Ngay cả tôi dạy và tiến hành nghiên cứu về phân tích Big Data, tôi không hề hình dung được rằng Big data cũng có thể được dùng trong thể thao, đặc biệt trong giải vô địch bóng đá thế giới 2014. Đêm qua tôi đọc một bài báo về việc dùng phân tích Big data trong thể thao và cách nó cho vai trò bản chất trong việc giành chức vô địch cho Đức.

Theo một bài báo của tờ Wall Street Journal, Big data được coi như “cầu thủ thứ mười hai” của đội Đức trong World Cup 2014. Nhiều tháng trước đó, huấn luyện viên đội Đức đã làm việc với công ti SAP để tạo ra phần mềm đặc biệt có tên là “Match Insights – nhìn sâu trận đấu” để thu thập và phân tích số liệu thống kê về kĩ năng của từng cầu thủ và toàn đội. Dựa trên số liệu thống kế và sự kiện, phần mềm này tạo ra giải pháp để tối ưu việc bố trí đội, cải tiến năng lực chơi của tổ, và tìm cách hạ đối phương trong trận đá bóng bằng việc phân tích số liệu thống kê của các đội đối thủ. Họ đã dùng các camera để bắt lấy tốc độ chạy, vị trí, thời gian của các cầu thủ giữ bóng, các chi tiết di chuyển phòng ngự, và biến đổi chúng vào trong cơ sở dữ liệu nơi công cụ phân tích Big data tính toán mọi chuyển động, tốc độ và thống kê rồi tổ chức chúng thành thông tin đặc biệt dành cho người huấn luyện.

Theo phần mềm này, hội tụ then chốt cho đội Đức năm nay là tốc độ. Dựa trên phân tích của “Match Insights”, đội Đức có khả năng thay đổi thời gian giữ bóng trung bình từ 3.4 giây tới quãng 1.1 giây, điều đó nghĩa là không cầu thủ nào có thể được giữ bóng quá 3 giây. Phong cách chơi nhanh hơn đã cho Đức thắng Brazil 7-1, điều bao gồm cả ghi ba bàn trong 179 giây. Mặc dầu Brazil kiểm soát bóng tới 52% toàn trận, nhưng họ không có cơ hội nào vì Đức đã chuyền bóng với tốc độ cao tạo ra lỗ hổng trong phòng ngự và tận dụng ưu thế này. Một cầu thủ Brazil thừa nhận: “Chúng tôi đã giỏi cầm bóng bằng việc chơi theo phong cách của chúng tôi về đi bóng phức tạp nhưng họ lại quá nhanh; cầu thủ Đức không bao giờ giữ bóng đủ lâu để chúng tôi kiểm soát họ. Đó là lí do tại sao chúng tôi bị đánh bại bởi tốc độ nhanh hơn của họ.”

Khi tới việc định vị trên sân, “Match Insights” vẽ ra “tuyến phòng ngự ảo” chỉ ra một cầu thủ có thể bảo vệ được khu vực lớn bao nhiêu bằng thân thể riêng của mình, và giúp họ khai thác điểm yếu của việc thiết đặt của đối phương. Đó là lí do tại sao ngay cả đội Argentina giỏi nhất cũng không thể xuyên qua được tuyến phòng ngự của Đức. Một cầu thủ đội Đức giải thích: “Thay vì chơi trận đá bóng điển hình như bất kì ai, chúng tôi có chỉ đạo rõ ràng từ huấn luyện viên về điều cần làm dựa trên các chỉ dẫn theo phân tích dữ liệu và thống kê. Khi không thực hành, chúng tôi xem videos về hiệu năng của những người đấu với chúng tôi, nơi phần mềm chỉ ra cho chúng tôi các nhược điểm của họ cũng như điều từng cầu cầu thường làm. Dựa trên những dữ liệu này, chúng tôi biết cách Cristiano Ronaldo thường di chuyển hay cách Messi thích làm và phần mềm giải thích cho chúng tôi cách đối phó điều đó. Chẳng hạn, trước trận đấu với đội Pháp, phần mềm đã chỉ ra rằng người Pháp rất tập trung vào trung lộ nhưng thường bỏ không gian bên trái ở cánh trái vì hậu vệ của họ không chạy đủ nhanh cho nên chúng tôi nhắm và khu vực đó và thắng.”

