Sommermärchen ade: Was Sportdaten über Toni Kroos und den deutschen Fußball verraten – Neue Folge von „Die Digitalisierung und Wir“

Junger Fußballspieler bei Datenanalyse-Training mit Kameras, Podcast-Cover für "Die Digitalisierung und Wir" Folge 23, Gespräch zu Sportdaten mit Dr. Karsten Görsdorf
Sportdaten: Die Digitalisierung und Wir Folge 23 – Ein Gespräch mit Dr. Karsten Görsdorf über Datenanalyse im Sport, mit einem jungen Fußballspieler bei einem Datenanalyse-Training.

Sommermärchen ade

In der 120+6. Minute versuchte die Deutsche Nationalmannschaft sich ein letztes Mal gegen das bevorstehende Ausscheiden aus der Europameisterschaft zu stemmen. Toni Kroos brachte die Freistoßflanke in den Strafraum – der spanische Keeper Unai Simón hatte aber keine Probleme, den Ball zu behaupten. Kurz danach pfeift der Schiedsrichter ab – das Sommermärchen ist für Deutschland zu Ende.

Der Freistoß war gleichzeitig auch die letzte Ballberührung von Toni Kroos, der seine Fußballkarriere damit beendet.

Neben den stets gefährlichen Standardsituationen wird Toni Kroos natürlich als die deutsche “Passmaschine” in die Geschichtsbücher eingehen. Einer, wenn nicht der beste defensive Mittelfeldspieler seiner Zeit, der durch seine geduldige Passverteilung von hinten heraus das Spiel leiten und lenken konnte. Mit seiner kurzen Rückkehr ins pinke Nationaltrikot hatte Kroos einen erheblichen Anteil daran, dass wir zumindest eine Zeit lang vom EM-Titel träumen durften.

Podcastfolge zu Sportdaten

Eine Messzahl, die oft mit Kroos in Verbindung gebracht wird, ist die Passquote. Der Anteil der Pässe, die beim Empfänger angekommen sind. Bei Toni Kroos lag diese Zahl meist weit über 90%. Im Auftaktspiel der Heim-EM waren es sage und schreibe 99% – Kroos brachte 101 Pässe an den Mann, bei nur einem Fehlpass.

Der Sport wird auch immer digitaler, und von daher werden auch immer mehr Sportdaten, wie die Passquote, erfasst und teilweise auch in Echtzeit bei Fußballspielen ausgewertet.

Welche Daten das sind, wie genau sie erhoben werden und welche Aussagen man damit treffen kann, wollten wir uns von einem Experten erläutern lassen. Daher hatten wir den Geschäftsführer der 4talents analytics GmbH, Dr. Karsten Görsdorf, der schon viele Jahre im Bereich Sport-Analytics arbeitet, bei uns als Gast im Podcast “Die Digitalisierung und Wir”.

Sportdaten: Das Problem mit den Box-Score-Zahlen

Wie in der Podcast-Folge zu hören ist, hält Dr. Görsdorf wenig von sogenannten Box-Score-Statistiken, die ursprünglich aus den US-Sportarten wie Basketball, Football oder Baseball kommen. Mit Box-Scores sind Zahlen gemeint, die die beobachtbaren Ereignisse eines Fußballspiels beschreiben, wie z.B. die Anzahl der Torschüsse, die gelaufenen Kilometer oder eben die Passquote. Der Fußball mit seiner großen Zufallskomponente lässt sich nicht in diese Box-Score-Logik pressen, so Görsdorf.

Vielmehr sieht er eine Zukunft für viel feinere Auswertungen von Positionsdaten, die zum Beispiel “Energie-Missmatches” aufzeigen können. Also, wenn ein frisch eingewechselter Stürmer zum Beispiel auf einen schon müde gespielten Verteidiger trifft. So wie es vermutlich auch im Spanienspiel war, als Antonio Rüdiger, der bis dahin ein Weltklasse-Spiel absolviert hatte, in der 119. Minute Mikel Merino nicht mehr am Kopfball zum spanischen Siegtreffer hindern konnte.

