Futbolda Big Data

Teknoloji son 10 yılda hayatımızı çok hızlı bir şekilde ele geçirdi. Elinde akıllı telefonu olmayan neredeyse kalmadı, üstüne üstlük 3-5 aylık bebeklerin önünde tablet koyup, mama yedirir olduk. İnternet ve mobil teknoloji ile o kadar iç içe yaşar hale geldik ki “Wi-Fi” bağlantısını Maslow’un hayati gereksinimler piramidine koyan karikatürleri normal olarak görür hale geldik, özümsedik. İnsanlığın teknoloji ile mücadelesi uzun yıllardır devam ediyor fakat son 20 yıldaki gelişmeler sayesinde yadsınamaz bir ivme kazandı. Kişisel hayatımızın, iş yapış şekillerimizin hatta hobilerimizin her anında internetten ve yüksek bilgisayar teknolojilerinden yararlanır haldeyiz ve bu duruma sonuç olarak insanlık, 2018 yılında bir saniyede yaklaşık 50.000 Gigabyte veri oluşturuyor olacak. Yani, 1500’lü yıllarda yaşayan birisinin hayatı boyunca oluşturduğu veriyi, artık 1 kişi 1 günde oluşturuyor.

BIG DATA’NIN GEÇMİŞİ

İnternet üzerinde sosyal medyayı kullanırken, haber okurken, alış veriş yaparken oluşturduğumuz bu yığınla veri o kadar değerli hale geldi ki, bu verileri anlaşılabilir şekilde işleyip pazarlayabilenler milyar dolarlar kazanabiliyorlar. Örneğin Uber, ucuza ulaşım arayan müşterilerini bağımsız çalışmak isteyen şoförlerle buluşturuyor ve bu işten komisyon kazanıyor. Bir nevi, taksicilik hizmeti. Hiç arabası yok, hiç taksi durağı yok… Fakat Ford, GM gibi araba üreticilerinden daha yüksek bir piyasa değerine sahip; sadece verileri doğru işleyerek ve son kullanıcıya sunarak elde ettiler bu başarıyı. Bir diğer inanılmaz örnek ise Airbnb: evini, odasını günlük, saatlik kiralamak isteyenlerin listelediği bir site. Dünya’nın en değerli hotel zinciri Hilton’dan daha değerli durumda, oteli, bel boyu, sekretaryası ya da konsiyer hizmeti yok; sadece verileri doğru işliyorlar ve arz ile talebi buluşturuyorlar.

Big Data, konusunu daha kolay anlayabilmeniz için sizleri tarihin tozlu sayfalarında yolculuğa çıkarıyorum ve 700’lü yılların Bağdat’ına gidiyoruz. Dünya tarihinin en önemli entelektüel gelişmelerinden birisi olan “Çevirme Hareketi”. Zamanın halifesi Harun El-Reşid “Benim kütüphanemde bulunmayan bir kitabın Arapça çevirisini getirene bir kese altın vereceğim” demiş. Bunun üzerine bilim adamları Çince, Sanskritçe, Rumca vs. diğer eski dillerdeki birçok kadim eseri Arapça’ya çevirmiş ve bu eserler Bağdat’ın meşhur kütüphanesinde özel seçilmiş bilim insanlarının hizmetine sunulmuş, bir nevi o zamanın Google gibi bir arama motoru oluşturulmuş. Maalesef Moğollar gelip bu mühim bilgi kaynağını yerle bir etmişler ve birçok kitabı yakmışlar. Kurtarılabilen kitaplar ise Cordoba şehrine, Endülüs’e götürülmüş; buradan da karanlık çağı yaşayan Avrupa aydınlanmış ve sonrasında Rönesans, Reform vs. hepimiz hikayenin geri kalanını biliyoruz. Bağdat’a özel olarak çağırılan Harezmî, çevirilerin Arapça’da tekilleştirilmesi üzerine Hindistan’da sayıları ifade etmek için basamaklı sayı sistemleri yerine harfler ya da heceler kullanıldığını saptamıştır ve bu bilgi sayesinde Cebir’in temellerini atmıştır. İşte Big Data da böyle bir şey, var olan ama farkında olmadığımız bilgileri barındıran ve erişime açan bir altyapı, bir maden. Buradaki cevheri işleyebilmek işin asıl kısmı, zaten önümüzdeki 5-10 yılda veri bilimi gittikçe popülerleşecek ve çeşitli istihdam alanları açılacak.

