แต่ก่อนเราอาจจะเข้าใจว่าถ้าหากอยากให้ทีมฟุตบอลประสบความสำเร็จได้แชมป์เยอะๆ เราก็ต้องเซ็นสัญญานักเตะเก่งๆ ดังๆ หรือผู้จัดการมากฝีมือเข้ามาสู่ทีม แต่ปัจจุบันการมีนักเตะหรือผู้จัดการทีมที่เก่งเพียงอย่างเดียวอาจไม่เพียงพออีกต่อไปแล้ว เพราะว่าอนาคตของโลกฟุตบอลเราจะได้เห็นการเซ็นสัญญาทีมงานที่มีทักษะใหม่ๆ เข้ามาสู่ทีมเรื่อยๆ  เพียงแต่คราวนี้เราไม่ได้กำลังจะพูดถึงกองหน้า กองกลาง  กองหลังหรือผู้รักษาประตูระดับโลก แต่เป็นผู้เชี่ยวชาญด้านข้อมูล (Data Expert) ที่อาจจะกลายมาเป็นอาวุธสำคัญที่ทำให้ทีมคู่แข่งก้าวตามไม่ทัน

ปฏิเสธไม่ได้เลยว่าความสำเร็จในสองฤดูกาลที่ผ่านมาของทีมหงส์แดง Liverpool เกิดจากนักเตะ ผู้จัดการทีม และผู้บริหารที่เปี่ยมไปด้วยคุณภาพ แต่นอกจากปัจจัยที่กล่าวมาข้างต้นแล้ว หลายคนอาจจะเคยได้ยินว่าเบื้องหลังความสำเร็จอีกอย่างที่เป็นตัวผลักดันให้ Liverpool ก้าวไปถึงตำแหน่งแชมป์นั้นก็คือทีมนักวิเคราะห์ข้อมูลที่เก่งและการนำเรื่องของ Data Science เข้ามาใช้กับทีมอย่างจริงจัง จนถึงขึ้นกลายเป็น Case Study ให้หลายๆ ทีมได้นำไปศึกษาและทดลองใช้ (อ่านบทความ Data Science เบื้องหลังความร้อนแรงของ Liverpool และความสำเร็จที่ไม่ได้มาเพราะโชคช่วย)

ในเมื่อทีม Liverpool ได้พิสูจน์ให้เห็นแล้วว่า Data Science ไม่ใช่เรื่องที่จะสามารถมองข้ามได้อีกต่อไป หรือกระทั่งบางทีมมองว่าการที่ทีมมีนักวิเคราะห์ข้อมูลเก่งๆ ก็เปรียบเหมือนกับการมีผู้เล่นระดับหัวแถว เมื่อไม่นานมานี้ทีมเรือใบสีฟ้า Manchester City จึงได้จัดการเสริมเขี้ยวเล็บให้กับทีมของตนด้วยการดึง Laurie Shaw ผู้เคยเป็นถึงนักฟิสิกส์ดาราศาสตร์และที่ปรึกษานโยบายการคลังเข้าสู่ทีมนักวิเคราะห์ข้อมูล โดยเขาจะมาเป็นผู้นำการวิเคราะห์ข้อมูลซึ่งรวมไปถึงการเอาเทคโนโลยี AI และ Machine Learning เข้ามาช่วยเพื่อจัดการกับความเหนื่อยล้า อาการป่วยและอาการเจ็บของนักเตะ นอกจากนี้ Shaw ยังจะใช้ข้อมูลเพื่อวิเคราะห์หาจุดแข็งจุดอ่อนของนักเตะ พัฒนา และหานักเตะฝีมือดีหน้าใหม่ๆ เข้าสู่ทีม  แน่นอนว่าจุดประสงค์หลักก็คือเพิ่มโอกาสในการชนะให้กับทีมเรือใบสีฟ้า ไล่ล่าแชมป์ให้ได้มากขึ้น และทำให้ทีมยังคงสถานะยอดทีมของโลกไปอีกนาน หลายคนอาจจะคิดว่าหลายๆ ทีมจะก็มีทีมนักวิเคราะห์อยู่แล้วไม่เห็นน่าตื่นเต้นอะไร แต่ต้องบอกเลยว่าดีลนี้เป็นดีลระดับโลกสำหรับการว่าจ้างงานในตำแหน่งนักวิเคราะห์ข้อมูลที่เป็นระดับ High-profile  แค่จินตนาการว่าในสนามมี Pep Guardiola เป็นแม่ทัพ นอกสนามมี Laurie Shaw เราน่าจะได้เห็น Manchester City ครองความยิ่งใหญ่ของโลกลูกหนังไปอีกนานแน่ๆ

การนำ Data Science มาใช้ประโยชน์ทั้งในและนอกสนาม

การวิเคราะห์ข้อมูลด้วยโปรแกรมหรือทีมงานนักวิเคราะห์จะไม่ได้ถูกจำกัดว่าจะต้องเป็นทีมใหญ่ในลีคชั้นนำอีกต่อไป ด้วยเทคโนโลยีที่มีให้เลือกหลากหลายมากขึ้นและราคาถูกลง เราจะได้เห็นทีมขนาดกลางและขนาดเล็กที่มีงบประมาณจำกัดเริ่มนำข้อมูลมาใช้ประโยชน์มากขึ้น โดยอาจเริ่มจากการใช้โปรแกรมสำเร็จรูปที่มีราคาถูกที่สามารถนำมาใช้วิเคราะห์วิดีโอย้อนหลังได้ ส่วนทีมที่มีขนาดใหญ่หรือมีงบประมาณมากกว่าก็มักจะนิยมใช้โปรแกรมที่สามารถปรับแต่งตามความต้องการของตนเอง รวมไปถึงการใส่อัลกอริทึมเพื่อให้เข้ามาช่วยตรวจจับรูปแบบต่างๆ หรือวิเคราะห์การซ้อมได้โดยอัตโนมัติ

