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



smart data for smart decisions

Wir bei footballytics kombinieren Fussball- & Data-Analytics Kompetenzen und verfügen über langjährige taktische Analyse & Scouting-Erfahrung im Profifussball. Fussball und Daten und nicht Daten und Fussball.

Nutzen Sie Daten um evidenzbasiert in Scouting und Spielanalyse bessere Entscheidungen zu treffen.

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 Plattform

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. Mit unserer eigenen Datenscouting Plattform interpretieren wir Millionen von Eventdaten und machen Spieler auf einfache Art und Weise vergleichbar. Die Erkenntnisse werden im Scouting und in der Spiel- und Gegneranalyse verwendet, um bessere datenbasierte Entscheidungen zu treffen. Auffällige Muster lassen manchmal auch Schlüsse in Bezug auf den Trainer zu, sodass auch ein Trainer-Scouting möglich ist.


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 In unserer eigenen Scouting Lösung greifen wir 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.


Scouting Praxis: data driven scouting

Wir zeigen euch anhand eines Beispiels, das Funktionieren unserer "data driven" Scouting Lösung auf. Wir suchen folgendes Spieler-Profil:

  • einen jungen technisch versierten Flügelspieler

  • der ein ausgezeichneter Torvorbereiter ist

  • auch selber gut und viel zum Torabschluss kommt


Als Ergänzung soll er:

  • Sich gut als Anspielstation anbieten

  • häufig Bälle erobern können

  • oft Defensivduelle gewinnen

Zudem soll der Spieler weniger als 1 Million kosten. Eine Million ist wirklich wenig, für einen guten, kreativen Flügelspieler, der Tore vorbereiten und auch erzielen kann. Wir suchen sozusagen das "Gold" im Fussball.


Datenscouting best practice

Nun starten wir mit dem eigentlichen Datenscouting und beginnen unsere Plattform mit Werten zu füttern. Zu Beginn ohne Filter stehen aus der Saison 2020-21 Total 68'336 Spieler zur Verfügung.

Ich verzichte dabei beim ganz auf die Suche/Auswertung nach Anzahl Toren oder Assists. Denn die Effizienz im Abschluss kann nach Saison stark varieren und ein Assist ist nicht nur der Verdienst des Vorlagengebers, sondern auch des Torschützen. Für diese Aussagen sind Expected Goals (xG) und Expected Assists (xA) sicherlich die viel aussagekräftigen Kenngrössen.

Wichtig: Beim Datenscouting wollen wir nicht auf 5 bis 10 Spieler pfannenfertig «runterscouten», sondern auf ca. 50-100. Denn die Daten sind nur eine Dimension in der Betrachtung. Es geht beim Datenscouting lediglich um eine Erstselektion. Die selektierten Spieler sind im Anschluss per Video im Detail zu analysieren. Damit zum den Spielerwerten auch der Kontext gebildet werden kann und die Wie und Warum Fragen beantwortet werden können. Es zahlt sich somit aus, die Kriterien nicht zu hoch zu definieren, damit Raum für den wichtigen Kontext entsteht. Aber ich garantiere, dass mit dem Datenscouting zahlreiche überraschende Spieler entdeckt werden, die man sonst nicht auf dem Radar hätte.

Datenscouting Zu Beginn steht in unserer Applikation folgender Standard-Filter: Saison 2020-21, alle Ligen, alle Positionen, keine Einschränkungen Es kann aus Total 68'336 Spielern gescoutet werden

Main Position Offensive Wing OR Attacking Midfield Als erstes legen wir bei der Suche die Position fest. Dabei nehmen wir Flügelspieler und Offensive Mittelfeldspieler. Filter: Attacking Midfield OR Offensive Wing Resultat: noch 15'092 Spieler entsprechen den Kriterien

Eliminierung der Statistischen Daten-Ausreisser Um die Statistik-Ausreisser zu eliminieren setzen wir die Spielminuten auf > 500 Erfahrungsgemäss stabilisiert sich die Leistung nach 500-800 Spielminuten. Resultat: noch 8'272 Spieler entsprechen den Kriterien

Junger Perspektiv Spieler Wir suchen eine talentierten Spieler mit Perspektive und Entwicklungsmöglichkeiten. Somit schränken wir das Alter auf 19 bis 24 Jahre ein. Resultat: noch 3'555 Spieler entsprechen diesen Kriterien

Jetzt beginnt die eigentliche Selektion mit den Spieler-Fähigkeiten.

