Data-analytiikka jääkiekossa ja sen hyödyntäminen seurajohtamisessa

Dataa luodaan nykymaailmassa digitalisaation myötä jatkuvasti kasvavalla tahdilla. Dataa syntyy esimerkiksi videon, äänen ja tekstin muodossa lähes kaikessa toiminnassa, mutta sellaisenaan data ei ole kovinkaan arvokasta. Pitkään on myös tiedetty, että tätä luotua dataa analysoimalla ja hyödyntämällä päätöksenteon tukena voidaan saavuttaa merkittävää kilpailuetua. Toisaalta nykyään data-analytiikan hyödyntäminen on monille organisaatioille kilpailukyvyn kannalta jopa kriittinen toiminto. Data-analytiikkatyökalujen hyödyt on tunnistettu myös urheilumaailmassa, eikä tämä ole yllättävää, sillä urheilu on maailmanlaajuisesti sekä erittäin suosittu viihdetuote että kannattava liiketoiminnan osa-alue. Yleisesti tunnettu esimerkki data-analytiikan hyödyntämisestä urheilussa on amerikkalainen baseball, mistä kertovan elokuvan Moneyball monet ovat nähneet. Jääkiekko voidaan kuitenkin nähdä kenties hieman vanhanaikaisempana lajina ja kulttuurina, ja tämä vaikuttaa myös mielikuvaan lajin parissa tehtävästä data-analytiikasta ja sen hyödyntämisestä muussa tarkoituksessa kuin faneille kerrottavana triviana. Tässä tutkimuksessa tarkastellaan sitä, miten jääkiekon seurajohtamisessa voidaan hyödyntää pelaajia arvioivia mittareita, ja mitä edellytyksiä ja rajoitteita tähän liittyy. Tutkimuskysymys on ”Miten jääkiekon kenttäpelaajien suoritusta datan perusteella arvioivia mittareita voidaan hyödyntää jääkiekkoseuran johtamisessa?” Tutkimus suoritettiin systemaattisena kirjallisuustutkimuksena, jossa aineistona käytettiin tieteellisiä artikkeleita, konferenssijulkaisuja, kirjoja sekä muita tieteellisesti päteviä teoksia, ja aihetta taustoittavassa merkityksessä myös yleisesti pätevinä pidettyjen urheilulehtien- ja blogien tekstejä. Tutkimuksessa luotiin ensin ymmärrystä datan ja data-analytiikan teoriaan, jonka jälkeen tarkasteltiin näitä aiheita jääkiekon kontekstissa. Sen jälkeen tarkasteltiin johtamisen ja organisaatiokulttuurin merkitystä data-analytiikan hyödyntämisessä, ja lopuksi tarkasteltiin data-analytiikan potentiaalia jääkiekon seurajohtamisen työkaluna. Tutkimus osoittaa, että data-analytiikalla on merkittävä potentiaali jääkiekkoseurojen johtajien työkaluna päätöksenteon tukena. Suoraa vastausta tutkimuskysymykseen ei tutkimusaineistosta saatu, sillä tieteellinen tutkimus data-analytiikan hyödyntämisestä jääkiekkoseuran johtamisessa tutkimuksen näkökulmasta on vähäistä. Tutkimuksessa kuitenkin havaitaan, että muissa urheilulajeissa on saavutettu merkittävää kilpailuetua hyödyntämällä data-analytiikkaa päätöksentekoprosessin tukena asiantuntijoiden näkemysten lisäksi, ja tämän voidaan odottaa pätevän myös jääkiekon kontekstissa. On myös havaittavissa viitteitä siitä, että analytiikkatyökalut ja mittarit ovat hyvin kehittyneitä, ja seuraavat merkittävät edistysaskeleet nähdään todennäköisesti organisaatioiden dataorientoituneen kulttuurin kehittymisen sekä datan keräämisen automatisoitumisen ja siten datan laadun parantumisen muodossa

Player Pairs Valuation in Ice Hockey

To overcome the shortcomings of simple metrics for evaluating player performance, recent works have introduced more advanced metrics that take into account the context of the players’ actions and perform look-ahead. However, as ice hockey is a team sport, knowing about individual ratings is not enough and coaches want to identify players that play particularly well together. In this paper we therefore extend earlier work for evaluating the performance of players to the related problem of evaluating the performance of player pairs. We experiment with data from seven NHL seasons, discuss the top pairs, and present analyses and insights based on both the absolute and relative ice time together