Einsatz von KI und Datenkompetenz im Sport

In unserer Diskussion mit Dr. Görsdorf wurde auch die Rolle von Künstlicher Intelligenz (KI) im Sport thematisiert. KI kann enorme Mengen an Spielerdaten analysieren und Muster erkennen, die für menschliche Analysten unsichtbar bleiben. Durch den Einsatz von Machine Learning und Deep Learning können Trainer und Teams tiefere Einblicke in die Spielstrategie und -taktik gewinnen, was letztlich die Leistung auf dem Platz verbessert.

Ebenso wichtig ist die Datenkompetenz derjenigen, die mit diesen Technologien arbeiten. Nur durch ein tiefes Verständnis der Daten und deren korrekte Interpretation können sinnvolle Entscheidungen getroffen werden. Dr. Görsdorf betont, dass Datenkompetenz nicht nur in der Analyse von Sportdaten, sondern in allen Bereichen der modernen Arbeitswelt immer wichtiger wird.

Weitere Podcast-Empfehlung

Toni Kroos selber hält übrigens auch sehr wenig von der Passquote, wie er in der neuesten Folge von “Lanz und Precht” erzählt. Im Podcast-Interview, das wenige Tage vor dem Spanienspiel aufgezeichnet wurde, erklärt er, dass er die Packing-Statistik, welche die Anzahl der überspielten Gegenspieler bei einem Pass angibt, viel aussagekräftiger findet.

Die Folge ist auch zu empfehlen, weil er einen guten Einblick hinter die Kulissen des Mannschaftsquartiers und in die Methoden von Nationaltrainer Julian Nagelsmann gibt.

Buchempfehlungen

Apropos Empfehlungen, in unserem Gespräch hat Dr. Görsdorf auch drei spannende Bücher erwähnt, die für alle Sportfans interessant sein könnten:

Diese seien den Lesern als Sommerlektüre ans Herz gelegt. Denn auch wenn es kein Sommermärchen geworden ist, ist der Sportsommer noch lange nicht zu Ende. In weniger als drei Wochen beginnen ja die Olympischen Sommerspiele in Paris.

KI für Sicherheit und Stabilität in der digitalen Welt: Wie die Intel vPro Platform zum effektiven Schutz Eurer Daten beiträgt

Alexander Loth präsentiert an der Frankfurt School die Intel vPro Platform.

Werbung. In der heutigen datengetriebenen Welt ist es unerlässlich, ein stabiles und leistungsfähiges System zu haben, das nicht nur Daten effektiv verarbeitet, sondern auch wertvolle Einblicke liefert und diese sicher mit anderen teilt. Ein solches System wird noch wertvoller, wenn es mit fortschrittlicher Technologie wie Künstlicher Intelligenz (KI) ausgestattet ist. In diesem Zusammenhang möchte ich Euch heute eine bahnbrechende Lösung in diesem Bereich vorstellen: die Intel vPro Platform.

In der letzten Folge unseres Podcasts Die Digitalisierung und Wir haben wir über die vielfältigen Herausforderungen gesprochen, die mit der zunehmenden Digitalisierung einhergehen. Ein Kernthema, das immer wieder auf unserer Agenda steht, ist die Sicherheit. Und heute, in einer Zeit, in der Cybersicherheit und Datenmanagement zentrale Aspekte in unserer immer stärker vernetzten Welt sind, steht eine bestimmte Technologie im Rampenlicht: die Intel vPro Platform.

Was ist das Besondere an der Intel vPro Platform? Es handelt sich um ein integriertes System aus Hardware und Software, das erhebliche Vorteile für die Datenverarbeitung in Unternehmen bietet – von der Leistung über die Sicherheit bis hin zur Verwaltbarkeit und Stabilität. Wir alle wissen, wie wichtig eine sichere digitale Umgebung ist, und genau hier kommt die Intel vPro Platform ins Spiel.

