramme Seit dieser Saison sogenannte drei D-Daten erheben.

00:27:14: Was sind drei D Daten?

00:27:15: Also bisher bei den Trackingdaten haben wir immer von der sogenannten Center auf Maßdaten gesprochen, also wenn ein Spieler wurde getracked und dann einen Punkt auf dem Boden projiziert, dann wurde quasi die X und Y Koordinate erfasst und daraus wurden dann Sprints und Wege an alles berechnet.

00:27:31: Drei D-daten ist gerade dass du in so einem Skillfil oder Limbtracken hast, das heißt jeder Also Ohren, Schulter und Knie werden auch mitgetrackt.

00:27:41: Du hast quasi eine drei-D-Erfassung der Spielers, die wir jetzt ... ... nach fünfzig mal pro Sekunde erheben werden quasi pro linke Schulter die Daten.

00:27:58: bei diesem Spiel reden wir dann über zwei Millionen Datenpunkte pro Spiel also vor recht viel Daten.

00:28:04: Und diese Daten Find ich deswegen so spannend und das ist kann auch was jetzt aktuell uns beschäftigt, dass man natürlich mit diesen Arten man die verknüpft.

00:28:12: Mit dem was aus der Gaming Welt kommt also mit.

00:28:16: Grafik Gaming Engens du plötzlich quasi wirklich komplett Spiele virtualisieren kannst und wo eigentlich quasi in einer komplett virtuellen Welt Fußball spielen kannst und du kannst halt dann quasi daraus.

00:28:31: Super viele spannende Dinge machen.

00:28:32: du kannst ein Spiel darstellen, dann in einem realen, realen Welt und dann fällt irgendwie das Tor.

00:28:41: Nicht weil der Pass nicht gespielt wurde.

00:28:43: du gehst an den digitalen Welt spult's fünfzehntelung zurück sagst ein prediction Modell bei so gespielt hätte wie wäre denn es ausgegangen?

00:28:51: und siehst eine wird sieht sehr sehr photo realistic mittlerweile aus siehst du quasi die gleiche Szene wie sie ausgegangen wäre wenn er bei rechts abgespielt worden ist.

00:29:01: und da kann man natürlich so ganz viele Spielarten sehen wie man von ... physischen, individuelle Welt hin und her springt.

00:29:08: Und finde ich also total spannende ... ... Dinge machen kann die auch dann das ... ... noch die normale spannende Flavor für... Ich finde es heute relativ viele dängische Begriffe merke ich.

00:29:22: Also erhält sich viel zu jetztiger Dimension dazu packt wie man nochmal so ein Fußballspiel erleben kann.

00:29:30: Ja, total schmacklich!

00:29:30: Das ist ein Bereich drei D-Daten im Sinne von Virtual Welt, aber man kann natürlich daraus auch ganz spannend.

00:29:37: Das haben wir jetzt noch gar nicht so viel besprochen im Bereich Data Science, der da Lytics ganz viele spannende Dinge machen.

00:29:42: also wenn es darum geht KPI's zu entwickeln die wirklich vielleicht relevant sind weil sie wirklich sehr nah an dem rankommen wie ein Trainer denkt und wie einen Trainer Intervention gegen Spielern formulieren möchte dass man da dann an KPI modellik kommt, die weit mehr sind als eben beide Sitz oder eine Zweikampfquote.

00:30:09: Und dann nutzt diese, sag ich mal zuwürzlichen Datenpunkte vom Tracking natürlich auch immens.

00:30:15: Hast du da ein Beispiel?

00:30:17: Was gibt's dafür?

00:30:17: neue KPIs?

00:30:19: Na ja zum Beispiel ... wir nennen das Scanning also so einen Begrüßen an das Warnand Spieler.

00:30:27: Wir wissen ja, wo der Körper und die Körper Rotierung und in seinem Blick hingeht.

00:30:33: Das heißt so ein bisschen wie welche Spieler können eigentlich... ...dreihundsechzig Grad gut entfassen?

00:30:39: Welche Spieler sie gerade wahrnehmen?

00:30:42: Und können entsprechend auch ihre Intrudes also ihre Anungsständigkeit dadurch optimieren.

00:30:47: Also dass man da KPIs generiert, die einem nicht nur messen, wie oft hat dann Pass gespielt, er angekommen ist Wie viele Spiele hat der eigentlich wahrgenommen?

00:30:56: Wie viel Passoption hätte er eigentlich gehabt?

00:30:58: rein visuell und wir ist ausgerichtet.