Das wichtigste Scouting Kriterium ist mein Trainer Dabei überlege ich mir zuerst, welche Spieler-Fähigkeiten mein aktueller Trainer weiterentwickeln kann und welche Fähigkeiten nur schwer verbessert werden können. Der Trainer spielt für uns auch beim Scouting eine wichtige Rolle. Ist er in der Lage die Spieler zu verbessern und innovative Lösungen zu entwickeln, kann ich am Markt viel günstiger einkaufen und später auch an den Verkäufen mehr verdienen. Das ist das angestrebte Businessmodell der allermeisten Vereine. Der Trainer spielt auch betriebswirtschaftlich eine wichtige Rolle. Dribbling / Dribbles Ich beginne als erste Priorität mit den Dribbling-Werten. Diese Fähigkeit ist auf allen Positionen defensiv we offensiv extrem wichtig. Sie ist ab einem gewissen Alter aber nur sehr schwer zu verbessern. In unserer Plattform haben wir alle Key-Werte der Spieler pro Position auf einer Skala von 0 (Unterirdisch) bis 100 (Weltklasse) indexiert. Mit den Indexwerten sind die Spieler einfacher vergleichbar. Ich setze den Dribbling Wert auf mindestens 45. Das ist schon ein mehr als guter Wert. Der Flügelpspieler liegt bei über 45 verglichen mit allen anderen Flügelspielern. Dabei habe ich auch im Hinterkopf, dass der Spieler am Ende nicht mehr als 1 Million kosten darf. Er kann somit sicherlich nicht passen wie Verratti, dribbeln wie Traoré, flanken wie Kostic, auflegen wie Messi, und abschliessen wie Lewandowski. Noch nicht 😊 Resultat: noch 846 Spieler entsprechen diesen Kriterien


Gutes Scouting bedeutet auch die Vorboten der Zukunft zu erkennen

Benchmark: Beste Top5-Ligen Dribbler sind: Traoré (Wolverhampton), Neymar (PSG), Cherki (Lyon), Ontiveros (Huesca). Beste Dribbler in der Schweiz sind: Zhegrova (Basel), Ngamaleu (YB), Fofana (Servette), Nuno da Silva (GC)

Vorlagen / Delivery Nun kümmern wir uns um die Fähigkeiten der Vorlagen. Auch dies ist eine Fähigkeit, die nicht extrem verbessert werden kann. Da man während dem Spiel kreative Lösungen finden und schnell entscheiden muss. Ich setze den Delivery Indexwert auf mindestens 35. Bei dem gesuchten Spielern handelt es sich um Perspektivspieler. Es ist also (auch dem Marktpreis zuliebe) logisch, dass Fähigkeiten nicht fertig entwickelt sind. Resultat: noch 403 Spieler entsprechen den Kriterien Benchmark: Besten Vorlagengeber Top5-Ligen: Illicic (Atalanta), Kostic (Frankfurt), Di Maria (Real Madrid), Golovin (Monaco). Beste Vorlagengeber in der Schweiz sind: F. Rodriguez (Schaffhausen), Sulejmani (YB), R. Alves (Winterthur), Kololli (FCZ)


Abschluss / Shots Beim Abschluss/Shots Index ist nicht gemeint, wie gut die Schüsse sind, sondern wie oft und wie aussichtsreich der Spieler zum Torabschluss kommt. Die Fähigkeit sich für den Torabschluss in Position zu bringen ist eine Kompetenz, die mit guten und frischen Ideen stark verbessert werden kann. Habe ich einen guten Trainer, der innovative Laufwege und kollektive Interaktionen fördert, kann ich hier zum scouten einen tendenziell tieferen Wert einsetzen. Ein guter Trainer bringt auch zentrale Mittelfeldspieler und Aussenverteidiger in den Abschluss. Ich setze den Shots Indexwert auf mindestens 40 Resultat: noch 159 Spieler entsprechen den Kriterien

Benchmark: Häufigste Torabschlüsse Flügel Top5-Ligen: Neymar (PSG), Jota (Liverpool), Berardi (Sassuolo), Salah (Liverpool). Häufigste Torabschlüsse Flügel Schweiz: Schalk (Servette), Marchesano (FCZ), Tasar (Luzern), Balaj (Aarau)

Effizienz im Abschluss Ich verzichte auf im Moment auf die Effizient im Abschluss. Da dieser Wert stark je nach Phase stark varieren kann. Und es für den gesuchten Spieler nicht meine erste Priorität ist.

