Der Seattle Sounders FC bringt mit Oracle die Data Science ins Spiel

Championship-Fußballmannschaften brauchen Torschützen und starke Verteidiger, jedoch sollten sie heutzutage auch ein paar Data Scientists im Kader haben.

Die wichtigsten Profisportteams von heute haben erkannt, dass ihre Daten bei der Schaffung eines Wettbewerbsvorteils eine wesentliche Rolle spielen. „Wir wissen, dass Analysen uns dabei helfen können, die Spielerperformance zu steigern, die Teamperformance zu optimieren, die Gesundheit unserer Spieler besser zu verwalten und sogar das Erlebnis unserer Fans zu verbessern“, sagt Ravi Ramineni, Vice President of Soccer Analytics and Research beim Seattle Sounders FC. „Der Seattle Sounders FC strebt danach, ein führendes Unternehmen beim Einsatz von Analysen in der Major League Soccer und im weltweiten Fußball zu werden.“ 

Um dieses Ziel zu erreichen, brauchten Ramineni und sein Data Science-Team eine schnellere und leistungsfähigere Data Science-Plattform. Ihre Vision war es, neue Ansätze zu entwickeln, um die taktischen Strategien des Teams, den Spielstil, die Spielerperformance bei Live-Spielen, das Scouting und mehr zu entwickeln. Dazu mussten sie in der Lage sein, große Datenmengen aus vielen verschiedenen Quellen zu verwalten, und diese Datensätze schnell abzufragen, um Trainern und Scouting-Mitarbeitern sofort umsetzbare Einblicke zur Verfügung zu stellen. Allerdings hielt eine veraltete On-Premises-Infrastruktur das Team zurück.

Für den Sounders FC besteht ein wichtiger Datensatz aus sehr granularen Spieler-Tracking-Daten, die Teams von der Major League Soccer (MLS) zur Verfügung gestellt werden. Tracking-Daten enthalten Messungen jedes Spielers auf dem Feld, die in 25-Sekunden-Schritten vorgenommen werden, und umfassen für jedes Spiel einige Millionen Datenzeilen multipliziert mit den insgesamt 400 MLS-Spielen einer Saison. „Sobald wir die Tracking-Daten erhalten hatten, wurde uns schnell klar, dass wir ohne den Aufbau einer neuen Infrastruktur für Sportanalysen nicht das tun könnten, was wir wollten“, sagt Ramineni. „Unsere bisherige Infrastruktur war einfach nicht für diese Größenordnung ausgelegt. Das Ausführen bestimmter Abfragen würden Stunden in Anspruch nehmen, was für unsere Entscheidungsträger nicht praktikabel war.“

Der Sounders FC kam mit zwei Zielen zu Oracle: Die Aktualisierung der Analyseinfrastruktur, um schnelle Abfrageantworten auf sehr große Datasets zu erhalten, und die Flexibilität zur eventuellen vertikalen bzw. horizontalen Skalierung, sodass Geldeinsparungen möglich sind.

Der Sounders FC entschied sich für den Aufbau eines Data Lakehouse auf Oracle Cloud Infrastructure (OCI) als Grundlage für seine Infrastruktur für Sportanalysen. Das Team verwendet Oracle Autonomous Data Warehouse, um die Datenverwaltung zu eliminieren, und Oracle Analytics Cloud, um zusammen mit Oracle Cloud Infrastructure Data Science Analysen durchzuführen. Oracle Content Management und Object Storage verwalten digitale Medienassets.

„Wir wollten nicht nur eine schnellere Datenbank“, sagt Ramineni. „Wir wollten auch eine flexible Data Science-Plattform, die es unseren Data Scientists ermöglicht, das zu tun, was sie am besten können. Mit Oracle müssen wir uns über die Backend-Dateninfrastruktur keine Gedanken mehr machen.“

Das Team evaluierte die Oracle Funktion für die Datenaggregation, Performance und Benutzerfreundlichkeit von Oracle Analytics Cloud und OCI Data Science. Nach dem Wechsel zu Oracle war der Sounders FC problemlos in der Lage, seine Daten mit minimalen Schemaänderungen zu verbinden, und stellte fest, dass die Data Science-Tools einfach zu erlernen und zu verwenden waren.

Ein weiteres wichtiges Ziel des Teams bestand darin, Datenbankverwaltungsaktivitäten zu eliminieren. „Wir müssen uns nicht um Patches, Updates und andere Aufgaben kümmern“, sagt Ramineni. „Oracle Autonomous Data Warehouse übernimmt für uns alle diese Aufgaben.“

Der Sounders FC hat sich auch für Oracle Content Management entschieden, um seine Medienassets zu organisieren, die Video-Highlights der vergangenen Jahre sowie andere Marketingassets umfassen, mit denen das Fan-Engagement gesteigert wird. Diese Assets machen zwei Drittel des gesamten Datenspeichervolumens des Teams aus. Das Unternehmen war auf der Suche nach einem Technologieanbieter, der sowohl den Anforderungen der Sportanalyse als auch des Contentmanagements gerecht werden konnte, und Oracle bot dem Unternehmen die beste Lösung.