00:31:01: Das ist so ein Beispiel, wo es oder das Stichwort Ermüdung in den atletischen Bereich, dass man durch die Erfassung von den beiden Füßen und auch durch die Dikadenz sagt man das ja und dass man mit einem brechen kann ob wirklich Winkelpositionierung von der Wirbelsäule, wo gewisse Ermütungserscheinungen dadurch projizieren, also approximiert werden können.

00:31:32: Was man dann erkennen kann, wo es gewisse Spieler vielleicht ab der achtzigsten Minute wirklich deutlich ermüdet und abbauen was man nur in den reinen gelaufenen Kilometern zuvor nicht genau ablesen konnte weil die genauen gelaufenden Kilometer auch immer kontextuell bewährt werden muss.

00:31:48: Aber durch diese drei D-Daten kann man noch viel näher rankommen ob ein Spieler wirklich ermüdet ist oder nicht

00:31:54: Und das wäre dann eine Information für den Träner.

00:31:56: oder was macht man damit?

00:31:58: Ja, da ist eine gute Frage und es ist immer heiß diskutiert.

00:32:01: Also wird der Trainer in der achtzigsten dann wirklich den Spieler auswechseln weil er ein bisschen ermüdet ist oder denkt er macht halt die entscheidende Bude?

00:32:09: Deswegen ist das glaube ich einen Aushandlungsprozess der nächsten Jahren spannend sein würde.

00:32:14: Ich glaube Es werden diese KPIs kommen und man wird diese Erkenntnisse haben aber man muss halt überlegen wie ... gelangt die dann zum Trainer und wie gelangte die dann zu irgendwelchen Handlungsentscheidungen.

00:32:26: Und da kann man ja bewusst sagen, ich habe ihn nicht rausgenommen weil ich andere Sachen höher gewichtet habe aber zumindest das hab' ich die Information... dass er müdet ist.

00:32:36: Wie findet ihr meine Überlegung mit ein?

00:32:40: Ja spannend also klar das sind natürlich in jedem Unternehmen so.

00:32:43: Ich hab die Transparenz, aber dann die Entscheidung ist natürlich noch mal das andere.

00:32:47: Ich denke nur gerade wenn jemand die Transparent weiter denkt Und jetzt der ermüdete Spieler macht an den entscheidenden Fehlpass, der dann zum Gegentor führt.

00:32:55: Dann würde der Trainer ja quasi gesagt bekommen, warum hast du nicht ausgewechselt?

00:33:00: Du wusstest ja dass der ermündet ist.

00:33:01: also es geht ja in alle Richtungen.

00:33:03: Wie du sagst da kann man ja anderen Industrien erleben, weil das gleiche und schief wird nach Governance und wer weiß da was und welche Informationen gibt man wie weiter?

00:33:16: und wer ist dann accountable oder nicht accountable?

00:33:19: Das ist in so einem Fußball Mikrocosmos, genau das gleiche.

00:33:22: Da gibt es den Spielnüsten, da gibt's einen Athletiktrainer, da gibts dann ein Sportdirektor und es gibt einen Trainer... ...und es gibt vielleicht eben nicht Engel im deutschen Umfeld, vielleicht eine Ownership-Konstrukte.

00:33:35: Und jeder hat vielleicht ein leicht anderes Sichtweise auf das Thema dann.

00:33:43: Also wie gesagt, ich glaube ich bin spannender.

00:33:47: Prozess, wo jeder Klub gucken muss.

00:33:51: Was passt kulturell in die jeweilige Koalition mit rein?

00:33:54: Wie man damit umgeht.

00:33:56: Ja absolut!

00:33:58: Hendrik, wir sind leider am Ende unserer Zeit.

00:34:00: Ich glaube da hütten noch ganz viele spannende Sachen die wir erfahren können aber lassen es doch vielleicht nochmal einen Blick in die Zukunft werfen.

00:34:07: zum Abschluss also was du hast ja schon paar Sachen erwähnt.

00:34:10: ich fand gerade diese mirst digital twin eigentlich sofort in den Kopf gekommen also drei d-daten die die spiele abbilden.

00:34:17: das ist ja schon mal so ein kleinen ausblick gegeben was da vielleicht noch alles kommen kann.

00:34:21: was was erwartet uns dann auch?

00:34:23: also wo geht die sport technologie im fußball hin?

00:34:26: ...

00:34:27: einige Trends, die da zu nennen wären.

