«Это как Манибол». Система анализа данных, которая помогает Спаллетти в «Роме»
Вадим Лукомский – об инновационной системе, которую Крис Паллотта успешно внедрил в итальянском клубе.
Как стартаперы из Сан-Франциско впечатлили владельцев «Ромы»
6 лет назад Том Ковингтон и Джесси Пакуитт (на фото) встретились, играя в футбол на одном из полей калифорнийского университета. Бывший инженер Honda и аналитик Ford Том в то время работал в компании, разрабатывавшей ультра-эффективные автомобильные двигатели; Джесси был биоинформатиком в университете.
После игры Пакуитт не упустил шанса похвастаться перед новым товарищем программой, которую написал для одного ракового центра. Она позволяла анализировать взаимосвязь между генами и выявлять в них закономерности. По словам Джесси, он устал от постоянных визитов исследователей, которые задавали очень похожие вопросы, а, получая ответы, приходили с новой порцией настолько же предсказуемых вопросов: «Это выхолащивало меня – я просто не мог помочь каждому».
Том неожиданно заинтересовался проектом, но почему-то сразу же начал перебирать в голове варианты применения программы в принципиально иных жизненных ситуациях. Через несколько часов ребята сошлись во мнении, что при грамотном развитии программа сможет превратить любую домохозяйку в исследователя данных. Собственную работу с данными они решили начать со спорта – из-за общего интереса к нему и огромного количества качественной систематизированной информации.
Два года назад Джесси закончил работу над адаптированными к футболу, американскому футболу и бейсболу версиями системы анализа, а начинающие бизнесмены попытались оценить потенциал замысла. Они задались простыми вопросами: способна ли программа дать клубам новую информацию и будет ли эта информация им полезна? Выяснилось, что у клубов MLS (футбол) и NFL (американский футбол) вообще не было доступа к информации, которую генерировала программа. Бейсбольные клубы имели доступ к данным, но анализировали их вручную. Процесс свел Ковингтона и Пакуитт с Крисом Паллоттой, главой инвестиционной компании его семейства, Raptor Capital Management. Сын владельца «Ромы» впечатлился и стал одним из первых инвесторов стартапа, вложив 250 тысяч долларов.
В январе этого года программа была официально презентована под названием Tag.bio. А уже в марте на самой крупной спортивной конференции США в бизнес-школе Sloan отец Криса Паллотты, Джеймс, получил шанс очень выгодно выглядеть на фоне другого VIP-гостя – оперировавшего общими фразами владельца «Арсенала» Стэна Кронке. Паллотта-старший не только показал, что глубоко погружен в спортивную аналитику и знаком с Tag.bio, но даже намекнул, что она сыграла роль в отставке Руди Гарсии: «Проблема Гарсии была в том, что он всегда использовал одну и ту же тактику. Он совсем не уделял внимания анализу данных».
Что такое Tag.bio?
«Это как Манибол», – уверяет Крис Паллотта.
Главная задача Tag.bio – та же, что у изначальной программы Пакуитта, выявление статистических закономерностей и их анализ. Для анализа системе необходим вопрос, сформулированный в рамках одного из ее протоколов. В качестве ответа программа выдает данные и оценку их полезности. Количество протоколов (следовательно, потенциальных вопросов) постоянно увеличивается разработчиками программы.
Команды получают эффективный и простой метод выявления неочевидных статистических тенденций в собственной игре и при изучении соперников. «Но неверный анализ данных может привести к куче ошибочных выводов. Очень важно, чтобы люди знали, что нужно искать», – поясняет Паллотта-младший. По его словам, программа уже сэкономила клубу немало времени и средств: «Это один из первых по-настоящему качественных подходов к автоматизации анализа данных. Полностью его не автоматизировать, но мы уже автоматизировали значительную часть».
Как примерно может выглядеть вариант применения программы в футболе? Хороший пример два года назад на все той же конференции в бизнес-школе Sloan представил Пакуитт. На глазах у коллег он за менее, чем 20 минут, разработал новый статистический показатель – углубленное участие в голах. Он попросил Tag.bio проанализировать степень участия игроков в 5 действиях, предшествующих голу.
Показатель сразу же помог выявить ряд недооцененных игроков – высокое участие в голах, но неожиданно низкие показатели голевых передач и забитых мячей. Но Джесси пошел дальше и показал, как эта простая новая метрика может помочь в первичной подготовке к матчу с «Лос-Анджелес Гэлакси». Например, выяснилось, что степень участия Робби Кина в голах самого опасного на тот момент футболиста лиги Лэндона Донована почти в 5 раз больше, чем у любого другого футболиста. Сдержав одного, обезвреживаешь их связку? Учитывая известность игроков, едва ли самый крутой инсайт, но даже такая процедура может быть полезна при подготовке к менее звездным оппонентам.
Сам показатель, как считает Пакуитт, можно при необходимости сделать еще более полезным: наверняка в футболе как спорте низкой результативности резонно также учитывать участие в явных голевых моментах и попаданиях в каркас; не лишним будет выяснить и насколько оптимально число 5 как количество предшествующий действий и т.д. Это лишь экспресс-пример одного из множества вариантов применения программы, но даже он может быть использован в первичной подготовке к играм и селекции.
Чего ждать от Tag.bio?
Компания сотрудничает далеко не только с «Ромой», но и с командами MLB и NFL, чьи названия не разглашаются. Ковингтон пояснил, что повышенная конфиденциальность – пожелание самих клубов, но заметил: «Они были просто шокированы некоторыми данными о собственной команде и ближайших оппонентах». Пакуитт считает, что система уже доказала пригодность для использования в спорте.
Если все пойдет по плану, то через несколько лет Tag.bio станет любимым приложением всех фанатов Fantasy-лиг, будет генерировать удобные инфографики для болельщиков и СМИ, а автоматизированный анализ станет еще более глубоким. Ближайший приоритет компании – выпуск удобных приложения для iOS и Android. Затем планируется внедрение протоколов для еще большего количества видов спорта и разработка программы, которая смогла бы выдавать основанные на анализе предсказания в онлайн-режиме. А конечной целью остается выход за рамки спорта, в частности разработка новых вариантов применения программы в научных исследованиях – для этих целей уже ищут готовых вложить 1,5 миллиона долларов инвесторов.
Фото: twitter.com/tagbio; Gettyimages.ru/Gonzalo Arroyo Moreno, Stephen Dunn
Простые примеры из американского футбола и бейсбола есть у них на сайте: http://tag.bio/example-analyses/ Но с тем, как выглядит ответ и вопрос можно ознакомиться и через них. С примерами из футбола труднее. Конечно, можно прикинуть, как это будет выглядеть на основе примеров из этих видов спорта, но хотелось указать именно тот пример, который точно по силам этой системе, а тут выбирать не пришлось. Выступление про Донована – по сути, единственный вариант, когда создатель программы говорил разбирал футбол публично.
P.S. Ультра-эффективными сама компания называет двигатели. Я не разбираюсь и не менял ничего в таком описании. Едва ли это очень важно, ведь указано только, чтобы было небольшое представление о бэкграунде героя.
Благодаря таким поиском неравнодушных авторов мы уже привыкли к показателям Опты и Хускореда, привыкаем к искДжи - пусть неоднозначной, но и не безперспективной машине - а теперь с нетерпением будем ждать и данной системы. Футбольные гики всегда приветствуют такие вещи.
Недовольные могут и дальше читать про горящие глаза и самоотверженность на поле, ваше право.