SPORDA BIG DATA

Futbol dergisi diye aldık, tarih ve teknoloji yazısı okuyoruz dediğinizi duyar gibiyim. Big Data denen bu düzensiz veri yığını, Dünya’da sessiz ama çok büyük bir devrim yarattı. Veri tabanı altyapılarından başlayıp, koca koca şirketlerin iş yapış usullerini değiştirmelerine sebep oldu. Sporda ise etkisini hissettirmesi biraz daha fazla vakit alıyor. Sporseverler olarak basit istatistiki verilerle yetinmekteydik, yıllardır. Sporun veriye yaklaşımı 2002 yılında Oakland Athletics’in veri bazlı başarısı ile hızlı bir şekilde değişti. Birçoğumuz bu başarı hikâyesini konu alan Money Ball filmini izlemişizdir. Money Ball’da anlatılan istatistiki yaklaşıma Sabermetrics deniyor ve Big Data konseptine benzese de teknik olarak farklı yaklaşımlar. Society of American Baseball Research (SABR)’ın sağladığı verileri işleme yöntemine Sabermetrics deniyor. Bu tanım, zaman zaman sporda veri bazlı yapılan bütün performans değerlemelerini kapsar şekilde kullanılabiliyor. SABR, 1971 yılında kurulduğunda basit istatistiki verilerin arşivini oluşturmakla işe başlamış ve zamanla daha kompleks formüllerle daha derinlerde kalan verileri açığa çıkarmaya başlamışlar. Big Data’dan farklı olarak Aslında yaptıkları saklı verileri bulmak değil de ellerindeki verileri kullanarak farklı formüller ile yeni veriler oluşturmuşlar. Beyzbol, çok yüzeysel ve lineer akışı olan bir oyun olduğu için bu gibi anlamlı veriler teknik ekiplerin çok işine yaramaya başladı. Sabermetrics, yaklaşımını bir adımdan ziyade fersah fersah öteye taşıyan bir firma var; Second Spectrum. Bu firmanın kurucusu Rajiv Maheswaran’ın TED konuşmasını kesinlikle izlemenizi tavsiye ediyorum.

İlk olarak NBA’de harikalar yaratan ve tabiri caizse leblebi gibi şut atan bir takım olan Golden State Warriors ile çalışmaya başladılar. Spatiotemporal dedikleri bir formülasyonları var ve tamamen yapay zekâ üzerinde çalışıyor bu sistem. Özetle, oyuncunun bulunduğu pozisyon, açısı, kaç dakikadır oyunda olduğu, savunma ne kadar yakında, savunma ne kadar uzun vb. gibi verileri görüntülü olarak alıp yapay zekâ kaydediyor. Adım, adım yapay zekâya bu işlemleri açıklıyorlar. Yapay zekâ artık oyunu izlerken bütün yapılan hareketleri, set oyunları, varyasyonları otomatik olarak sisteme kaydediyor. Çıkış noktaları buydu ve zamanla NBA’deki bütün set oyunları detaylıca yapay zekâya öğrettiler ve artık inanılmaz detaylı şekilde anlık analizler yapabiliyorlar. Artık çeşitli simülasyonlar ile tahminler yürütebiliyor; misal olarak oyuncunun attığı şutun iyi ve ya kötü seçim olduğunu analiz edebiliyor. Bu sayede oyuncunun kötü şutlar atıp yüksek yüzdeye sahip ya da iyi şutlar atıp kötü yüzdeye sahip olduğu arasında önemli yetenek farkını raporlayabiliyor. Bunun gibi detaylı analizleri sonucunda NBA, haksız rekabete yol açabileceğini düşünerek bütün takımların yararlanması adına 6 yıllık $250M bir anlaşma yaptı ve bu hizmeti bütün takımlara sundu. Second Spectrum’un bir sonraki düşüncesi ise NFL’e el atmak ve oyuncuların vizörlerine canlı olarak oyunları ve olasılıklarını aktarmak. Bakalım futbola ne zaman sıra gelecek?