00:34:32: Ich vielleicht mache mal einen Thema was wir vorhin noch nicht nur kurz tuschiert haben, ... ... wäre das tatsächlich schon nochmal eine KI-LM-Anwendung, dass ... ... durch diese Chat-Optionalität viel niederschwelliger ist quasi das jetzt auch in so einer Organisation anzuwenden sodass ich glaube, dass gerade im sportlichen Bereich Dadurch der Zugang und generell Datenschützer zu agieren, also in den nächsten Jahren größer werden wird weil einfach das viel niederschwelliger ist.

00:35:05: Ich fand so schon einen Beispiel ganz plakativ.

00:35:12: Und zwar die Herausforderung, die ja ein Club im Scouting hat, dass es einen Scouting-Unfeld hat mit ganz vielen Scouts, die dann irgendwie in verschiedenen Territorien unterwegs sind und nämlich eine Scouting Report schreiben Aber alle vielleicht ein leicht anderes Verständnis haben von dem, wie sie Fußball verstehen und ihre Sprache.

00:35:30: Und so ist jetzt ein englischer Club mir mal erzählt hat, dass Sie jetzt einen LM-Modell aufbauen, wo Sie quasi alle Scouting Reports von allen Clubs machen.

00:35:43: Erstmal eine Harmonisierung herbeiführen, dass diese ganzen Udische Reports erst einmal auf einen Nenner gebracht werden sprachlich Also, dass man das einfach nutzt um etwas mit einer Harmonisierung der Vereinrichtung von dem was die unterschiedlichen Bereiche denken wenn man schafft.

00:36:03: In anderen Industrien werden es vielleicht andere Bereiche, Tochtergesellschaften, Ländergesellschafte und so ist ein Fußball auch, dass die alle vielleicht den Spielern angucken.

00:36:11: aber drei Leute fragst haben wir drei Arten darüber zu reden.

00:36:14: Dass man das zusammenführt.

00:36:16: Und dann ist quasi wieder dann auch erfahrtengerecht weiter trägt nämlich an den Sportrektor oder an den Kommunikationsdirektor, auch wie auch mal so.

00:36:28: Man solche Agenda AI-Systeme sehe ich in den Clubs hier und da arbeiten die und dann werden jetzt gerade use cases gut und das wird glaube ich zunehmen.

00:36:40: Und da werden auch Rollen sich verändern weil... Da braucht man nicht zwingend der Machine Learner PhD sein sondern es reicht eigentlich wenn du Technik affiner Produkt denkender Mensch bist und ein bisschen die Tools weiß wie man sie verwendet kann man wirklich erstaunlich coole Dinge machen.

00:37:00: Und wenn das dann gerade in den Clubs und dann in die Prozesse negiert wird, glaube ich also sehe ich da eine sehr hohen Maße dass hat diese Dasein mehr und mehr Daten getrieben oder geschützt, der denkt und auch die Enchantsprozesse entsprechend ausrichtet.

00:37:15: Also das war jetzt eine lange Antwort von einem Beispiel aber ich glaube ... sehe ich auf uns, also dazukommen auch global nicht nur in der Bundesliga.

00:37:25: Und es ist eigentlich ein sehr spannendes Erziehungsfeld, also tätig zu sein als Jobprofil.

00:37:31: Kann ich mit dir tun?

00:37:31: Das glaube ich auch!

00:37:33: Da wären noch neue Jobprofile entstehen durch im sportlichen Umfeld und auch der Sport braucht durchaus Leute die vielleicht nicht zwingend nur aus deren Blase Fußball kommen, sondern durchaus auch aus seinem Nicht-Fußball.

00:37:45: aber diese Expertise mittels System bringen, wenn das System besser wird... Ich würde auf jeden Fall sehr begrüßen.

00:37:52: Ja, guter Hinweis!

00:37:53: Da haben wir bestimmt einige hier bei den Zuhörern zuhört.

00:37:55: also vielleicht spricht das da jemand an?

00:37:58: Es klang auf jeden fall alles super spannend.

00:38:00: Henryk ganz ganz herzlichen Dank für die interessanten Einblicke auch die eine oder andere Parallele in der sonstigen Unternehmenswelt die ja offensichtlich da ist.

00:38:09: Auf der anderen Seite habt ihr auch viele Spezialitäten gerade mit den Bilddaten.

00:38:13: ich fand es super spannend.

00:38:15: ganz herzig und dank dir alles Gute und ich kann nur sagen bis bald.

00:38:17: mal wieder

00:38:18: Danke, Karsten.

00:38:19: Tschüss!