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Digitalisierung Wie Big Data den Fußball erobert

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Poker und Mathematik

Jetzt ist der Footbonaut nicht nur Trainingsgerät, sondern eine Art Darwin-Maschine, die bei der Auslese hilft. Görlich weiß, welche Werte ein junger Spieler hier drin schaffen muss, um das Zeug zum Profi zu haben. Wer zu lange braucht, hat keine Chance. Denn die Ausbildung der Talente kostet bis zu 300 000 Euro. Das lohnt nur, wenn die Jungs es zu den Profis schaffen. Entweder im eigenen Verein. Oder bei zahlungskräftigen Konkurrenten. Für Niklas Süle, der in Hoffenheim seit dem 15. Lebensjahr trainiert, überwies der FC Bayern vergangenes Jahr 20 Millionen Euro. Heute ist der Abwehrhüne fast doppelt so viel wert.

Für Profi-Einkäufe nutzt Görlich auch Daten von Anbietern wie OptaPro, um sich ein möglichst stimmiges Bild eines neuen Spielers zu machen. Alles fließt ein: Herzfrequenz, Antizipationsfähigkeit, psychische Belastbarkeit, taktisches Verhalten auf dem Platz – wie früh attackiert er den Gegner, wie viele Sprints zieht er an? Wie passt er in das vom jungen TSG-Trainer Julian Nagelsmann festgelegte Spielkonzept, das auf Tempo setzt? „Wir brauchen Sicherheit bei diesen Entscheidungen, denn ein Fünf-Millionen-Flop tut uns richtig weh“, sagt Görlich.

Und nicht nur ihm. Die 18 Bundesligisten gaben vergangenes Jahr fast 720 Millionen Euro für neue Kicker aus. Das Beratungsunternehmen 21st Club aus London hat errechnet, dass jeder zweite Transfer ein Flop ist. Ted Knutson, der das einflussreiche Analyseunternehmen Statsbomb betreibt, sagt: „Bei Spielerverpflichtungen geht es um so viel Geld, dass ein einziger vermiedener Fehleinkauf pro Saison dein Analystenteam für mehrere Jahre finanziert.“

Zu einem Preis, zu dem man keinen einzigen Spitzenspieler bekommt, kaufte Arsenal London mit der US-Firma StatDNA für vier Millionen Pfund gleich ihren eigenen Analysebetrieb auf – und verfügt seitdem über exklusive Infos. Was andere auf diesem Feld tun, ist oft Betriebsgeheimnis. „Das ist eine Blackbox“, sagt der Manager eines Bundesligisten und schüttelt den Kopf: „doch viele kaufen noch immer Spieler für Millionen ein, von denen sie bis zum ersten Training höchstens mal ein Video gesehen haben.“
Lange Zeit lief das auch im Verein von Jürgen Baatzsch so ähnlich. Der Deutsche mit Drei-Tage-Bart, den der Verkauf der Elektronikkette Redcoon zum Millionär machte, hat seinen Aston Martin direkt vor der Art-déco-Fassade eines ehrwürdigen Stadions im Süden von Brüssel geparkt.

Bis vor Kurzem war Baatzsch noch Besitzer von Royale Union Saint-Gillois und damit praktisch Hausherr hier. Unter seiner Führung beschäftigte der traditionsreiche Zweitligist nur ein paar freiberufliche Scouts. Die durften auf der Suche nach neuen Spielern schon mal bis nach Paris reisen. Viel kosten durften die nicht. Die Elf hielt sich zuletzt mit Ach und Krach in der Liga.

Doch seit ein paar Tagen ist alles anders. Da übernahm der englische Glücksspielprofi Tony „The Lizard“ Bloom, Besitzer des Erstligisten Brighton & Hove, Union; Baatzsch macht erst einmal weiter als Vorstandschef. Und Neueigner Bloom lässt Union umkrempeln – mithilfe von Big Data.

Innerhalb weniger Wochen soll der neu verpflichtete Sportdirektor dem ebenfalls neuen Trainer eine Mannschaft zusammenbauen. Mit Teilzeitscouts käme das Führungsduo nicht weit. Stattdessen, davon gehen Eingeweihte aus, können sie auf ganz spezielle Expertise setzen.

Bloom, der Mathematik studierte, ehe er als Pokerprofi Millionen einstrich und heute sein Geld vor allem mit weltweiten Fußballwetten verdient, verfügt über tiefes Wissen der Kickermärkte. Die Informationen dafür besorgt ihm das verschwiegene Londoner Unternehmen Starlizard. Das sammelt ganz im Stile eines Hedgefonds mithilfe von an die 200 hoch qualifizierten Statistikern, Mathematikern und quantitativen Analysten Daten über Vereine und einzelne Fußballer. Diese setzt Starlizard um in lohnende Wettempfehlungen.

Bloom redet nicht darüber, ob diese Erkenntnisse auch beim Einkauf von Profis für seinen Heimatverein Brighton genutzt werden. Doch Kenner der Szene sind sicher, dass der Club die weltweit gesammelten Informationen tatsächlich dafür verwendet – und Blooms Leute dies auch in Brüssel versuchen werden. Denn das Ziel des Briten ist klar: In Belgien kann er mit vergleichsweise kleinem Investment aufsteigen – und die Teilnahme an der lukrativen Champions League anpeilen.

Dort ist sein langjähriger Konkurrent Matthew Benham bereits angekommen. Benham, einem studierten Physiker, gehört die Londoner Wettfirma Smartodds. Auch er setzt auf Big Data und Statistik. Und macht kein Geheimnis aus dem Einsatz der Daten Als etwa sein dänischer Club FC Midtjylland kürzlich einen Neuzugang aus Deutschland präsentierte, flocht der Sportdirektor bei der Präsentation wie selbstverständlich ein, der sei „bei Smartodds sehr gut bewertet“.

Bislang läuft Benhams Datenexperiment im Kickergewerbe äußerst erfolgreich – seit er den Kleinverein aus der Provinz 2014 übernahm, feierte der bereits seinen zweiten Landesmeistertitel.

Je nach Losglück könnten die Dänen und ihr datengläubiger Wettpate aus London in der kommenden Champions-League-Saison auf die TSG Hoffenheim und ihren Unterstützer SAP treffen. Für Datenfreaks dürfte das ein Fest werden.

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