สำหรับการใช้กับเหตุการณ์ในสนาม ทุกวันนี้เรามักจะสังเกตเห็นผู้จัดการทีมและทีมงานมีการเปิด Tablet ก่อนทำการเปลี่ยนตัวหรือปรับแผนมากขึ้นเรื่อยๆ อย่างเช่นทีม Manchester City ที่มีทีมนักวิเคราะห์คอยอัปโหลดข้อมูลของทีมตัวเองและทีมตรงข้ามให้ผู้จัดการทีมได้อ่านก่อนทำการตัดสินใจ  ต้องขอบคุณเทคโนโลยีที่มีการพัฒนาไปข้างหนาอย่างรวดเร็วทำให้เราสามารถที่จะเก็บข้อมูลระหว่างการแข่งขันได้อย่างละเอียด ซึ่งในบางลีคมีการพัฒนาไปจนถึงการเก็บข้อมูลและประมวลผลจำลองออกมาเป็นภาพสามมิติ ไม่ว่าจะเป็นผู้เล่นที่มีส่วนเกี่ยวข้องกับบอล ผู้เล่นฝั่งตรงข้าม หรือเพื่อนร่วมทีม ในอนาคตอันใกล้เราจะได้เห็นทีมงานนำข้อมูลเหล่านี้มาประมวลผลตัดสินใจแบบ Realtime มากขึ้นเรื่อยๆ ต่อไปการแข่งขันอาจจะไม่ได้เป็นเรื่องของนักกีฬาอย่างเดียวแล้วก็ได้ แต่อาจเป็นการแข่งขันกันด้วยข้อมูลว่าใครจะวิเคราะห์แล้วนำข้อมูลมาใช้ประโยชน์ได้มากกว่ากัน การซื้อขายอาจจะไม่ได้จำกัดอยู่แค่นักเตะ แต่อาจรวมไปถึงการแย่งนักวิเคราะห์ที่เก่งๆ เข้าสู่แต่ละทีม

แนวโน้มตลาดซื้อขายที่อาจเปลี่ยนไป

Data Science นอกจากจะมีประโยชน์จากการนำมาใช้วิเคราะห์รูปแบบการเล่นของทีมตนเองและคู่แข่งแล้ว ยังมีอีกหลายทีมที่นำข้อมูลมาวิเคราะห์เพื่อใช้เฟ้นหานักเตะและผู้ฝึกสอนที่มีคุณภาพเข้าสู่ทีม ยกตัวอย่างเช่นทีม Barnsley ทีมใน League Championship ของอังกฤษที่เคยต้องกระเด็นตกชั้นไปสู่ League One แต่ใช้เวลาเพียงฤดูกาลเดียวก็สามารถเลื่อนชั้นกลับมาสู่ League Championship ได้ด้วยการใช้ Data Analysis เข้ามาช่วยเพื่อเฟ้นหานักเตะที่มีทักษะและสไตล์การเล่นที่ตรงกับที่ทีมต้องการ ซึ่งการใช้วิธีนี้ทำให้ทีมประหยัดเวลาและเงินเป็นอย่างมาก ในยุคที่หลายๆ ทีมยังคงต้องใช้เงินอย่างระมัดระวัง การนำข้อมูลมาใช้ประกอบการตัดสินใจน่าจะเป็นตัวเลือกที่น่าสนใจ เพราะในอดีตเราคงได้เห็นตัวอย่างจากหลายๆ ทีมแล้วที่ลงทุนไปเป็นจำนวนมาก แต่นักเตะเล่นไม่เข้าระบบทีมหรือเจ็บบ่อยจนส่งผลต่อผลงานในสนาม

การวิเคราะห์ข้อมูลในปัจจุบันยังให้ความสำคัญกับการวิเคราะห์ข้อมูลที่ผ่านมาในอดีตอยู่ แต่ในอนาคตอันใกล้นี้เราน่าจะได้เห็นการนำข้อมูลมาทำนายอนาคตหรือรูปแบบผลลัพธ์ที่อาจเกิดขึ้นมากขึ้น มาถึงจุดนี้หลายๆ คนอาจนึกถึงเกม Football Manager อันโด่งดังที่เราสามารถลองผิดลองถูกปรับแผนการเล่น นักเตะ ทีมงาน หรือโปรแกรมซ้อมได้ตามใจเราเพื่อทดสอบผลลัพธ์ที่อาจจะเกิดขึ้นซึ่งแน่นอนว่ายังไม่ได้มีความแม่นยำหรือเชื่อถือได้ อย่างไรก็ตามเราเชื่อว่าอีกไม่นานด้วยระบบ AI และ Machine Learning ที่พัฒนาอย่างก้าวกระโดดและให้ผลลัพธ์ที่แม่นยำมากขึ้นเรื่อยๆ เราน่าจะได้เห็นอะไรที่คล้ายกับเกมนี้ถูกเอามาใช้ในโลกฟุตบอลจริงๆ เป็นแน่

ข้อมูลจาก bbc.com , dailymail.co.uk , bloombergquint.com