Theo bài báo này, bóng đá nằm trong danh sách các môn thể thao đang được biến đổi bởi Big Data. Việc dùng dữ liệu và thống kế để thu được ưu thế cạnh tranh đã tăng lên qua miền rộng các môn thể thao kể cả bóng rổ, và tennis. Vào lúc này, công cụ big data “Match Insights” chỉ dùng riêng cho đội Đức, nhưng SAP có kế hoạch để bán nó rộng rãi hơn trong tương lai. Tất nhiên, phân tích Big data có thể cải tiến thống kê thắng cuộc đấu nhưng không thể thay thế được con người. Khi mọi đội đều biết nó và dùng nó thì cơ hội thắng sẽ lên trình độ cao hơn và điều đó là tuỳ ở các cầu thủ thực hiện.

Tuy nhiên, nhiều người quan tâm bây giờ vì việc dùng Big data có thể làm tăng cơ hội thắng khi mọi người cá cược với các trận thi đấu. Một người đánh bạc giải thích: “Chừng nào mọi người đánh bạc còn chưa biết cách dùng Big data, vào lúc này chỉ vài người biết cách dùng nó và họ sẽ thắng rất lớn trong mọi trận thể thao.”

—English version—

Big data and world cup

Even I teach and conduct research on Big Data analytics, I would never imagine that Big data can also be used in sports, especially in the 2014 World Cup. Last night I read a newspaper article about the use of Big data analytics in sports and how it gave essential role in winning the championship for Germany.

According to the Wall Street Journal article, Big data is considered the “twelfth member” of the German team in the 2014 World Cup. Several months earlier, the Germany team coach worked with SAP Company to create special software called “Match Insights” to collect and analyze the statistics of the skills of individual players and the whole team. Based on statistics and facts, the software created a solution to optimize team allocation, improve its playing capability, and find the way to destroy its opponents in soccer matches by analyzing the statistics of the adversary teams. They used cameras to capture the running speed, position, the time of members keeping the ball, defense movement details, and transformed them into a database where Big data analytics tool calculated every movement, speed and statistics then organized them into special information for the coach.

According to the software, the key focus for German team this year is speed. Based on analysis of “Match Insights”, the German team was able to change its average ball possession time from 3.4 seconds to about 1.1 seconds that means no player could keep the ball for more than 3 seconds. That style of faster play gave Germany 7-1 victory over Brazil, which included three goals scored within 179 seconds. Although Brazil controlled the ball for 52% of the game, but it had no chance because Germany passed the ball at full speed to create holes in the defense and took advantage. A Brazilian player admitted: “We were good at control the ball by playing our style of sophisticated maneuvering but they were too fast; German player never kept the ball long enough for us to control them. That is why we are destroyed by their faster speed.”

When it comes to positioning on the field, “Match Insights” mapped out a “virtual defensive line” that showed how much area a player can protect with his own body, and helped them to exploit the weakness of the opponent’s setup. That was why even the best Argentina team could not penetrate the Germany‘s defense line. A German team member explained: “Instead of playing the typical soccer game like anybody, we have a clear direction from the coach on what to do base on the instructions based on statistics and data analytics. When not practice, we watched videos on the performance of our competitors where the software showed us their weaknesses as well as what each player used to do. Based on these data, we knew how Cristiano Ronaldo often moves or how Messi like to do and the software explained to us how to counter that. For example, before the game against France, the software showed that the French were very concentrated in the middle but often left spaces on the left side because their full-backs did not run fast enough so we target that area and won.”

According to the article, soccer is among the growing list of sports being transformed by Big Data. The use of data and statistics to gain a competitive advantage has grown across a wide range of sports including basketball, and tennis. At this time, the “Match Insights” big data tool is exclusive to the German team, but SAP has plans to sell it more broadly in the future. Of course, Big data analytics can improve a game winning statistics but cannot replace humans. When every team knows it and uses it then the chance would be more level and it is up to players to perform.

However, many people are concerned now as the use of Big data could increase the chance to win when people bet on sport games. A gambler explained: “Until every gambler know how to use Big data, at this time only few know how to use it and they are going to win very big in every sport.”