TK: Guten Tag Herr Böttger, Sie sind Leiter des Global Soccer Networks, welches sich als die erste „Rating Agency“ im Fußballgeschäft versteht und sich zum Ziel gesetzt hat, das moderne Scouting zu revolutionieren. Erzählen Sie uns doch zu Anfang, was genau das GSN ist und wie Sie und Ihre Kollegen die Scouting-Revolution angehen.

Dusting Böttger: Global Soccer Network, kurz GSN, ist, wie Sie bereits gesagt haben, eine Rating Agentur, die sich als Ziel gesetzt hat, alle relevanten Ligen und Spieler detailiert zu bewerten und zu „raten“, um diese damit weltweit vergleichbar zu machen.

Unsere Idee dahinter ist diese, dass wir jeden einzelnen der mittlerweile über 340.000 in unserer Datenbank befindlichen Spieler so exakt und allumfassend wie möglich analysieren und bewerten wollen und dies mittlerweile auch können. Das ist unser „GSN Index“. Dieser setzt sich aus diversen Scoutingreports, Standardanalysen und sogennanten „Advanced analytics“ zusammen, welche alle zusammen unser „4-Säulen“ Scoutingsystem ergeben, was wiederrum den GSN Index ergibt. 

Grafik 1: Kurzfassung des GSN Index.

Grafik 1: Kurzfassung des GSN Index.


Vor Ihrer Tätigkeit bei GSN waren Sie selbst als Scout im Profi-Fußball tätig. Was hat Sie zu dem Schritt bewegt, das Heft selbst in die Hand zu nehmen und auf die Datenanalyse als Unternehmengskonzept zu setzen?

Was das Scouting im Profifußball angeht, war das bis vor ein paar Jahren noch so eine Sache. Oftmals war es das Auffangbecken für ehemalige Profis, die man weiterhin an den Verein binden wollte. Nicht falsch verstehen, in vielen Fällen ist das auch gar nicht schlecht, da viele Ex-Profis eben auch ein geschultes Auge für die unterschiedlichsten Spielsituationen etc. haben. Was mich immer am „klassischen“ Scouting gestört hat, war die Tatsache, dass die Subjektivität in der Bewertung eine zu große Rolle gespielt hat und das so gut wie kein Freiraum für Innovationen geboten war. Deswegen der Schritt zur Selbstständigkeit. Mittlerweile sind viele Vereine im Scouting auch anders aufgestellt. Klubs wie Bayern München, RB Leipzig, Bayer Leverkusen oder 1899 Hoffenheim stehen Datenanalysen sehr offen gegenüber. Klubs im europäischen Ausland sowieso. Das macht unsere Arbeit natürlich auch etwas einfacher.

Eine Frage zur täglichen Arbeit: Wie kann ich mir die Schritte von der ersten Beobachtung im Stadion bis zur Erstellung der Datenanalyse vorstellen?

Es ist tatsächlich so, dass die Arbeit mittlerweile fast vollautomatisiert vonstatten geht. Wir haben ein weltweites Netzwerk an Scouts und Analysten, welche sich Spiele entweder live im Stadion oder auf Video anschauen, im Idealfall beides. Die Scouts bewerten die Spieler, die Analysten sammeln die Daten. Beides kann dann über ein Datenbanksystem eingepflegt werden, sodass wir ca. 24 Stunden nach Abpfiff „up to date“ sind, was eine jeweilige Partie betrifft. Die Algorithmen laufen im Hintergrund der Datenbank und holen sich die jeweiligen Daten für das benötigte Analyseverfahren automatisch. Zusätzlich arbeiten wir mit diversen Datenlieferanten zusammen, deren Daten ebenfalls in die Datenbank mit aufgenommen werden.

Somit wird das Scouting idealerweise quasi per Bestellung passgenau auf die Bedürfnisse der Vereine zugeschnitten. Gibt es als Zulieferer der Vereine auch Schwierigkeiten? Gibt es Wünsche, die nicht abgedeckt werden können?

Richtig. Wir sehen uns auch als Zulieferer für maßgeschneiderte Datenanalysen. Bisher gab es wenige Schwierigkeiten, was die Wünsche unserer Klienten angeht. Wir bieten diverse statistische Modelle an, da war und ist immer etwas Relevantes für den jeweiligen Klub dabei. Einige Male hatten wir schon den Gedanken, unsere Klienten mit der riesigen Zahlen und Datenflut zu überfordern. Glücklicherweise sind die Verantwortlichen dann doch sehr offen gegenüber unserer Arbeit und eventuelle Problem oder Schwierigkeiten konnten klein gehalten werden.

