Phân tích dữ liệu: Hướng đi mới cho thể thao Việt Nam

(Tổ Quốc) - Việc phân tích dữ liệu đã được các đội bóng và các giải thể thao hàng đầu thế giới áp dụng từ nhiều năm nay, nhưng vẫn là một vùng đất mới với thể thao Việt Nam.

Thế giới đang ở trong kỷ nguyên công nghệ, từng lĩnh vực, từng khía cạnh của đời sống kinh tế, xã hội đều có thể tận dụng công nghệ để tối ưu hiệu quả. Bóng đá cũng vậy, đã qua rồi cái thời mà mỗi buổi tập, mỗi trận đấu chỉ xoay quanh quả bóng và đôi giày, công nghệ đã cho phép các đội bóng chạm vào những giới hạn mới.

Các giải bóng đá hàng đầu thế giới hay các giải thể thao nhà nghề Mỹ như NBA, NFL, MLB,... đều đã áp dụng khoa học dữ liệu vào việc nâng cao hiệu suất vận động viên từ nhiều năm nay.

Tuy nhiên điều này là hoàn toàn mới mẻ tại Việt Nam, khi chỉ mới có CLB Hà Nội sử dụng chuyên viên phân tích hiệu suất (Performance Analyst) hỗ trợ cho tập luyện và thi đấu. Trong một video, chuyên viên Kim Tae-ho đến từ Hàn Quốc, đã giới thiệu về công việc của mình tại CLB này. 

Anh có trách nhiệm ghi hình, lưu lại các chỉ số chi tiết của các cầu thủ để phân tích về điểm mạnh, điểm yếu, qua đó giúp HLV trưởng đưa ra giáo án phù hợp cho từng người. Ngoài ra, trong các trận đấu anh còn lắp đặt camera để làm tư liệu phục vụ cho việc phân tích của mình. Đây là một bước đi đột phá của một đội bóng Việt Nam, bắt kịp với xu hướng thế giới.

Câu chuyện về phân tích dữ liệu tại Bundesliga:

CLB Bayer Leverkusen tại Bundesliga từ lâu đã kết hợp cùng công ty Sportec Solutions để phân tích các cầu thủ của đội. Trong các trận đấu chính thức, qua tổ hợp 6 camera hiện đại được lắp đặt tại sân BayArena và các phần mềm, đội ngũ chuyên viên của Leverkusen sẽ theo dõi và phân tích trận đấu theo thời gian thực.

Từ đó, họ có thể đưa ra những lời khuyên về phong độ, vị trí, hướng tấn công tối ưu,... cho ban huấn luyện ngay trong trận đấu. Nhờ vậy, các điều chỉnh chiến thuật và nhân sự của HLV sẽ được tối ưu hóa. Các dữ liệu thu thập trong trận sẽ được các HLV và các bộ phận liên quan sử dụng cho việc lên giáo án huấn luyện, tập hồi phục, hỗ trợ lên phác đồ điều trị chấn thương cũng như phân tích các trận đấu kế tiếp.

Tiến sĩ - chuyên gia phân tích dữ liệu thể thao John Young của ĐH La Trobe (Australia), người đang cộng tác với nhiều đội bóng lớn cho biết: "Trách nhiệm của khoa học dữ liệu là tạo ra sự mới mẻ và khác biệt cho các đội bóng qua việc giúp họ tối ưu hiệu suất của từng VĐV và nâng cao thành tích của đội bóng. Chúng tôi có thể thấy những thứ mà người khác không thể thấy. Ví dụ, tại giải bóng bầu dục nhà nghề Mỹ (NFL), khối lượng dữ liệu có thể lên đến 180 triệu bytes chỉ trong một trận đấu. Quãng đường di chuyển, tốc độ, nhịp tim, nhiệt độ da, sự đổ mồ hôi,... và hơn thế nữa. Những con số này có thể được sử dụng để giúp VĐV giảm thiểu nguy cơ chấn thương, nâng cao phong độ và kéo dài tuổi nghề".

Phân tích dữ liệu, hướng đi mới cho thể thao Việt Nam - Ảnh 1.