Leistungssteigerung durch die Intel vPro Platform in einem typischen Workflow für die Zusammenarbeit von Datenanalyst*innen mit Microsoft Teams und Power BI.
Leistungssteigerung in einem typischen Workflow für die Zusammenarbeit von Datenanalyst*innen mit Microsoft Teams und Power BI

Leistungsfähigkeit der Intel vPro Platform

Um euch einen Eindruck von der Leistungsfähigkeit dieser Technologie zu vermitteln, möchte ich euch eine Anekdote erzählen. Vielleicht erinnert ihr euch an eine unserer früheren Podcast-Episoden, in der wir über die Herausforderungen von Remote-Arbeit gesprochen haben. Ein IT-Manager, den ich kenne, stand vor einem großen Problem: Er musste hunderte von Laptops für das Arbeiten aus der Ferne fit machen, und zwar sicher. Mit der Intel vPro Platform konnte er diese Aufgabe erfolgreich und effizient lösen – und das von seinem Home-Office aus!

Funktionen wie die Active Management Technology (AMT) ermöglichen es, Geräte aus der Ferne zu verwalten, zu diagnostizieren und zu reparieren – selbst wenn sie ausgeschaltet sind oder ein beschädigtes Betriebssystem haben. Auch die Sicherheit kommt nicht zu kurz: Mit Technologien wie Intel Hardware Shield und diskreten Trusted Platform Module (dTPM)-Chips leistet die Platform einen wichtigen Beitrag zum Schutz vor Cyber-Bedrohungen und zur Datenverschlüsselung.

Leistungssteigerung durch die Intel vPro Platform in einem typischen Multitasking-Workflow für Content-Ersteller*innen, die Microsoft Teams und Adobe Creative Cloud verwenden.
Leistungssteigerung in einem typischen Multitasking-Workflow für Content-Ersteller*innen, die Microsoft Teams und Adobe Creative Cloud verwenden

Künstliche Intelligenz zur Optimierung der Plattform

Ein weiteres Highlight ist der Einsatz von künstlicher Intelligenz zur Optimierung der Plattform. Ja, das klingt nach Science Fiction, ist aber eine reale und praktische Anwendung von KI. Sie hilft, die Leistung auf der Grundlage von Benutzerpräferenzen und Arbeitslasten zu optimieren. Die Intel vPro Plattform bietet eine einzigartige KI-basierte Bedrohungserkennung für Windows-basierte Systeme, mit der Angriffe durch Ransomware und Cryptomining gestoppt werden können.

Die jüngste Generation der Intel vPro Plattform, die auf der 13. Generation der Intel Core Prozessoren basiert, bietet eine Hybridarchitektur mit neuen Leistungs-Kernen, effizienteren Kernen bei ausgewählten Angeboten und einer intelligenteren Aufgabenklassifizierung mit dem Intel Thread Director. Zudem bietet sie eine verbesserte Energieeffizienz mit der Intel Dynamic Tuning Technology. All diese Technologien sind in Verbindung mit führenden Technologien wie Intel Wi-Fi 6E (Gig+), Thunderbolt 4 und der Validierung der Intel Evo Plattform optimiert für modernes Business-Computing.

🔗 Mehr zur Intel vPro Platform erfahren!

Die Intel vPro Platform ist einzigartig in der IT-Landschaft. In der Welt der Digitalisierung, in der wir uns bewegen, kann eine solche Plattform den Unterschied zwischen einem sicher operierenden und einem verwundbaren Unternehmen ausmachen.

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Power BI Tricks: 20 Unverzichtbare DAX-Tricks für deine Power BI Berichte

Bücher von Alexander Loth: "Datenvisualisierung mit Power BI" und "Teach Yourself Visually Power BI"
Noch mehr Power BI Tricks in diesen Büchern: „Datenvisualisierung mit Power BI“ und „Teach Yourself Visually Power BI“

Heute möchte ich mit euch einige meiner Lieblings-DAX-Tricks für Power BI teilen. Diese Power BI Tricks werden euch dabei helfen, eure Berichte — sei es in Power BI Desktop oder in Microsoft Fabric — auf das nächste Level zu heben!