So, nun haben wir 159 Spieler gefunden, die gute Dribbler und gute Vorlagengeber sind und auch selber Tore erzielen können. Not bad.


Ergänzende Fähigkeiten Zur Erinnerung. Als Ergänzung soll er:

  • Sich gut als Anspielstation anbieten

  • häufig Bälle erobern können

  • oft Defensivduelle gewinnen

Anspielstation / Passing Ich setze den Pass Index Wert auf mindestens 25 . Das garantiert, dass der Spieler im Spiel eingebunden ist, sich gut in Position bringt und zahlreiche Ballkontakte hat. Resultat: noch 142 Spieler entsprechen den Kriterien Benchmark Flügel mit den meisten Pässen Top5-Ligen: Rafinha (PSG), Cairney (Fulham), Fabregas (Monaco), Coutinho (Bercelona). Flügel mit den meisten Pässen in der Schweiz: Zumberi (Wil), Kasami (Basel)

Interceptions Ich setze die Interceptions Indexwert auf mindestens 25. Dies garantiert eine respektable Anzahl an Balleroberungen. Die Anzahl der Interceptions weisen wir übrigens «possession adjusted» aus. D.h. die Anzahl wird proportional zum Ballbesitz ausgewiesen. Damit Spieler von Teams mit wenig Ballbesitz nicht überproportional gut gewertet werden. Resultat: noch 130 Spieler entsprechen diesen Kriterien

Benchmark: Flügel mit den meisten Interceptions Top5-Ligen: Leckie (Hertha), Haidara (RB Leipzig) , Musiala (Bayern München), J. Victor (Wolfsburg). Flügel mit den meisten Interceptions in der Schweiz: Gnonto (FCZ), Fassnacht (YB), Kasami (Basel)

Für den Feinschliff setze ich noch einige Werte, um die schlechtesten in den entsprechenden Kategorien rauszufiltern.

Defensive Duels Ich setze die Defensive Duels auf mindestens 35. Dies sortiert die zweikampfschwächsten Spieler aus. Es war zu Beginn kein Kriterium, aber ich veredle damit meine Liste. Resultat: noch 93 Spieler entsprechen diesen Kriterien Benchmark:

Flügel mit meisten gewonnenen Defensivduellen Top5-Ligen: Rafinha (PSG), Del Castillo (Rennens), Djénépo (Southampton), Flügel mit meisten gewonnenen Defensivduellen Schweiz: Samuel Ballet (Winterthur), Kevin Spadanuda (Aarau), Mergim Qarri (Lausanne Ouchy).

Market value - Vom Traum zur Realität In den Resultaten befinden sich nun auch Spieler wie Coman, Chiesa, Cunha, Diatta und Hauge die 10 bis 65 Millionen kosten. Also setze ich den Market Value Parameter auf maximal 1 Million.

Datenscouting End-Resultat TOP 63 Zum Schluss unseres Prozesses befinden sich noch ganze 63 junge Perspektiv-Spieler mit vielen tollen Fähigkeiten in der Auswahl. Wir sind mit 68'336 Spieler gestartet und ganze 99.91% der Spieler haben die Selektionskriterien nicht "überstanden".


Jeder einzelne dieser verbleibenden 63 Spieler ist es sicherlich Wert, genauer betrachtet zu werden.

