大數據模型讓布萊頓能夠更加高效、解雇據年科學、全部球探準確地評估球員的英超杭州臨時勞務派遣公司能力和狀態，在全球范圍內尋找合適的第黑店靠大數教練和球員。

文|劉成康

賣球員4年賣了4億英鎊（約人民幣37億）、賺億成績卻穩中有升，解雇據年隊中妖人越來越多，全部球探球探卻越來越少。英超上述這支神奇的第黑店靠大數球隊就是來自英超的布萊頓，近日，賺億布萊頓做了個違背現代足球百余年歷史的解雇據年重大決定：解雇了球隊所有的全職球探。在足球的全部球探發展歷程中，球探一直扮演著至關重要的英超角色，是第黑店靠大數球員發掘體系中的關鍵一環，他們猶如伯樂，賺億在廣闊的足球世界中尋找著那些尚未被發掘的千里馬。

布萊頓老板托尼·布魯姆之所以放棄百年球探傳統，是因為一套大數據模型。在這套大數據模型的幫助下，布萊頓近年來在競爭激烈的杭州臨時勞務派遣公司英超開起了“黑店”：400萬英鎊（約3700萬人民幣）簽下凱塞多，不到兩年1.15億英鎊（約10.5億人民幣）賣出；690萬英鎊（約6300萬人民幣）簽下麥卡利斯特，3500萬英鎊（約3.2億人民幣）賣出；1800萬英鎊（約1.65億人民幣）簽下庫庫雷利亞，一個賽季后6200萬英鎊（約5.67億人民幣）賣出。此外被球迷稱為“三球王”的日本國腳三笘薰，布萊頓在2021年僅用300萬英鎊（約2750萬人民幣）就將其收入麾下，在2023年三笘薰的最高身價來到了5000萬英鎊（約4.6億人民幣）。

托尼·布魯姆

圖源：布萊頓足球俱樂部

依靠大數據模型，布萊頓達成了多起低價買高價賣的交易，這也讓托尼·布魯姆對這套數據模型更加信賴，以至于在近日完成了對旗下全職球探的清洗。其實五大聯賽的絕大部分俱樂部都擁有自己的數據部門，不過一般來說這些數據部門主要服務于球員的日常訓練的場上表現。讓大數據模型深度參與球隊的運營，布萊頓算是走在了足壇前列。

隨著科技日新月異的發展，大數據模型早已不是十分新奇的存在，已經應用在賽事推算與策略制定、賽事組織與運營、市場營銷與粉絲互動、體育游戲等體育行業的許多方面，成為體育的重要組成部分，對體育行業產生了深刻的影響。而大數據模型背后的體育分析市場也逐漸成為體育行業最熱門的投資市場之一。

球探之殤與數據之興

布萊頓的成功，很大程度上歸功于其老板托尼·布魯姆的前瞻性領導。托尼·布魯姆早年在體育行業積累了豐富的數據分析經驗，并將這些經驗應用到了足球管理中。而上述這套能讓布萊頓不斷囤積潛力球員并低買高賣的大數據模型，名為Jamestown Analytics，創辦于2017年，是體育咨詢公司Starlizard的分支機構之一。Starlizard的老板，正是托尼·布魯姆。Jamestown號稱是目前足球界最前沿的數據公司，在英超，Jamestown只與布萊頓獨家合作。

圖源：Jamestown Analytics

除了擁有一套獨特的算法模型和大數據分析系統之外，布萊頓還建立了一個完整的大數據團隊，包括數據收集、數據處理、數據篩選和分析團隊。這也使得布萊頓能夠更加高效、科學、準確地評估球員的能力和狀態，在全球范圍內尋找合適的教練和球員。上述多個低買高賣的案例足以說明布萊頓在數據化運營上的成功。但更加值得關注的，其實是布萊頓運營模式的可持續性。布萊頓會制定繼任計劃，以應對核心員工和球員的流失。這種前瞻性的管理策略使得布萊頓即使在關鍵人員變動時也能保持競爭力，例如當主教練格雷厄姆·波特轉會加盟切爾西后，布萊頓迅速啟動了繼任計劃來彌補主帥位置的空缺。

布萊頓的這一擁抱大數據舉措，在體育界引發了不小的爭議。數據模型雖然強大，但球探始終有他的不可替代性。例如對球員性格特點、領導力、技術潛力比賽態度等方面的評估，這些信息都是數據模型無法捕捉到的。對此一位足球俱樂部業內人士曾說：“數據無法捕捉到所有這些細節，在投資球員時是非常重要的。”此外，球探們多年來建立的關系網絡和人脈資源，也是俱樂部在球員招募過程中不可或缺的財富，大數據模型無法取而代之。

