Sportanalysen: So nutzen verschiedene Sportarten Data Analytics

Laut den wichtigsten Kennzahlen zur Datenerzeugung 2022 entstehen täglich 2,5 Trillionen Bytes an Daten. Bei diesen Datenmengen haben immer mehr Menschen Zugang zu Informationen, die ihnen bessere Entscheidungen ermöglichen. Kein Wunder also, dass Daten in fast jeder Branche eine immer größere Rolle spielen. Ein Bereich, der in dieser neuen Ära besonders boomt, sind Sportanalysen. 

Wer sich für Sportberichterstattung interessiert, weiß, welch großen Einfluss Daten und Statistiken heute im Sport haben. Immer mehr Akteure im Sport setzen auf Analytics, um jeden möglichen statistischen Vorteil herauszuholen – die Sportanalyse-Branche wächst rasant. 

Was sind Sportanalysen? 

Sportanalysen untersuchen sportliche Leistung und wirtschaftliche Kennzahlen, um die Abläufe und den Erfolg von Sportorganisationen zu optimieren. Im Kern gibt es zwei Bereiche:

• On-Field-Analysen. Hier geht es um das Tracking zentraler Leistungskennzahlen auf dem Spielfeld, um Methoden abzuleiten, die Spielstrategien, Ernährungspläne und andere Hebel zur ethischen Leistungssteigerung von Athletinnen und Athleten verbessern. Beantwortet werden Fragen zur Performance, etwa: „Welche Fußballerin hat in Europa die meisten Chancen kreiert?“ oder „Wer war auf 20 Metern am schnellsten?“
• Off-Field-Analysen. Der Fokus liegt auf der geschäftlichen Seite des Sports. Es werden wichtige Kennzahlen abseits des Spielfelds überwacht, z. B. Ticketverkäufe, Merchandising oder Fan-Engagement. Ziel ist es, Entscheidungsträgern in Teams bessere, wachstums- und ertragsorientierte Entscheidungen zu ermöglichen. 

Datenanalytik ist im modernen Business unverzichtbar. Viele Unternehmen setzen sie ein, um ihre Performance zu optimieren. Mit einem datengetriebenen Geschäftsmodell stehen ausreichend Informationen für bessere Entscheidungen bereit – bei gleichzeitig effizienterer Kostensenkung.  

Warum sind Datenanalysen im Sport sinnvoll? 

Der globale Sportmarkt wuchs laut The Business Research Company von 354,96 Milliarden US-Dollar im Jahr 2021 auf 496,52 Milliarden US-Dollar 2022 – einer der größten Märkte weltweit. Mit steigenden Ausgaben investieren Teams stärker in Sportdatenanalysen, um sich einen Vorsprung zu sichern. Entsprechend wird der Markt für Sportanalysen bis 2025 auf über 4,5 Milliarden US-Dollar geschätzt. 

Wichtige Vorteile von Datenanalysen im Sport: 

Fundiertere Entscheidungen

Sportdatenanalysen sind ein starkes Werkzeug für strategische Entscheidungen. Als Ex-Chelsea-Trainer Thomas Tuchel gefragt wurde, warum er in der Verlängerung Torwart Kepa Arrizabalaga brachte, antwortete er: „Wir hatten Statistiken, wir waren gut vorbereitet – Kepa ist prozentual der Beste beim Halten von Elfmetern.“ Und weiter: „Es gibt den Beleg, dass Kepa in dieser Disziplin besser ist.“ Chelsea gewann das Elfmeterschießen – Kepa parierte zwei Schüsse. 

Auch wenn es im Einzelfall anders ausgehen kann: Entscheidungen, die auf Daten basieren – auf und neben dem Platz –, sind in der Regel treffsicherer. 

Ein weiteres Beispiel aus der NBA: Teams wie die Philadelphia 76ers nutzen fortgeschrittene Analysen wie Datenvisualisierung und Hypothesentests, um Spiele auszuwerten und die Coaching-Strategie zu beeinflussen. 

Diese Analysen haben den Basketball nachhaltig verändert. Mehr Aktionen finden an der Dreierlinie statt, weil Teams erkannt haben, dass mehr Dreipunktewürfe die Trade-offs wert sind (es gibt zwar mehr Fehlwürfe, aber Treffer zählen mehr Punkte). 

Höhere Erlöse 

Unternehmen, die in Daten und Analytics investieren, erzielen oft spürbare finanzielle Effekte. Laut McKinsey & Company lag der durchschnittliche anfängliche Gewinnanstieg durch Big Data bei sechs Prozent und stieg bei Investitionen über fünf Jahre auf neun Prozent. 