Datenscouting ist Pre-Scouting. Im anschliessenden Videoscouting ist es auch wichtig die Werte in Anbetracht der Haupt- und Nebenpositionen zu hinterfragen. Es gibt immer die Möglichkeit, dass die guten Werte auf einer alternativen Position gesammelt wurden und somit das Ergebnis verfälschen können. Beispiel: Ein Flügel spielt als Alternativ-Position im defensiven Mittelfeld. Er sammelt dadurch fleissig gute Zweikampfwerte, die aber der Hauptposition gutgeschrieben werden, da die Daten nichts anderes zulassen. Es fällt auf, dass kein einziger Spieler aus den Top-5 Ligen darunter ist. Dies ist keine Überraschung, da solche Spieler aus den Top5 Ligen viel mehr als 1 Million kosten. Bei der Detailanalyse ist selbstverständlich auch die Stärke der Liga zu berücksichtigen, denn die Ligastärke kann die Werte schon um 5-20% beeinflussen.

Aus der Schweiz haben es in die TOP63 geschafft: Liridon Balaj (Aarau), Alexis Antunes (Servette, braucht Review da er verletzungsbedingt nur rund 600 Min gespielt hat) und Sayfallah Ltaief (Winterthur).

Werrtevergleich: Balaj, Ltaief, Antunes

Aus Österreich vertreten sind: Atsushi Zaizen, Lukas Fridikas (beide Wacker Innsbruck. 2. Liga). Unter anderem taucht auch Philip Otele (Kauno Žalgiris) auf, der im Moment beim FC St. Gallen und FC Zürich gehandelt wird. Aus Dänemark und Norwegen wurden auch einige Spieler selektiert.


Die besten Dribbler unserer Selektion sind: Aron Dönnum (Vålerenga Fotball), Marlos Moreno (Lommel SK), Philip Otele (FK Kauno Zalgiris), Davo Fernández (Atlético de Madrid B)


Die besten Vorlagengeber sind: Shakhboz Umarov (BATE Borisov), Zymer Bytyqi (Konyaspor), Matan Hozez (Maccabi Tel Aviv) und Nico Williams (Bilbao Athletic B)


Die besten im Torchancen erarbeiten sind sind: Deabeas Owusu-Sekyere (Paide Linnameeskond), Philip Otele (FK Kauno Zalgiris), Nadrey Dago (FC Sheriff Tiraspol) und kas Fridrikas (FC Wacker Innsbruck)


Hier unsere finale Scouting Liste mit den TOP 63 entlang unseres Offensiv-Index (höchste Werte zuoberst), AM = Attacking Midfield, OW = Offensive Wing (Hauptposition)


footballytics TOP 63 young & creative wingers <1.Mio 2020-21

Vergleich footballytics Top 6



footballytics TOP 6 young 6 creative wingers < 1.Mio 2020-21


Fazit Für diesen Scouting-Prozess haben mit unserer eigenen Scouting Lösung 20 Minuten und etwas Hirnschmalz gebraucht. Er wurde einfachheitshalber generisch gehalten. Selbstverständlich wird man in einem wirklichen Case noch mehr ins Detail gehen. Trotzdem ist es schon beeindruckend, wie einfach man aus den Daten Erkenntnisse ziehen kann, wenn sie einmal aggregiert und veredelt sind.



Haben Vereine individuelle positionsspezifische Bedürfnisse, sind wir in der Lage die Interpretations-Logik schnell und flexibel anzupassen.

Weitere Funktionen unserer Datenscouting Applikation sind: Spielerprofil - Auf einer Seite kompakt dargestellte Spielerfakten und Leistungsdaten Ranking- Hitparade der besten Spieler pro Liga/Team/Position pro 16 Leistungs-Indexes Selection - Datenscouting mit variablen Filtern inkl. Offensiv/Defensive Ratio Diagramm Compare - Mehrere Spieler auf einem Blick vergleichen

Als nächstes würden wir die Spieler per Videosequenzen im Detail entlang unseres Offensiv-Index analysieren. Dies ergäbe als Resultat eine Shortlist von ca 20 Spielern. Danach sind ganze Spiele zu analysieren, damit die Leistung im Detail und auch Charakter & Mentalität eingeschätzt werden kann.


Es würde uns nicht überraschen, wenn etliche Spieler unserer Selektion per nächste Saison den Verein wechseln.


_________________________________________________________________________________________

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

Teilen Sie diesen Beitrag

0 Kommentare

Aktuelle Beiträge

Alle ansehen