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Datascouting Praxis: Die besten jungen, kreativen und torgefährlichen Flügelspieler unter 1 Mio. (2024)

Autorenbild: footballyticsfootballytics

Dieser Artikel hat einen Spieler Update erfahren vom Dezember 2024:



smart data for smart decisions

Wir verfügen über langjährige Erfahrung in den Bereichen Fussballtrainer, Spielentwicklung, Spielanalyse und Datenscouting. Ergänzend bringen wir auch Fachwissen in den Bereichen Geschäftsinnovation, Design Thinking und Produktentwicklung mit. Gerne unterstützen wir Sie individuell bei der Erkundung und Nutzung des vollen Potenzials der Daten. 

Wir helfen Fussballvereinen Spiel-Event-Daten entsprechend der eigenen Spielphilosophie zu integrieren, zu strukturieren, zu veredeln und zu interpretieren. Um das Potenzial von Daten zu maximieren und in wertvolle und individuelle neue Erkenntnisse und Wettbewerbsvorteile zu verwandeln. Das Ziel eines modernen Vereins sollte es sein, auf der Grundlage der bestmöglichen Datenlage konsequent gute Entscheidungen zu treffen. Siehe Blogbeitrag > Data Analytics im Fussball

Datenscouting

Die Pandemie hat uns gelernt, mit Daten umzugehen. Auf sie zu vertrauen und sie wertbringend zu nutzen. Die Erhebung von Fussball-Spielevents ist unterdessen so weit fortgeschritten, dass Daten von fast allen semi- und professionellen Ligen zur Verfügung stehen.


Scouting Funnel

Die Datenanalyse hat nicht das Ziel die Fussball Scouts zu ersetzen. Vielmehr bietet die Datenanalyse eine wertvolle Ergänzung zu den Talent-Identifikations Fähigkeiten der Scouts. Ein zusätzliches Werkzeug. Ein guter Scoutingprozess besteht aus verschiedenen Phasen und beginnt mit dem Datenscouting (Pre-Scouting). Damit man sich nicht zu früh auf einzelne Spieler einschränkt und zu Beginn wirklich das ganze Spieler-Potential berücksichtigen kann. Die Daten sind nie die ganze Wahrheit und werden das Fussballauge der Scouts auch nie ersetzen. Aber ein Scout kann nun mal nicht tausende von Spielen pro Monat schauen. Daten schon. Mit ein paar Klicks kann man die Spielevents von abertausenden Spielen auswerten. Ein Blick auf (fast) alle Fussballfelder der Welt. Zudem haben Daten keine Lieblingsteams oder Spieler. Die Gefahr von Wahrnehmungsfehler wird durch die "Zweitmeinung" der Daten minimiert. Siehe Blog Beitrag > Datascouting


Lösen Sie sich vom reaktiven Scouting nach Agentenempfehlungen

Wyscout Daten Wir greifen auf eine riesige Datenmenge (Wyscout) mit rund 150 Ligen und über 100'000 Spieler-Einträge zurück. Die über 100 einzelnen Metriken (Dribblings, Schüsse, Vorlagen, Duelle, Pässe, Erfolgsraten, Interceptions uvm.) haben wir zu 16 smarten Key-Metriken zusammengefasst, verdichtet und veredelt. Dies ermöglicht die Leistungsdaten der Spieler schnell und einfach zu vergleichen.



Daten werden nicht genutzt, um den besten Spieler zu finden. Sondern um schnell aus 1'000 die passendsten 50 zu bestimmen, unter denen die besten 10 mit grosser Wahscheinlichkeit darunter sind (Pre-Scouting). Dies spart im #Scouting wertvolle Zeit, denn die Scouts können sich auf wenig Spieler konzentrieren, ohne Hunderte Spieler durchforsten zu müssen. Die allerbesten aus den Kandidaten zu bestimmen, ist und bleibt die Aufgabe der Scouts mit ihrer Expertise und ihrer Erfahrung.