Sie beschreiben Ihr Team auf Ihrer Homepage mit viel Selbstironie als Fussballnerds und Geeks. Erklären Sie unseren Lesern, die ich mit einem gewissen Augenzwinkern in die gleiche Kategorie einordnen würde, doch bitte was es mit dem von Ihnen entwickelten GSN-Index auf sich hat.

Ich bin am Anfang ja schon ganz kurz auf den GSN Index eingegangen. Er ist unser Ratingsystem, welches es möglich macht, einen Spieler nach all den allumfassenden Analysen einen Zahlenwert zuzuordnen, der aufzeigt wie gut ein Spieler momentan ist und wie gut er in Zukunft bei bestmöglicher Entwicklung sein könnte.

Der GSN Index basiert auf dem 4-Säulen System, im einzelnen das „SRC Rating – das Bewerten der fußballerischen Eigenschaften“, welcher am ehesten als klassischer Part in unserem System angesehen werden kann. Unsere Scouts bewerten hierbei über 70 verschiedene fußballspezifische Eigenschaften,unser System transformiert diese Einschätzungen anschließend in Zahlenwerte zwischen 0-100.

Die zweite Säule ist das sogenannte „Potential/Possible SRC Rating“, welches auf modifizierten Zukunftsprognosen (algorithmenbasiert) aus dem Finanz-und Wirtschaftssektor basiert. Alle fußballspezifischen Eigenschaften werden hierbei regelmäßig überprüft und es wird festgestellt, ob und inwieweit sich ein Spieler in jeder Kategorie verbessern kann. Umso höher das Potential, umso besser ist es für den finalen GSN Index.

Dritte Säule ist der „+/- performance score“, mit der komplexeste Teil in unserem Ratingsystem, da hier diverse Einzelanalysen miteinfließen. Vereinfacht gesagt bekommen Spieler anhand ihrer Leistungsdaten + Punkte für positive Aktionen und –Punkte für negative Aktionen während eines Spiels. Positionsbezogene Unterschiede werden hierbei natürlich berücksichtigt. Ausgangswert ist 100 (ausgeglichener +/- Wert).Wir erfassen hierbei Passdaten, Zweikampfdaten, Tore, Vorlagen, Torschüsse, aber auch geblockte Schüsse, abgefangene Pässe etc. Insgesamt fließen ca. 150 unterschiedliche Leistungsdaten ein , dazu kommen noch abstrakte Werte oder „advanced analytics“, wie das Expected Goals Modell, das Expected Assists Modell, Goal & Assist significance, Shapley Wert, Offense & Defense impact, Lost ball ratio etc. Auf jedes einzelne Modell einzugehen, würde hier allerdings den Rahmen sprengen.

Die vierte und letzte Säule ist das sogenannte „Level of play- Spielniveau“. Dieses System macht es möglich, die Karriere eines Spielers abzubilden und exakt zu bewerten. Jedes Spiel eines Spielers wird hierbei auf einer Skala von 1 bis 20 bewertet und berücksichtigt automatisch Faktoren wie das Alter eines Spielers, die absolvierte Spielzeit oder die Stärke des Gegners bzw die Liga, in der dieser spielt. Je höher das Spielniveau,umso positiver ist es für den GSN Index.

Das Ganze war hier nur die Kurzform unseres Systems, bei weiteren Fragen darf man uns auch gerne direkt kontaktieren, um etwas mehr Licht ins Dunkle zu bringen.

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Grafik 2: Die Spielerbewertung von GSN zu Leverkusens Julian Baumgartlinger.


Ich kann es mir nicht verkneifen hier eine bewusst provokative Frage zu stellen: Wird Fußball dadurch nicht etwas zu „verkopft“ und „mechanisch“?

Sehr interessante Frage. Wir alle als Fußballfans lieben die Emotionen, die rund um ein Fußballspiel herrschen, sie sind ein essenzieller Teil dieses Sports und ohne diese Emotionalität würde definitiv etwas fehlen.

Auf der anderen Seite versteht sich der Fußball auch als Business und Geschäft für Profis. Aus unserer Sicht sollte man bei Bewertungen und Einschätzungen die Emotionen außen vor lassen und rational und objektiv handeln, alles andere wäre nicht seriös und professionell. Dafür hängen auch zu viel Geld und Arbeitsplätze an diesen Entscheidungen.

Ich bin also der Meinung, dass der Fußball tatsächlich beides braucht. Emotionalität und Gesprächs-bzw. Diskussionsstoff auf der einen Seite, aber auch die von Ihnen „verkopft“ und „mechanisch“ genannte Seite.