Deniz aşırı ülkede inanılmaz gelişmeler yaşanırken eski kıta Avrupa’da ve ülkemizde teknolojiden daha çok yararlanma isteği futbolda yeni nesil teknik direktörlerle daha fazla dillendirilmeye başlandı. Eskiden “Oynat Uğurcum” kafasıyla maç kasetleri izlemek yeterli hissedilirken, artık rakibinin zayıf ve güçlü yanları NBA ve NFL’de olduğu gibi, futbolda da öncülüğünün EPL’de yapıldığı gibi teknik ekibe sunulması rutin hale geldi. Bunda özellikle, görüntülü analiz yazılımlarının hızlı gelişimi ve futbola adaptasyonu da önemli rol oynadı. Medya ajansları grafiker ararlarken nasıl ileri derece Photoshop bilgisi istiyorsa artık takımlar, analist ve scout ararlarken de bu analiz yazılımlarını iyi derecede kullanabilmelerini bekliyor. Eski usul, izleme komiteleri de yüksek hızla gelişen teknoloji sayesinde ya uyum sağlamak zorunda bırakılıyor ya da tarihe karışıyor. Bu detaylı analizlerin futbol seyircisine de pazarlaması Opta, FStats vb. gibi firmalar tarafından yapılıyor. Sosyal medya hesaplarından olsun ya da bu verileri sattıkları spor programları aracılığıyla olsun, futbola daha bilimsel ve ampirik yaklaşımlar gösterilmeye ve özendirilmeye çalışılıyor.

FUTBOLDA BIG DATA

Bizim için çok uzak yaklaşımlar gibi gözüken ama kaçınılmaz bir durum olan futbolun Big Data’dan yararlanması konusunda yurt dışında uzun soluklu projeler çoktan başladı bile. Endüstri 4.0’da olduğu gibi bu veri bazlı yaklaşımında öncülüğünü Almanya yapıyor. 2000 yılında Dünya’nın en büyük süreç ve yazılım firmalarından SAP, Hoffenheim takımının ana sponsoru oldu ve bu iş birliği başarılı bir şekilde halen devam ediyor. Bu iş birliğinin başlangıcı romantik sebepler olsa da sonuçlarından birisi Almanya’nın 2014 Dünya Kupası galibiyeti oldu.

SAP’nin ortaklarından Dietmar Hopp, gençliğinde altyapısından oynadığı köy takımı Hoffenheim’a ciddi finansal destek sağlamaya başladığı 2000 yılında, takım Almanya 5. Ligi’ndeydi. 8 sene içerisinde finansal, yönetsel ve teknolojik desteklerle Bundesliga’ya çıktılar. Bu süre içerisinde SAP, Hoffenheim’ın her türlü sürecini dijital ortama aktarmaya ve geniş veri havuzu oluşturmaya başladı. Bundesliga’ya ilk çıktıkları sezonda ise ilk yarıyı lider olarak kapatarak, herkesi şaşırttılar. SAP için Hoffenheim ile yapılan bu iş birliği aslında kendilerine çok uzak olan yeni bir pazara giriş adımıydı. Veriler aktıkça, oyuncu performansı, kas grubu yüklemeleri, oyuncuya yapılan masrafın amorti süresine kadar akla hayale sığmayacak detaylı raporlar hazırlanabilir hale geldi. Örneğin, oyuncunun sezon öncesi yükleme antrenmanlarında performansına göre sene içinde olası sakatlıklar ve frekansı, kaç maç oynarsa form tutacağı, kaç maç içinde ona yapılan masrafları amorti edecek performansı sahaya yansıtacağına yaklaşık bilgiler ve yüzdeler verebiliyorlar. Bu kadar detaylı ve akılcı raporlar, bugün yaptık yarın çalışsın mantığıyla işlemiyor. Yıllarca, doğru verilerin eksiksiz olarak girilmesi sonucu oluşan derin veri havuzundan özenle birleştirilerek oluşturuluyor.