Update 2024 (Dezember 2024)

Wir selektieren für euch die besten U23 Spieler mit Marktwert unter 1 Mio.




Scouting: Advanced Flügel

Positionsprofil:

Ein Flügelspieler, der gerne nach innen zieht und das Spiel in der Nähe des Strafraums, wenn nicht sogar innerhalb des Strafraums, beeinflusst. Man erwartet von ihm, dass er das Spiel für seine Mitspieler ankurbelt, aber er wird genauso häufig versuchen, selber für Gefahr zu sorgen. Sie sind torgefährlich, wenn sie über den Flügel kommen.


Benchmark: Mohamed Salah, J. Doku, K. Kvaratskhelia, L. Sané


U23 < 1 Million

Liga

Player

Team

Position

Age

 Value 

Netherlands Eerste Divisie

I. El Kadiri

De Graafschap

LAMF, LWF, CF

22

 150’000

Latvia Virsliga

D. Savić

RFS

RW, LW, RAMF

23

 325’000

Lithuanya A Lyga

A. Fofana

Žalgiris

LWF, CF, LAMF

23

 250’000

Netherlands Eerste Divisie

K. Nsona

Emmen

LAMF, LW

22

 400’000

Netherlands Eerste Divisie

J. Ideho

ADO Den Haag

LAMF, LW

21

 400’000

Norway Eliteserien

M. Broholm

Rosenborg

RWF, CF

19

 225’000

Norway Obos Ligaen

N. Williams

Kongsvinger

LW, LWF, CF

22

 350’000

Super League

T. Bouchlarhem

Sion

LW, RW, LAMF

23

 300’000

Sweden Allsvenskan

C. Jebara

Västerås SK

RWF, LWF, RW

21

 350’000

Norway Obos Ligaen

D. Gaustad

Ranheim

RW, RWF, RAMF

20

 150’000

Norway Obos Ligaen

J. Hanstad

Lyn

LWF, LW

22

 200’000

Denmark 1st Division

A. Lausen

Esbjerg

LAMF, LWF, RCMF

22

 250’000

France Ligue 2

M. Douane

Clermont

LW, LAMF, AMF

22

 200’000

2. Bundesliga

M. Damar

Elversberg

LW, LCMF, LAMF

20

 600’000

Denmark 1st Division

R. Arabaci

Roskilde

RAMF, CF, LWF

23

 200’000

Finland Veikkausliiga

K. Paananen

SJK

RW, RAMF, AMF

21

 100’000

Serbia Super Liga

R. Bosić

Radnički Niš

LW, LWB, CF

23

 400’000

Belgium Pro League

A. Mebude

Westerlo

RAMF, RWF, RW

20

 500’000

Georgia Erovnuli

I. Dramé

Dila

RW, RAMF, LW

23

 350’000

Netherlands Eerste Divisie

J. Hawkins

Emmen

RAMF, RW

23

 225’000

Norway Obos Ligaen

J. Lahne

Egersund

LWF, CF, RW

23

 300’000

Latvia Virsliga

L. Odisharia

RFS

RAMF, RW

22

 275’000

Austria 2. Liga

R. Harakate

St. Pölten

LAMF, CF, LCMF

22

 100’000

Finland Veikkausliiga

J. Reid

Mariehamn

LWF, LW, LAMF

23

 100’000

Poland Extraklasa

M. Fornalczyk

Korona Kielce

LW, LWF, AMF

21

 300’000

Italy Serie B

A. Fiori

Mantova

LAMF

21

 350’000

Germany 3. Liga

R. Kalem

Hannover 96 II

RAMF, RW, LW

22

 200’000





Scouting: Spielmacher Flügel


Positionsprofil: Ein Spieler, der für den Spielaufbau einer Mannschaft aus der Tiefe wichtig ist. Sie sind an kreativen Pässen beteiligt und leiten das Spiel in gefährlichere Bereiche vor die Füsse fortgeschrittener Spieler weiter, anstatt sich intensiv um den letzten Ball zu kümmern. Da sie in der Tiefe stehen, müssen sie auch in der Verteidigung einigermassen fit sein, auch wenn ihre Hauptaufgabe im Ballbesitz liegt.


