Tiivistelmä. Jalkapallo on pitkään tullut jäljessä datalähtöisessä päätöksenteossa moniin muihin urheilulajeihin verrattuna. Viime vuosina dataa on kuitenkin alettu keräämään niin paljon, että sen käsittelemiseen tarvitaan big data -ratkaisuja. Tämän kandidaatintyön tavoitteena on selvittää, miten big dataa voidaan hyödyntää jalkapalloseuran johtamisessa. Tutkimus suoritettiin kuvailevan kirjallisuuskatsauksen muodossa, jossa käsiteltiin big datan käsitettä, jalkapalloseuran johtamista sekä lopulta sitä, millä tavoin big dataa voidaan hyödyntää jalkapalloseuran johtamisen eri toiminnoissa.
Big dataa käsitellessä päädyttiin kaksihaaraiseen määritelmään käsitteelle. Big data voidaan määritellä ilmiönä kulttuurissa, teknologiassa ja tieteessä tai vaihtoehtoisesti datan piirteiden perusteella, joita ovat volyymi, vaihtelevuus ja nopeus.
Jalkapallon johtamista käsiteltiin kirjallisuudessa esiintyvien nimikkeiden epäjohdonmukaisuuksien vuoksi kaikilla johtamisen tasoilla riippumatta johtajien työnimikkeistä. Jalkapalloseuran johtamisen havaittiin olevan suurelta osin ihmisjohtamista. Käytetyssä kirjallisuudessa esiintyneet johtamisen vastuut kerättiin yhtenäiseksi listaksi ja luokiteltiin strategisiin, taktisiin ja operatiivisiin vastuisiin.
Big datalle löydettiin useita eri käyttömahdollisuuksia jalkapalloseuran johtamisessa. Puettavan teknologian kehittymisen myötä on ilmaantunut useita menetelmiä ja työkaluja joukkueen taktisen johtamisen tukemiseen. Näitä ovat joukkueen keskiön ApEn-analyysi, joukkueen käsittämän pinta-alan seuranta, verkkoteoriaan pohjautuva syöttökäyttäytymisanalyysi, erilaiset koneoppimisalgoritmit ja kokonaisvaltaisemmat työkalujen yhdistelmät. Johtamisen strategiselle osa-alueelle kehitetyt ratkaisut liittyivät rekrytointipäätösten tukemiseen mahdollistamalla datalähtöisen markkina-arvojen arvioimisen.
Tämän tutkimuksen tuloksia voidaan pääasiallisesti hyödyntää big datan ja jalkapallon tutkimuksen edistämiseen. Tuloksia voidaan mahdollisesti myös yleistää muiden joukkueurheilulajien tutkimukseen.Using big data in the management of a football club. Abstract. Football has long lagged behind in data-driven decision-making compared with many other sports. In recent years, however, the amount of data to be processed has increased so much that big data solutions are needed. The aim of this Bachelor’s thesis is to find out how big data can be utilized in the management of a football club. The study was conducted in the form of a descriptive literature review. Addressed topics are the concept of big data, football club management, and finally how big data can be utilized in the various functions of football club management.
A two-pronged definition was produced for the concept of big data. Big data can be defined as a phenomenon in culture, technology, and science, or alternatively, based on the characteristics of the data. The determining characteristics of big data are volume, variety, and velocity.
Due to inconsistencies in managers’ job titles found in football clubs, management was addressed at all levels of club management regardless of the managers’ titles. The management in a football club was found to be largely people management. The management responsibilities that appeared in the literature were collected into a single list and classified into strategic, tactical, and operational responsibilities.
Several different uses for big data were found in the management of a football club. With the development of wearable sensor technology, several methods and tools have emerged to support tactical management in football. These include the ApEn analysis of the team centroid, monitoring of the area covered by a team, passing behaviour analysis based on graph theory, various machine learning algorithms and more comprehensive tool combinations. The solutions developed for the strategic parts of football club management related to the supporting of recruitment decisions by enabling data-based assessment of market values.
The results of this study can be used primarily to advance big data and football research. The results can possibly also be generalized to advance research on other team sports