Die Sounders FC-Mitarbeiter in der Sportanalyse haben sich mit Data Scientists von Oracle zusammengetan, um ein Modell für maschinelles Lernen anhand von Spieler-Tracking-Daten zu erstellen. „Einer der Hauptgründe, warum wir uns für Oracle entschieden haben, war die echte Zusammenarbeit zwischen uns“, sagt Ramineni. „Unsere beiden Teams haben sich wirklich gegenseitig ausgeholfen, und darüber hinaus teilen wir eine Leidenschaft für die Nutzung von Daten, um die Ergebnisse auf diesem Gebiet voranzutreiben.“

Der Proof of Concept ermöglichte es Ramineni und seinem Team, Vertrauen in die Oracle Technologie aufzubauen, und dem Trainerstab einen echten Mehrwert zu demonstrieren. Die Analysten des Teams beschlossen, ein Datenmodell zur Erkennung von Pässen zu erstellen, welche die gegnerischen Linien durchbrechen. Linien durchbrechende Pässe gehen durch eine Formationslinie des gegnerischen Teams, d. h., sie bereiten mit einer größeren Wahrscheinlichkeit eine Torchance für das Team vor. „Wir haben uns für dieses spezielle Modell des maschinellen Lernens entschieden, weil wir eines wie dieses schon immer erstellen wollten, und wussten, dass wir es nach Abschluss des Proof of Concept unverändert einsetzen können“, sagt Ramineni.

Das Modell für Linien durchbrechende Pässe half dem Sounders FC beim Auskundschaften und der Vorbereitung auf seine Gegner, was dem Team unmittelbare Vorteile brachte. Es wurde vom Sounders FC genutzt, um den Spielstil jedes Teammitglieds gegen jeden Gegner zu evaluieren und effektivere Spielstrategien zu entwickeln. Das Projekt endete einige Wochen, bevor das Team die MLS-Playoffs 2020 erreichte, und somit konnte der Sounders FC das Modell während des erfolgreichen Teamstarts zum MLS-Finale intensiv nutzen.

Aufgrund der Reisebeschränkungen von COVID-19 hatte der Kader in der regulären Saison 2020 gegen eine begrenzte Anzahl von Gegnern gespielt. Das bedeutete, dass das Team zum ersten Mal in dieser Saison in den Playoffs vielen Gegnern gegenüberstand, was Sportanalysen für das Trainerteam während der Spielvorbereitung besonders nützlich machte. „Es war wirklich praktisch, alle 20 Spiele eines Gegners schnell analysieren zu können, um zu sehen, welche Abschnitte sie im Feld angreifen und wie sie ihre Chancen schaffen“, sagt Ramineni.

Der Sounders FC hat alle Performance- und Sportwissenschaftsdaten in das Oracle Autonomous Data Warehouse migriert, einschließlich Tracking-Daten, Ereignisdaten, Fitnessdaten und mehr. Ramineni und sein Team starten nun mehrere Projekte, die eine große Auswirkung haben werden.

Beispielsweise wird die Mustererkennung die Identifizierung des „Spielmusters“ eines Spielers mithilfe von Computer Vision auf Videoaufnahmen automatisieren. Es wird auch bewertet, wie oft jedes Muster zu erzielten Toren führt.

Ein weiteres Projekt wird erkennen, wann sich ein Spieler aus der Deckung eines Verteidigers lösen kann, und die Schaffung des Freiraum quantifizieren, damit das Team neue Trainingstaktiken und Spielstrategien entwickeln kann. Außerdem erwartet das Team durch die Berechnung des Risikopotenzials für Tore eine bessere Vorhersage der Wahrscheinlichkeit, dass über ein bestimmtes Zeitfenster ein Tor während des Spiels erzielt wird.

Schließlich wird das Team ein besseres Tagging haben, das dem Videoarchiv des Teams automatisch Metadaten-Tags hinzufügt, sodass historisches Filmmaterial leicht gefunden werden kann und somit wertvoller ist.

Dank der Flexibilität, nur dann für die Cloud-Infrastruktur zu bezahlen, wenn sie genutzt wird, spart das Unternehmen unter anderem auch Geld. Darüber hinaus sparen IT-Mitarbeiter Zeit, da sie von Datenbank-Administrationsaufgaben befreit werden. „Aber noch wichtiger ist für uns, dass wir nun Dinge tun können, die mit unserer vorherigen Infrastruktur einfach unmöglich waren“, sagt Ramineni.