Und glauben Sie mir, auch über Zahlen und Daten lässt es sich herrlich streiten und diskutieren.

In welchen Bereichen wird die Datenanalyse bisher bevorzugt eingesetzt? Im Vereins- oder Verbandsfussball, im Amateur- oder Profigeschäft?

Was den Amateurbereich angeht, kann ich Ihnen aktuell wenig sagen. Dafür haben wir bisher zu wenige Berührungspunkte. Vielleicht schrecken Amateurclubs mögliche Kosten ab, auf der anderen Seite wäre es gerade für Vereine mit kleinem Budget eine großartige Möglichkeit, Spieler und Gegner schnell und kostengünstig zu analysieren. Das kann also auch als Aufruf an alle Amateurclub-Vertreter angesehen werden: Setzt auf Datenanalyse! GSN ist beispielsweise bis in die Oberligen datenmäßig abgedeckt.

Im Vereins und Verbandsfußball setzt man gleichermaßen auf Datenanalysen. Fast alle großen Klubs bzw. Verbände beschäftigen mittlerweile auch ihre eigenen Analysten. Trotz allem gibt es auch noch sehr viele Klubs in den zweiten und dritten Ligen, besonders in Deutschland, die immer noch auf den konservativen Scoutingweg setzen. Dabei bietet, wie oben schon erwähnt, die Datenanalyse gerade für kleinere Klubs ungeahnte Chancen. Sie können tausende Spieler mit ein paar Klicks evaluieren und können talentierte Spieler aus kleineren und unkonventionelleren Fußballmärkten verpflichten, bevor die „großen“ Klubs darauf aufmerksam werden.

Interessant wird es im Jugendbereich. Wir arbeiten mit der Akademie eines Premier League Klubs zusammen, welcher seine eigenen Spieler mit Hilfe unseres Systems bewertet und auch weltweit nach geeigneten Jugendspielern Ausschau hält. Die Daten werden im Jugendbereich auch immer besser und hochwertiger, sodass der Jugendbereich wohl in der Zukunft auch immer stärker analysiert werden wird.

Wenn ich richtig informiert bin, sind der FC Midtjylland aus Dänemark und der FC Brentford sowie Manchester City aus England die internationalen Vorreiter bei der Datenanalyse. Wie ist der globale Stellenwert der Datenanalyse und welche Unterschiede gibt es?

Aus eigener Erfahrung kann ich sagen, dass alle „großen“ Klubs die Datenanalyse in ihrer Entscheidungsfindung zumindest in Betracht ziehen .Inwieweit diese dann tatsächlich Einfluss auf Transfers etc. hat, ist natürlich schwer zu sagen.

Ich weiß, dass Brentford bzw. Midtjylland Vorauswahlen für ihre Scouts nur basierend auf Daten trifft, bei Manchester City bekommen die Verantwortlichen vor jedem Transfer 15-20 seitige Datendossiers zum jeweiligen Spieler.

Aus Datensicht interessant ist beispielsweise die Major League Soccer in den USA, die sehr verstärkt auf Daten setzen und Spieler gezielt nach Datenanalysen und Datenscouting verpflichten.

In Deutschland ist auffällig, dass gerade die als „Plastikklubs“ verpönten RB Leipzig, 1899 Hoffenheim oder Bayer Leverkusen sehr offen gegenüber der Datenanalyse sind. Kevin Kampl wurde bei Bayer Leverkusen auch aufgrund seiner guten Daten verpflichtet, auch ein Oliver Burke konnte sich aufgrund guter Zahlen und Daten bei RB Leipzig ins Blickfeld spielen.

Bayern München sollte man hier auch noch nennen. Der Klub setzt im Bereich Scouting auch verstärkt auf Datenanalyse, was zeigt, dass die Bayern mit der Zeit gehen und auch hier zu den professionellsten Vereinen weltweit gehören möchten.

Mit Blick auf Deutschland mischt RB Leipzig momentan gehörig die Liga auf. Ein klares Spielkonzept, hervorragende organisatorische Strukturen im Verein, doch nicht zuletzt auch clevere Investitionen auf dem Transfermarkt werden immer wieder als Erfolgsfaktoren von Kollegen anderer Vereine genannt. Inwiefern spielt dabei auch die strategische Datenanalyse eine Rolle? Es ist ja bekannt, dass Ralf Rangnick auch der „Fußballprofessor“ genannt wird.