20 ultimative DAX-Tricks — einfach erklärt

  1. CALCULATE für Kontextänderungen 🛠️
    CALCULATE ist eine super Funktion, die den Kontext ändert, in dem Daten analysiert werden.
    Zum Beispiel: CALCULATE(SUM('Umsatz'[Umsatzbetrag]), 'Umsatz'[Region] = "West") berechnet die Summe der Verkäufe in der Westregion. Ziemlich cool, oder?
  2. RELATED für den Zugriff auf Daten aus verwandten Tabellen 🔄
    Mit RELATED könnt ihr auf Daten aus einer Tabelle zugreifen, die mit der aktuellen Tabelle verwandt ist.
    Zum Beispiel: RELATED('Product'[Product Name]) holt den Produktnamen, der zur aktuellen Zeile gehört. Einfach und effektiv!
  3. EARLIER für Zeilenkontext 🕰️
    EARLIER ist super nützlich, wenn ihr auf Daten aus einem früheren Zeilenkontext zugreifen wollt.
    Zum Beispiel: CALCULATE(SUM('Sales'[Sales Amount]), FILTER('Sales', 'Sales'[Sales ID] = EARLIER('Sales'[Sales ID]))) – ein bisschen kompliziert, aber unglaublich mächtig!
  4. RANKX für Ranking 🏅
    Mit RANKX könnt ihr Werte in einer Spalte ranken.
    Zum Beispiel: RANKX(ALL('Sales'), 'Sales'[Sales Amount], , DESC) rankt Verkaufsbeträge in absteigender Reihenfolge. Wer ist der Beste? Jetzt könnt ihr es herausfinden!
  5. DIVIDE für sichere Division 🧮
    DIVIDE führt eine Division durch und behandelt Divisionen durch Null.
    Zum Beispiel: DIVIDE([Total Sales], [Total Units]) teilt den Gesamtverkauf durch die Gesamteinheiten und gibt BLANK() für Divisionen durch Null zurück. Keine Fehlermeldungen mehr wegen Division durch Null!
  6. SWITCH für mehrere Bedingungen 🔄
    SWITCH ist eine bessere Alternative zu verschachtelten IFs.
    Zum Beispiel: SWITCH([Rating], 1, "Schlecht", 2, "Durchschnittlich", 3, "Gut", "Unbekannt") weist ein Label basierend auf der Bewertung zu. Schluss mit endlosen IFs!
  7. ALL zum Entfernen von Filtern 🚫
    ALL entfernt Filter von einer Spalte oder Tabelle.
    Zum Beispiel: CALCULATE(SUM('Sales'[Sales Amount]), ALL('Sales')) berechnet den Gesamtverkauf, ohne Rücksicht auf irgendwelche Filter. Freiheit für eure Daten!
  8. CONCATENATEX für String-Aggregation 🧵
    CONCATENATEX verknüpft eine Spalte von Strings.
    Zum Beispiel: CONCATENATEX('Sales', 'Sales'[Product], ", ") verknüpft Produktnamen mit einem Komma als Trennzeichen. Wer braucht schon eine Liste, wenn man alles in einem String haben kann?
  9. USERELATIONSHIP für inaktive Beziehungen 🔄
    USERELATIONSHIP ermöglicht es euch, inaktive Beziehungen zu nutzen.
    Zum Beispiel: CALCULATE(SUM('Sales'[Sales Amount]), USERELATIONSHIP('Sales'[Date], 'Calendar'[Date])) berechnet den Verkauf unter Verwendung einer inaktiven Beziehung. Keine Beziehung ist jemals wirklich inaktiv!
  10. SAMEPERIODLASTYEAR für Vergleiche mit dem Vorjahr 📆
    SAMEPERIODLASTYEAR berechnet den gleichen Zeitraum im Vorjahr.