Başka bir başarı hikâyesi ise Almanya Futbol Federasyonu ve Köln Spor Enstitüsü arasında olan iş birliğinin 2014 Dünya Kupası’na sağladığı ve halen her milli maçta sağlamaya devam ettiği muhteşem destek. Löw ve ekibi yürürken duvarları titreten karizmaya, raflar dolusu ödüllere ya da bol sıfırlı maaşlara sahip olmayabilirler ama bu sistemin içinde nasıl çalışmaları gerektiğini ve sistemi doğru kullanmayı bilen çok profesyonel ve Dünya Şampiyonu bir ekip. Bu sebeplerden ötürü ise saygıyı ve örnek alınmayı sonuna kadar hak ediyorlar. Yeni nesil futbolda sahadaki takım oyunu kadar kulübedeki takım oyunu da artık önem kazandı. Federasyon, Enstitü ve teknik ekip arasındaki iş bölümü o kadar belli çizilmiş ki ve takır takır işliyor ki “Die Mannschaft” lakabını sonuna kadar hakediyorlar. Aradaki iş bölümü ve iş birliğinin detayları ve Almanya futbolunun küllerinden doğuşu başka bir yazının, kitabın ve hatta akademik tezlerin konusu, sizlere daha çok Big Data’dan nasıl yararlandıklarını anlatacağım. SAP firmasının, Hoffenheim ile başladıkları iş birliğini 2014 Dünya Kupası’nda Almanya Milli Takımı ile tamamen performans analizi ve kadro seçimi odaklı olarak yaptılar. Rakibin zayıf yanlarının detaylı raporlarını Enstitü’den alan teknik ekip, kendi kadroları için de SAP’den gelen raporlardan yararlandılar. Bu kadar veriyi inceleyip, son kararı yine teknik ekip verdi, tabi ki. İşte burada her teknik ekibe özgü olan profesyonellik ve verileri doğru yorumlama kabiliyeti devreye giriyor. Futbolun içindeki değişkenlerin çokluğu, sahanın büyüklüğünden ötürü tekrarlanan olayların seyrekliği ve oyunun sürekli değişim içerisinde olmasından ötürü, karar verebilmek için hiç bir zaman sadece veri bazlı raporlar tek başına yeterli olmayacaktır ve insan faktörü önemini yitirmeyecektir. Bu önemli yetkinlik, teknik ekipler arasındaki farkı oluşturacak önemli bir faktör olarak yerini korumaya devam edecektir. Veriye hızlı erişimi saplamak adına SAP’nin yeni geliştirdiği Big Data raporlama altyapısı sayesinde maç içerisinde oluşan yüz binlerce veriyi hızlı bir şekilde işleyip devre arasına canlı analiz imkânı sağladılar; hem de hiç analist kullanmadan sadece sunucularla. Ülkemizde ise hala rakip analizinin gereksiz olduğunu düşünen “şampiyon” teknik direktörler bulunuyor. Bırakın yapay zekâyı, hakiki zekânın vereceği ek bilgileri bile umursamayacak kadar egoları şişkin.

NASIL YARARLANABİLİRİZ?