圖源：泰晤士報

數據化是足球發展的必然趨勢之一，大數據模型能夠為俱樂部提供更客觀、更全面的球員信息，幫助俱樂部做出更明智的決策。在這個數據時代，如果能將傳統的球探工作與數據模型相結合，則有望取長補短，發掘更多的潛力球員。

布萊頓的這一變革，無疑是對傳統足球招募模式的一次大膽挑戰，也是對現代足球俱樂部運營模式的一次全新嘗試。對于布萊頓來說，未來的道路充滿了機遇和挑戰。他們需要在數據與球探之間找到一個平衡點，既要充分發揮數據模型的優勢，又要保留球探工作的精髓。只有這樣，他們才能在激烈的英超競爭中繼續保持優勢，為球迷們帶來更多的驚喜。

大數據背后是48億美元大市場

在信息技術飛速發展的今天，大數據模型依靠其數據量大、速度快、種類多和真實性高的特點，已經成為推動社會進步和商業創新的重要力量。體育產業作為全球經濟中的重要組成部分，也不可避免地受到大數據的影響。從宏觀的角度來說，大數據是體育產業數字化轉型和高質量發展的重要影響因素。

圖源：Xsens

大數據模型是指通過收集、存儲、處理和分析海量數據，以發現數據中的模式和趨勢，并據此做出決策的一系列技術和方法。這些數據可以是結構化的，如比賽成績、運動員的生理數據。例如Xsens公司推出的Xsens Analyze運動分析系統就是其中的佼佼者，它以其慣性傳感器能夠捕捉精確動作數據并快速將這些數據以報告或實時動畫形式展示給運動員的獨特優勢，幫助運動員提升成績，降低受傷風險，成為了國內外許多訓練中心、理療康復中心的得力助手。這些數據也可以是非結構化的，如社交媒體上的討論和視頻內容。例如市面上許多輿情監測平臺或軟件就可以根據客戶需求在網絡上收集相關正負面信息。

大數據模型已經成為現代體育運營不可或缺的一部分。它不僅改變了體育運動本身，還深刻地影響了體育運營的各個方面。體育組織需要積極擁抱大數據技術，以提高決策效率，優化資源分配，增強粉絲體驗，提升品牌形象，并促進體育科技創新。

與此同時，大數據模型在深入運用的過程中，也存在一定的風險與挑戰：數據隱私和安全問題日益突出，體育組織需要采取有效的技術和管理措施，保護運動員和粉絲的隱私數據不被濫用；大數據模型的應用需要專業的數據分析能力，體育組織需要培養和引進數據分析人才，提高數據分析的準確性和效率；體育數據來源多樣，數據格式和標準不一，給數據整合和分析帶來挑戰。體育組織需要建立統一的數據標準和整合機制，提高數據的可用性和準確性；數據的實時性和準確性至關重要，體育組織需要建立高效的數據收集和更新機制，確保數據的實時性和準確性。

圖源：unplash

大數據模型正在對體育行業產生日益廣泛和深刻的影響，以體育俱樂部、體育聯賽為代表，越來越多的體育行業參與者正在逐步深化對于大數據模型的應用。而以大數據模型為代表的體育數據公司和體育分析市場則成為投資市場的“香餑餑”，正在迅速擴展規模，在全球體育市場中占據更大的份額。據《財富》雜志旗下相關機構統計，2023 年全球體育分析市場規模為 37.8 億美元，預計 2024 年將達到 48.1 億美元，到 2032 年將達到 323.1 億美元，復合年增長率為 26.9%。

值得一提的是，隨著人工智能技術的不斷改革與進步，大數據模型與人工智能的融合也逐漸成為大勢所趨。而人工智能的加入，則將進一步加深大數據對體育行業的影響。在將來，除球探外，數據分析師、錄像分析師等更多的崗位都存在被取締的風險。

在這個風云變幻的體育世界里，布萊頓的變革只是一個縮影。數據模型的興起，正在悄然改變著體育的面貌。大數據技術在體育領域的應用雖然具有巨大潛力，但也存在著技術、安全、人才等方面的復雜問題和挑戰需要體育人去面對和解決。此外，布萊頓此番完全擁抱大數據的操作，究竟是不是明智之舉，還需要更多的時間去驗證，讓子彈再飛一會兒吧。

注：本文所用封面圖來自Jamestown Analytics