Benchmark: X. Simons, Dani Olmo, D. Kulusevski, Alex Grimaldo


U23 < 1 Million

Liga

Player

Team

Position

Age

 Value 

Estonia Premium Liiga

João Pedro

Levadia

RAMF, RW

22

            250’000

Netherlands Eredivisie

M. Nassoh

Sparta Rotterdam

LAMF

21

            700’000

Slovenia 1 SNL

J. Stanković

AŠK Bravo

LW

23

            500’000

Challenge League

M. Avdyli

Aarau

LAMF, RAMF, RW

22

            250’000

Netherlands Eredivisie

C. Neghli

Sparta Rotterdam

RAMF, RW

23

            800’000

Egypt Premier

Mostafa Saad

ZED FC

RWF, RW

23

            300’000

Hungary NB I

Ž. Gavrić

Győri ETO

LW, LCMF, LAMF

23

            650’000

Georgia Erovnuli

S. Mamatsashvili

Iberia 1999

RW, RAMF

22

            300’000

Montenegro First

I. Bojović

Budućnost

RAMF, RW, RB

23

            150’000

Italy Serie C

P. Simonetti

Benevento

LW, LAMF

23

            300’000

Spain 3.Liga

Jaume Jardí

Gimnàstic Tarragona

RW, RAMF

22

            300’000

Romania Superliga

Ş. Bodişteanu

Botoşani

LW, LAMF, LWF

21

            400’000

Kazakhstan Premier League

D. Usenov

Zhetysu

RWF, LW

23

            175’000

North Ireland Premier

Alberto Baldé

Loughgall

RW, RWB, LAMF

22

               75’000

Montenegro First

N. Carević

Petrovac

LAMF, LW, LCMF

20

            150’000

Lithuanya A Lyga

V. Magdušauskas

Banga

LAMF, CF, AMF

20

            100’000

Bolivia LFPB

Y. Martínez

Aurora

LW, RCMF

22

            200’000



Scouting: Angriffs Flügel


Positionsprofil:

Diese Spieler, die fast wie ein breiter Stürmer agieren, sind Flügelspieler, die ähnlich wie inverse Flügelspieler nach innen ziehen, aber mit einer viel grösseren Betonung darauf, in den Strafraum zu kommen und Tore zu erzielen. Diese Spieler sollten in erster Linie vor dem Tor klinisch sein.


Benchmark: Mohamed Salah, J. Doko, K. Kvaratskhelia, K. Mitoma


U23 < 1 Million

Liga

Player

Team

Position

Age

 Value 

Spain Segunda Division

Yeremay Hernández

Deportivo La Coruña

LW, RW

21

 700’000

Mexico Liga MX

I. Violante

Toluca

RAMF, LAMF, RW

21

 200’000

England League One

L. Barry

Stockport County

LAMF, LWF, AMF

21

 800’000

Wales Premier League

L. Mwandwe

Connah's Quay

LW, CF, LAMF

23

 100’000

Bosnia & H. Premijer

E. Kulašin

Borac Banja Luka

RW, RAMF, RB

21

 250’000

Germany 3. Liga

J. Hettwer

Borussia Dortmund II

LWF, LAMF, RAMF

21

 800’000

Sweden Allsvenskan

Í. Sigurgeirsson

IFK Norrköping

LW, LAMF, CF

21

 350’000

Iceland First Division

L. Rae

KR

RW, LW, RWF

23

    50’000

Georgia Erovnuli

T. Wouter

Dila

RAMF, RW, CF

22

 300’000

Denmark 1st Division

M. Fenger

OB

LWF, CF

23

 900’000

Mehr über unseren komplementären Datenscouting Ansatz erfahrt ihr hier



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Blog von www.footballytics.ch Über Data Analytics Themen im Fussball - smart data for smart decisions

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