Teknolojinin sağladığı yeni imkânların yanında, ona güvenmeyen/anlamayan karar vericilerin bulunduğu bir ortamda ülkemizde Analist ve Scout’lar Big Data’dan nasıl yararlanabilir? İlk olarak, sabırlı olmak ve başarı hikâyelerini detaylıca inceleyip kulübe uygun hale getirmek ve adım adım uygulamaya almak gerekiyor. Bundan sonraki ilk adım ise scout felsefesinin en önemli fonksiyonlarından olan sürekli ve sağlıklı veri akışını sağlamak olacaktır. En basit verilerin akışı, geriye dönük olarak da sağlandıktan sonra düşünmeyi hayal edemeyeceğiniz ama aslında oyuncunun sahadaki performansının en önemli göstergelerinden olabilecek kompleks Key Performance Index (KPI) bulabilirsiniz. Burada, sınır yok; limit sizin analitik düşünme kabiliyetiniz ve hayal gücünüz. Örnek olarak; takım set oyunlarının performansını ölçmek adına “Defanstan uzun topla başlatılan oyunların kaleyi bulan şut oranı” olarak başlayıp, bu performans göstergesini daha detaylıca kırarak “Kanada inme” “Faul alma” “Kaleyi bulmayan şut” vs. diye ayıklayabilirsiniz. Sonrasında bu KPI’ları da daha aşağıya kırabilir ve en başarılı olduğunuz kombinasyonu bulup, bunun üzerine oyununuzu kurabilirsiniz. Misal, duran toplardan çok etkili olan bir takımsanız, uzun topları indirmek yerine topa çıkan oyuncunuzu faul almaya yönlendirerek daha etkili sonuçlar elde şansınızı yükseltebilirsiniz. Bu gibi detaylı KPI’ları kullanarak sizin için en uygun build up ya da set oyunları bulup, rakibinizi en güçlü silahınızla vurmayı birçok kez deneyebilirsiniz. Yazmakta olduğum kitabımda bu ve bunun gibi bir sürü KPI örneklerini detaylıca açıklamaya çalışacağım.

Ölçülebilir Performans yönetimi, uluslararası şirketlerde artık rutin bir işlem olarak gözüküyor ve yakın tarihte dünyanın en büyük pazarlarından birisi olan futbolda da içselleştirilmesi kaçınılmaz olacaktır. Büyük şirketlerde bu verilerin akışını, oluşturduğu raporları kontrol eden İş Zekâsı birimleri, KPI’ları ve projeksiyonlarını ölçen ve olasılıkları sunan Strateji birimleri, şirketin Ar-Ge departmanı gibi çalışmaktadırlar. Günümüzde büyük şirketler, iş geliştirmekten ziyade iş sürekliliği ve fizibilite gibi konulara odaklanmaktadırlar. Futbolda sahadaki performans için iş geliştirme mantığıyla farklı yatırım alanları bulunması mümkün olamayacağından ötürü sürdürülebilir başarı üzerinde odaklanılması gerekmektedir. Tabi ki bu konuda sahadaki performansı desteklemek adına kadro mühendisliği, altyapı gelişimi ve etkili bir scouting yararlanılması gereken ana başlıklar olacaktır. Tabii ki veri tek başına yeterli olmayacaktır, onu okuyup yorumlayabilecek ve aksiyona dökebilecek yetkin kişiler gerekiyor. Bu kadar veri içerisinden çıkabilmek adına yakın gelecekte futbol kulüplerinde Data Scientist istihdamı başlayacağını düşünüyorum. Ülkemize bu akım ne zaman uğrar, orasını kestirmek ise çok zor. Scouting, analist, sportif direktör gibi konularda eğitim konusunda geç kalan Türkiye Futbol Federasyonu umarım ki Veri Okuma ve İşleme konularında geç kalmayacak ve zaten finansal yönden yarışamadığı 5 büyük lig ile en azından bilim ve yetkin uzmanlarla arayı kapatmak adına gerekli adımları yakın sürede atacaktır.

Santra Dergi – Mart 2017

4 comments on “Futbolda Big DataAdd yours →

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *