Fachbuch, 2018
71 Seiten
1 Einleitung
2 Big Data
2.1 Definition
2.1.1 Volume
2.1.2 Velocity
2.1.3 Variety
2.1.4 Veracity
2.2 Big Data im Fußball
2.3 Verschiedene Daten im Fußball
2.3.1 Positionsdaten
2.3.2 Packing-Rate
2.3.3 Einige „alte“ Statistiken
3 Datensammlung im Fußball
3.1 Regelungen der FIFA und der DFL
3.2 Trackingsysteme
3.2.1 GPS-Systeme
3.2.2 Videosysteme
3.2.3 Radar- bzw. mikrowellenbasierte Systeme
3.3 Sensoren
3.4 Zukunft und Innovationen aus anderen Sportarten
4 Cloud Computing
4.1 Definition und Eigenschaften
4.2 Cloud-Servicemodelle
4.3 Cloud Typen
4.4 Abgrenzung zu anderen Technologien
4.4.1 Applikations-Hosting
4.4.2 Application Service Providing (ASP)
4.4.3 Grid Computing
5 In-Memory-Systeme
5.1 Definition und Funktionsweise
5.2 Vorteile
5.2.1 Hauptspeicher
5.2.2 Datenstruktur
5.2.3 Datenkompression
5.3 Herausforderung
6 Analyse von In-Memory Systemen im Fußball
6.1 Aktuelle Situation
6.2 Vorgehensweise
6.3 Analyse
7 SAP Sports One
7.1 Systemgrundlage
7.2 Entwicklungshistorie
7.3 Anwendungen
7.3.1 Mobile Kommunikation
7.3.2 Scouting Insights
7.3.3 Training Planner
7.3.4 Match Insights
7.3.5 Fitness und Leistung der Spieler
7.3.6 Gesundheit der Spieler (Player Fitness)
7.3.7 Teamverwaltung
8 Fazit
Diese Bachelorarbeit untersucht die Zusammenhänge zwischen Big Data und Fußball, mit dem Ziel zu ermitteln, ob der Einsatz von In-Memory-Systemen wie „SAP Sports One“ sinnvoll ist und einen Mehrwert für den Fußball bieten kann.
2.3.1 Positionsdaten
Die Positionsdaten beschreiben den Aufenthaltsort eines Spielers während des Spiels oder Trainings. Dabei wird das Spielfeld in ein Koordinatensystem mit X- und Y-Achse verwandelt. Den Spielern kann dann zu jedem Aufenthaltsort ein X- und ein Y-Wert zugeordnet werden (siehe Abb. 2, S. 9). Die Werte können mit Hilfe verschiedener Technologien, wie z. B. spezielle Kamerasysteme oder Sensoren unter oder am Trikot (mehr zu diesen Technologien in Kap. 3), erfasst werden. Diese Werte werden in Echtzeit generiert und können so auch schnellstmöglich genutzt werden. Beispielsweise kann so ein Spielzug, der zu einem Tor oder Gegentor führt, auf Basis der Positionsdaten innerhalb weniger Sekunden in seine Einzelteile zerlegt und ausgewertet werden, sowohl für die eigene Mannschaft als auch für den Gegner. Die Positionsdaten helfen außerdem dabei die Leistungen eines Spielers und der Mannschaft zu bewerten und das auf taktischer, technischer und physischer Ebene. Ziel ist es, dadurch Erkenntnisse für Spiel und Training zu erhalten und sich dadurch einen Vorteil zu erarbeiten. Ein weiteres Ziel ist die Erkennung von Spielmustern im eigenen Spiel und dem des Gegners.34
1 Einleitung: Diese Einleitung führt in die zunehmende Bedeutung von Daten und Digitalisierung im Fußball ein und stellt die Kernfragestellung nach der Nutzbarkeit dieser Daten mithilfe von SAP-Systemen vor.
2 Big Data: Dieses Kapitel definiert Big Data anhand der „V’s“ und beleuchtet deren Relevanz sowie verschiedene Datentypen im Kontext des Profifußballs.
3 Datensammlung im Fußball: Hier werden die regulatorischen Rahmenbedingungen sowie die verschiedenen technologischen Methoden zur Datenerfassung, wie GPS und Videosysteme, analysiert.
4 Cloud Computing: Dieses Kapitel erläutert die technologischen Grundlagen von Cloud Computing, verschiedene Servicemodelle und grenzt diese von anderen Hosting-Technologien ab.
5 In-Memory-Systeme: Hier werden Definition, Funktionsweise und Vorteile von In-Memory-Systemen, insbesondere hinsichtlich der Speichergeschwindigkeit und Datenstruktur, dargelegt.
6 Analyse von In-Memory Systemen im Fußball: Dieses Kapitel analysiert anhand spezifischer Kriterien, ob und inwieweit der Einsatz von In-Memory-Technologien im Fußballumfeld einen tatsächlichen Mehrwert bietet.
7 SAP Sports One: Diese Sektion bietet einen tiefen Einblick in das System SAP Sports One, seine technologische Basis auf SAP HANA und die verschiedenen Anwendungsmodule.
8 Fazit: Das Fazit fasst die Ergebnisse zusammen und gibt einen Ausblick auf die zukünftige Entwicklung von Analysesystemen und die Rolle von Big Data im Sport.
Big Data, Fußball, SAP Sports One, In-Memory-Systeme, Echtzeitanalyse, Positionsdaten, Cloud Computing, Scouting, Leistungsdiagnostik, Spielanalyse, Datensammlung, Sportinformatik, Tracking, SAP HANA, Innovation.
Die Arbeit untersucht die Relevanz und den Mehrwert von Big Data und modernen Analysesystemen wie „SAP Sports One“ im professionellen Fußball.
Die zentralen Themen sind Big Data Definitionen, Methoden der Datenerfassung im Fußball, Cloud-Computing, In-Memory-Datenbanksysteme sowie die spezifische Anwendung von SAP-Lösungen für Vereine.
Das Ziel ist es, zu analysieren, ob der Einsatz von In-Memory-Technologien im Fußball sinnvoll ist und wie diese Systeme zur Entscheidungsfindung und Leistungsoptimierung beitragen können.
Die Arbeit basiert auf einer Literaturanalyse und einer kriterienbasierten Bewertung des Einsatzes von In-Memory-Systemen, ergänzt durch Fallbeispiele und Experteninformationen.
Der Hauptteil gliedert sich in technische Grundlagen zu Daten und Cloud-Systemen, die Analyse der Datensammlung im Fußball und eine detaillierte Funktionsbeschreibung des SAP-Systems.
Die Arbeit ist durch Begriffe wie Big Data, In-Memory, Echtzeitanalyse, Fußball-Scouting, Tracking-Systeme und Leistungsdaten charakterisiert.
In-Memory-Systeme wie SAP HANA sind AKID-konform, was bedeutet, dass Mechanismen wie Savepoints und Datenbankprotokolle die Datensicherheit auch bei Systemausfällen gewährleisten.
Echtzeitanalysen ermöglichen es Trainern und Analysten, während eines Spiels oder Trainings sofort taktische Korrekturen vorzunehmen und Belastungen präzise zu steuern.
Die FIFA setzt regulatorische Grenzen, etwa durch das Verbot technischer Hilfsmittel am Spielfeldrand, was die direkte Nutzung von Echtzeitdaten während eines Spiels aktuell einschränkt.
Das System integriert Funktionen für mobile Kommunikation, Scouting, Trainingsplanung, medizinische Betreuung und allgemeine administrative Aufgaben in einer zentralen Plattform.
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