Ein Hebel für höhere Einnahmen im Sport sind Ticketverkäufe. Die richtige Preisgestaltung ist entscheidend – und knifflig. Mit Datenanalysen gewinnen Organisationen tiefere Einblicke in ihre Finanzkennzahlen und finden so den optimalen Preis für Fans und Verein. 

So nutzten die Houston Astros Analysen, um „What-if“-Szenarien zu simulieren: Ziel war, Einzelticketkäufer zu Dauerkartenbesitzern zu machen und gleichzeitig bestehende Dauerkarten zu halten. 

In einem anderen Fall wurden Trade-offs von Fans zwischen Variablen wie Sitzplatzlage, Food-&-Beverage-Optionen und Alternativen im Club-Bereich untersucht. Die Idee: Fans besser verstehen, um Ticketpakete passgenau für die Bedürfnisse in einem bestimmten Bereich zu gestalten.

Datenanalysen helfen auch, den Umsatz im Online-Sporthandel zu optimieren. Teams nutzen dafür Datenmanipulation, Aggregation, Bereinigung und mehr, um Produktdaten zu analysieren und den Ertrag zu steigern.  

Die Entwicklung der Sportanalyse-Branche 

Sport und Datenanalytik sind seit Langem eng verbunden. Baseball war ein früher Vorreiter: Earnshaw Cook veröffentlichte 1964 „Percentage Baseball“. Viele Statistiker schreiben die Popularisierung jedoch Billy Beane zu, General Manager der Oakland Athletics von 1997 bis 2016.

Bis 2002 verließen sich Coaches und Spielende im Baseball eher auf Bauchgefühl, Optik oder simple Kennzahlen wie den Batting Average. Billy Beane, mit kleinem Budget, erkannte: Spieler mit hoher On-Base-Percentage sind der Schlüssel zu mehr Runs. Also setzte er auf unterschätzte Pitcher – oft zum Bruchteil der Kosten von Stars –, die häufig auf Base kommen. Teams mit höherer On-Base-Percentage erzielen wahrscheinlicher Runs. 

Beane’s Erfolg mit den Oakland Athletics ließ andere MLB-Teams aufhorchen. 2003 zog die Boston Red Sox nach. Die Strategie, ein Team mithilfe von Sportdatenanalysen zu optimieren, wurde als „Moneyball“ bekannt. Richtig populär wurde der Begriff „Sportanalysen“ aber erst 2011 mit dem Film „Moneyball“.

Seitdem hat jede große Sportart ihre eigene Analytics-Evolution erlebt. Viele Teams wollen mit Daten den Wettbewerb überholen und investieren stark in Sports Data Scientists, die on- und off-field Daten objektiv auswerten.   

So nutzen verschiedene Sportarten Analytics

Auch wenn das Grundziel von Sportanalysen überall gleich ist – mit Statistik und Datenanalyse Wettbewerbsvorteile zu erzielen –, setzen unterschiedliche Sportarten spezifische Methoden ein, um die jeweils relevanten Daten effizient zu erheben und auszuwerten. 

Fußball

Datenanalysen sind ein fester Bestandteil der Entscheidungen abseits des Platzes. Clubs weltweit investieren in Data Science und passende Technologien, um die Performance auf dem Feld zu steigern und bessere Entscheidungen im Hintergrund zu treffen. Getrackt werden u. a. Positionsdaten im Spiel, Ermüdung im Training, Laufdistanzen und weitere Kennzahlen zur Fitness. 

Zusätzlich werden individuelle Leistungsdaten erhoben, etwa erfolgreiche Dribblings, Pässe oder Balleroberungen. Diese Analysen zeigen Stärken und Schwächen und helfen bei der Weiterentwicklung. Mehr dazu im Artikel wie Data Science den Fußball verändert. 

Baseball

Als eine der ersten Sportarten mit konsequentem Analytics-Einsatz setzt Baseball seit Jahren Maßstäbe. Einige der klügsten Köpfe im Spiel, wie Theo Epstein, haben nie selbst professionell gespielt. Sie stützen Entscheidungen auf und neben dem Feld auf Ausbildung und Zahlenleidenschaft.

Durch die seit Langem extrem detaillierte Statistikerhebung strömen viele wie Epstein in die Analytics-Community des Baseballs. Eine Vielzahl an Kennzahlen unterstützt MLB-Entscheidungen, u. a.:

• Batting Average: Trefferzahl geteilt durch Schlagversuche eines Spielers. Zeigt Tendenzen und Pitches, mit denen er am ehesten ausgemacht wird. Ziel: Schwächen erkennen – es ist die wohl meistdiskutierte Kennzahl im Baseball. 
• On-Base-Percentage: Eine der wichtigsten Offensivkennzahlen; sie zeigt, wie oft ein Batter ein Aus am Schlag vermeiden kann – also der prozentuale Anteil, mit dem er per Hit, Walk oder Hit-by-Pitch die Base erreicht.  
• Slugging Average: Misst die Schlagkraft, also wie viele Bases ein Spieler durch Hits erzielt. Je höher, desto häufiger Extra-Base-Hits.