RB Leipzig ist in allen Bereichen unfassbar professionell aufgestellt. Die Scoutingabteilung unter Leitung von Chefscout Johannes Spors ist mit das Beste was der europäische Fussball derzeit zu bieten hat. Sicherlich profitiert der Klub von den Millionen des Brauseherstellers, auf der anderen Seite wird das Geld auch innovativ und effizient eingesetzt. Schaut man sich die Namen der Spieler an, waren viele vor ihrem Engagement bei RB doch eher unbekannt und nur absoluten Experten ein Begriff. Egal ob das ein Oliver Burke, ein Naby Keita, ein Emil Forsberg oder ein Bernardo ist. Die hätte im Prinzip auch jeder andere ambitionierte Erstligist verpflichten können. Wenn ich sehe, was beispielsweise beim HSV, in Bremen oder auch in Wolfsburg zum Teil passiert, dann stehen einem wirklich die Haare zu Berge. Von daher ist die strategische Datenanalyse neben dem klassischen Scoutingpart ein sehr wichtiger Teil der täglichen Arbeit bei RB Leipzig.

Rangnick wird nicht umsonst der „Fußballprofessor“ genannt. Er ist sehr offen gegenüber Neuerungen in allen Bereichen des Fußballs und bedient sich oftmals auch aus anderen Sportarten. Jede Neuerung, die sein Team vielleicht auch nur einen Prozent besser machen könnte, nutzt er. Das ist absolut vorbildlich, nicht nur für den Fußball, sondern auch für andere Bereiche des Lebens. Man sollte nicht immer in Grenzen denken.

Es lässt sich also davon ausgehen, dass Leipzig insbesondere für das Scouting von Spielern unterklassiger englischer Ligen – man erinnere sich da an den Rekordneuzugang Oliver Burke, der aus Nottingham kam – auf die Datenanalyse zurückgreift. Sehen Sie darin einen Schritt, der auch für andere Vereine notwendig ist, um sich modernen Gegebenheiten anzupassen?

Absolut! Datenanalyse wird essenziell für alle seriös geführten Vereine sein. Die Qualität der Daten ist in den letzten Jahren um ein vielfaches besser geworden, die Aussagekraft steigt und steigt. Sie können 10.000 Spieler auf Knopfdruck analysieren und evaluieren, dafür bräuchten sie auf konservative Art und Weise Monate und Jahre sowie Unsummen an Geld.

Dazu kommt, dass das Datenscouting ganz neue, vielleicht auch unbekannte Märkte ins Blickfeld rückt, die vorher vielleicht von einem Verein komplett außen vorgelassen wurden.

Nicht falsch verstehen, wir schätzen die Arbeit der Scouts und wollen diese auch keinesfalls ersetzen. Wir profitieren ja selbst von ihrer Arbeit. Datenscouting kann die Arbeit der Scouts aber viel effizienter und weniger kostenintensiv gestalten. Jeder Klub sollte also einen guten Mix aus klassischem Scouting und Datenanalyse finden. Beste Beispiele hierfür der FC Southampton aus England und der FC Porto aus Portugal. Hier müssen sich beide Parteien bei einem Transfer einig sein.

Wie bereits von Ihnen angesprochen, soll ja auch Bayer Leverkusen sehr eifrig im Sammeln von Daten zu Spielern sein, die in ihrem Fokus stehen. Nun hinkt die Werkself derzeit in der Liga den Erwartungen hinterher und wird im Winter gegebenenfalls noch Verstärkungen suchen. Ohne zu sehr mutmaßen zu wollen: Wie könnte dort die Herangehensweise aussehen? Funktioniert die Datenanalyse auch kurzfristig und ersetzt langfristige Beobachtungen der eigenen Scouts oder glauben Sie, viele Spieler standen ohnenhin schon auf dem Zettel?

Ich bin mir sicher, dass wir von Bayer Leverkusen in den nächsten Jahren einiges erwarten können. Sollte es mal ein Jahr mit Durchhänger geben, ist das nicht unbedingt toll, sollte aber nicht zu hoch bewertet werden. Ohne einzelne Namen nennen zu wollen, ist alleine die Jugendabteilung bei Bayer mit hervorragenden Spielern bestückt, von denen wir in Zukunft sicher einiges erwarten dürfen.

Die Datenanalyse funktioniert auch kurzfristig, das ist auch einer der vielen Vorteile. Sie können ja auch rückwirkend Daten betrachten, sprich, Sie als Verantwortlicher des Clubs wissen, wie der Spieler X vor drei, vier oder fünf Jahren gespielt hat. Im Idealfall können sie das mit den Beobachtungen der eigenen Scouts vergleichen und auf Schnittmengen abgleichen.