Cả Bayer Leverkusen, Bayern Munich và nhiều đội bóng hàng đầu thế giới khác đều áp dụng triệt để phân tích dữ liệu (Ảnh: Getty Images)

Trong trận đấu tại vòng 20 Bundesliga 2018/2019,  những phân tích kịp thời của tổ chuyên viên đã giúp Leverkusen có màn lội ngược dòng sau khi để Bayern Munich dẫn trước 1-0 từ cuối hiệp 1. Sau khi Kai Havertz chấn thương trước giờ nghỉ, các chuyên viên đã đưa ra lời khuyên chuyển sang sử dụng 2 tiền vệ thuần đánh chặn trong hiệp 2 cho HLV Peter Bosz.

Ngay lập tức họ kiềm tỏa được hàng tiền vệ mạnh của Bayern và có bàn thắng quân bình tỉ số của Leon Bailey. Sau khi Kevin Volland ghi bàn nâng tỉ số lên 2-1, nhận thấy rằng tiền đạo này gây được sức ép tốt từ cánh trái, các chuyên viên đã khuyên ông Peter Bosz đẩy anh sang trái và đưa Alario vào sân. Sự thay đổi này đã biến thành bàn thắng chốt hạ tỉ số 3-1 bởi chính Alario.

Việc áp dụng công nghệ phân tích vào trận đấu đã đem lại kết quả nhãn tiền cho Leverkusen. Không chỉ riêng họ, rất nhiều đội bóng khác tại châu Âu đều đã áp dụng khoa học phân tích dữ liệu, chính Bayern Munich cũng đang kết hợp cùng công ty SAP để có được những dữ liệu trực quan về các cầu thủ.

Không chỉ là trên sân cỏ...

Bên cạnh hiệu quả chuyên môn, dữ liệu được lưu lại có thể được dùng cho mục đích quản lý và marketing hoặc cung cấp cho các đối tác như truyền hình và báo chí. Đây là hướng đi mà tạp chí Forbes đánh giá là game-changing (thay đổi cuộc chơi). Ví dụ như Premier League từ lâu đã kết hợp cùng hãng EA Sports cho ra mắt các sản phẩm trò chơi điện tử, trong đó, chỉ số của các cầu thủ được lấy từ dữ liệu của các trận đấu. Mùa 2016/2017, họ chính thức trở thành đối tác chiến lược của giải ngoại hạng Anh. 

Phân tích dữ liệu, hướng đi mới cho thể thao Việt Nam - Ảnh 2.

Các chuyên gia phân tích dữ liệu thể thao như John Young hay Kim Tae-ho sẽ tạo ra những điều khác biệt cho các đội thể thao (Ảnh: chụp màn hình)

Tại các giải đấu hàng đầu châu Âu, nơi mà sự cạnh tranh được đẩy lên giới hạn cao nhất, từng mét mà cầu thủ chạy được, từng cú sút họ thực hiện đều có thể quyết định đến danh hiệu vô địch, những chuyên viên phân tích như John Young và Kim Tae-ho đã không còn là điều lạ lẫm. 

Báo cáo của công ty Statista (Đức) cho biết, quy mô thị trường của ngành phân tích dữ liệu thể thao toàn cầu năm 2020 là 2,2 tỉ USD, dự kiến sẽ vượt mốc 10 tỉ USD vào năm 2028. Ngành phân tích dữ liệu thể thao nói riêng và các ngành khoa học dữ liệu nói chung được dự báo sẽ trở thành ngành "hot" trong tương lai. Thống kê của Cục thống kê lao động Hoa Kỳ (BLS) cho biết mức thu nhập hàng năm của các ngành liên quan đến khoa học dữ liệu là từ 92.000 USD đến 121.000 USD và sẽ còn tăng.  

Nếu được áp dụng rộng rãi tại Việt Nam, đây sẽ không chỉ là một hướng đi mới có thể nâng cao thành tích cho thể thao nước nhà, mà còn tạo ra được lượng công việc nhất định. Phân tích viên Kim Tae-ho nói về sự phát triển nhanh chóng của ngành này tại Hàn Quốc: "Trước đây, các đội bóng ở K.League hay ĐT Hàn Quốc cũng không chú trọng về vai trò của phân tích chiến thuật. Tuy nhiên, giờ đã khác nhiều rồi. Càng ngày càng có nhiều người theo học và xin việc vào những đơn vị liên quan đến lĩnh vực này. Giờ thì hầu hết các CLB K.League 1 và 2 đều có ít nhất một người như tôi".

Phân tích dữ liệu được áp dụng như thế nào tại một trận đấu Bundesliga?


Thành Đạt

Tin mới