    Zum Beispiel: CALCULATE(SUM('Sales'[Sales Amount]), SAMEPERIODLASTYEAR('Calendar'[Date])) berechnet den Verkauf für den gleichen Zeitraum im letzten Jahr. Perfekt für Jahresvergleiche!
  11. BLANK für fehlende Daten 🕳️
    BLANK gibt ein Leerfeld zurück.
    Zum Beispiel: IF('Sales'[Sales Amount] = 0, BLANK(), 'Sales'[Sales Amount]) gibt ein Leerfeld zurück, wenn der Verkaufsbetrag null ist. Keine Daten? Kein Problem!
  12. FORMAT für benutzerdefinierte Formatierung 🎨
    FORMAT formatiert einen Wert basierend auf einer benutzerdefinierten Formatzeichenfolge.
    Zum Beispiel: FORMAT('Sales'[Sales Date], "MMM-YYYY") formatiert das Verkaufsdatum als „MMM-YYYY“. Schön und ordentlich!
  13. HASONEVALUE für die Validierung von Einzelwerten 🎯
    HASONEVALUE überprüft, ob eine Spalte nur einen eindeutigen Wert hat.
    Zum Beispiel: IF(HASONEVALUE('Sales'[Region]), VALUES('Sales'[Region]), "Mehrere Regionen") überprüft, ob es nur eine Region gibt. Eindeutigkeit ist wichtig!
  14. ISFILTERED zur Filtererkennung 🕵️‍♀️
    ISFILTERED überprüft, ob eine Spalte gefiltert ist.
    Zum Beispiel: IF(ISFILTERED('Sales'[Region]), "Gefiltert", "Nicht gefiltert") überprüft, ob die Spalte Region gefiltert ist. Wer hat hier gefiltert?
  15. MAXX für maximale Werte in einer Tabelle 📈
    MAXX gibt den maximalen Wert in einer Tabelle zurück.
    Zum Beispiel: MAXX('Sales', 'Sales'[Sales Amount]) gibt den maximalen Verkaufsbetrag zurück. Wer ist der Größte?
  16. MINX für minimale Werte in einer Tabelle 📉
    MINX gibt den minimalen Wert in einer Tabelle zurück.
    Zum Beispiel: MINX('Sales', 'Sales'[Sales Amount]) gibt den minimalen Verkaufsbetrag zurück. Wer ist der Kleinste?
  17. COUNTROWS zum Zählen von Zeilen in einer Tabelle 🧮
    COUNTROWS zählt die Anzahl der Zeilen in einer Tabelle.
    Zum Beispiel: COUNTROWS('Sales') zählt die Anzahl der Zeilen in der Verkaufstabelle. Wie viele sind es?
  18. DISTINCTCOUNT zum Zählen eindeutiger Werte 🎲
    DISTINCTCOUNT zählt die Anzahl der eindeutigen Werte in einer Spalte.
    Zum Beispiel: DISTINCTCOUNT('Sales'[Product]) zählt die Anzahl der eindeutigen Produkte. Wie viele verschiedene Produkte haben wir?
  19. CONTAINS für Lookup-Szenarien 🔍
    CONTAINS überprüft, ob eine Tabelle eine Zeile mit bestimmten Werten enthält.
    Zum Beispiel: CONTAINS('Sales', 'Sales'[Product], "Produkt A") überprüft, ob „Produkt A“ in der Verkaufstabelle existiert. Ist es drin oder nicht?
  20. GENERATESERIES zur Erzeugung einer Zahlenreihe 📊
    GENERATESERIES erzeugt eine Zahlenreihe.
    Zum Beispiel: GENERATESERIES(1, 10, 1) erzeugt eine Zahlenreihe von 1 bis 10 mit einem Schritt von 1. Zählen war noch nie so einfach!

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