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Basketball 

Daryl Morey gehörte zu den ersten NBA-General Managern, die fortgeschrittene Metriken zentral in die Spielerevaluation integriert haben. Heute beschäftigen die meisten NBA-Teams Sports Data Analysts. Ihre Aufgabe: Coaches und Spielende mit Daten unterstützen, um die Performance zu maximieren und unterschätzte Talente zu identifizieren. 

Auf Top-Niveau erfassen Kameras aus allen Winkeln jede Bewegung auf dem Court. Diese Tracking-Daten werden mit Statistikdaten verknüpft und liefern einen vollständigen Performance-Breakdown pro Spieler.

Was machen Sportanalysten? 

Sportanalysten verfolgen in der Regel ihre zugewiesenen Wettbewerbe, bereiten Analysen und Kommentare vor und liefern diese on air oder schriftlich. Dafür brauchen sie ausgeprägte analytische und kommunikative Fähigkeiten – das prägt ihren Arbeitsalltag. Außerdem verfügen sie über tiefes Sportwissen, inklusive historischer Kontexte und der Kennzahlen, die den Wettbewerb prägen. 

So wirst du Sportanalyst

Mit dem Wachstum der Sportbranche entstehen viele Jobs. Wer ein Händchen für Datenanalytik und große Sportleidenschaft mitbringt, kann Talent und Hobby verbinden – zur erfüllenden Karriere als Sportanalyst. 

Der Weg umfasst meist drei Komponenten: Bildung, Kompetenzaufbau und Praxiserfahrung. Wenn du dich fragst, wie du in Sportanalysen einsteigst, helfen dir diese Schritte. 

Bildung

Die meisten starten als ganz normale Sportfans. Sobald dein Ziel feststeht, solltest du so viel Sportwissen aufsaugen wie möglich. Sportanalysten gelten oft als „laufendes Sportlexikon“.

Ebenso wichtig: Statistik. Statistik ist die Sprache der Sportanalysen. Verfolge aktuelle Spielergebnisse, Spielerstatistiken, Sieg-Niederlage-Bilanzen und weitere Kennzahlen – so erweiterst du dein statistisches Vokabular und verstehst, welche Metriken für die Performance zählen.

Langfristig hilft dir diese Bildung, fundierte Einschätzungen und Prognosen auf Basis statistischer Modelle zu erstellen.

Viele Sportanalysten absolvieren ein Studium im Bereich Sports Data Science – mit Schwerpunkt Sport oder Data Science. Auch andere Ausbildungen in Sport, Statistik, Data Science oder verwandten Feldern sind hilfreich.     

Kompetenzen entwickeln

Für den Beruf brauchst du Soft und Hard Skills: 

Soft Skills 

Statistik- und Sportwissen ist nur die halbe Miete. Du musst statistisches Know-how mit dem Kontext deiner Sportart verbinden, um Insights zu gewinnen. Gute Beziehungen zu Stakeholdern sind Gold wert, denn Analysten müssen deren Bedürfnisse (z. B. Coaches, Sportdirektoren) verstehen und rechtzeitig präzise Insights liefern. 

Auch die Aufbereitung zählt. Stakeholder sind oft weniger technisch versiert als Analysten – Insights müssen verständlich und nutzbar präsentiert werden, um Planung und Entscheidungen zu erleichtern.

Hard Skills

Wer mit Daten arbeitet, braucht Datenkompetenz und Sorgfalt – lerne mehr im Kurs Understanding Data Science. Ein Kern der Arbeit ist Datenqualität und -zuverlässigkeit sicherzustellen: vom Erfassen über Speichern bis Abrufen. Dazu gehört auch Datenbereinigung – oft heißt es, 80% der Zeit von Data Scientists fließen ins Cleaning. 

Teste deine Cleaning-Skills im Projekt Exploring Airbnb Market Trends, das sich auf Import, Bereinigung und Datenmanipulation zur Analyse von New-York-Airbnb-Daten konzentriert. 

Neben Lesen, Schreiben, Kommunizieren und Argumentieren mit Daten brauchst du technisches Know-how in gängigen Analytics-Tools und Programmiersprachen. Dazu zählen Excel, SQL, R, Python und Tableau.