Generell würde ich als Klub meine Scoutingabteilung so aufstellen, dass ich zu jedem Spieler alle relevanten Informationen habe, egal ob dieser Spieler momentan für mich interessant ist oder nicht. So komme ich auch in stressigen Zeiten wie dem Wintertransferfenster nicht in Bedrängnis und muss sogennante „Notkäufe“ tätigen. Sollte ich, wie aktuell Bayer Leverkusen, also Bedarf haben, nachzulegen, würde ich mein Spiel auf Schwachstellen analysieren und gezielt nach Spielern schauen, die diese Schwachstellen beheben können. Dann kann man anhand von Analysen den Kandidatenkreis immer weiter einschränken, bis man am Ende vielleicht drei, vier oder fünf passende Spieler gefunden hat.

Um vom Feld mal wieder an den Schreibtisch zu kommen: So wie es sich anhört, ist die Datenanalyse auch ein wachsender Geschäftszweig, der sich für Sportjournalisten, fußballbegeisterte Mathematiker und andere Berufsgruppen eignet. Wie sehen Sie dort die Entwicklung?

Ich hoffe, dass es ein wachsender Geschäftszweig wird. Es ist ein bisschen ein Geben und Nehmen von allen involvierten Seiten. Klubs müssen das Datenscouting nutzen, Medien sollten vielleicht auch verstärkt auf aussagekräftige Daten und Analysen setzen. Da gibt es gerade in Deutschland noch einige Vorbehalte, egal ob im TV oder in Print- bzw. Onlinemedien.

Die Qualität der Daten wird sich weiter verbessern, was hoffentlich auch zu einem Wachstum der Branche beiträgt. Generell wird es spannend sein zu sehen, wie sich das in den kommenden Jahren entwickelt.

Wir bei GSN versuchen, immer auf dem laufenden zu bleiben und sind sehr an Neuerungen und kreativen Ideen interessiert. Deswegen haben wir auch diverse Kooperationen mit Fußballblogs und Websites weltweit. Die Größe und der Bekanntheitsgrad sind dabei gar nicht so relevant, die Idee dahinter muss uns überzeugen. Das kann oft auch ein guter Einstieg gerade für junge, kreative Köpfe sein, die vielleicht nicht über Kontakte in den Profifußball verfügen, aber trotzdem gerne irgendwann mal in der Branche arbeiten wollen.

Vielleicht können Sie zum Ende ja noch etwas aus dem Nähkästchen plaudern, schließlich steht Weihnachten fast vor der Tür. Können Sie Beispiele von Spielern nennen, die aufgrund des Rückgriffs auf die (oder Ihre) Datenanalyse den Verein gewechselt haben?

Internas aus der Firma sind immer etwas schwierig. Das Verhältnis zu unseren Klienten beruht auf einer absoluten Vertrauensbasis, mögliche Spielernamen in der Presse zu kommentieren wäre daher von unserer Seite absolut unseriös.

Zwei Beispiele für Spieler kann ich Ihnen trotzdem nennen, ohne irgendwelche Vereinsnamen zu kommentieren.

Wir haben für einen englischen Topclub den französischen Markt analysiert, allumfassend, sprich Senioren und Jugendbereich. Dabei sind uns zwei Spieler aufgefallen, die damals niemand auf dem Schirm hatte, die heute aber als Stars gelten. Der eine ist Riyad Mahrez von Leicester City, damals in Le Havre in der Ligue 2 tätig, sowie ein ganz junger Mann namens Ousmane Dembélé, der heute bei Borussia Dortmund aktiv ist und damals noch ein völlig unbekannter Jugendspieler war. Beide wären für fast lächerliche Ablösesummen zu haben gewesen, besagter englischer Topclub war allerdings damals anderer Meinung als wir und entschied sich gegen die Verpflichtungen.

Ein Spieler, der mir persönlich am Herzen liegt, ist nachwievor Pione Sisto. Diesen Namen nenne ich in jedem Interview, bisher hat sich noch keiner unserer Klienten nach ihm erkundigt. Anhand der Daten schon fast auf Weltklasseniveau, weil er so vieles richtig macht. Der HSV hatte die Chance, ihn zu verpflichten, hat es nicht getan. Nun ist er vor der Saison vom FC Midtjylland zu Celta Vigo gewechselt und konnte seine Leistungen auch in der spanischen Liga bestätigen. Ich könnte mir vorstellen, dass er in den kommenden Jahren für sehr, sehr viel Geld den Club wechselt.

Interview: Julian Wacker

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