متى يستيقظ الأهلي والزمالك؟ ثورة تحليل البيانات تغير كرة القدم عالميًا

لم تعد كرة القدم تعتمد فقط على الموهبة والمهارات البدنية، بل أصبحت البيانات سلاحًا أساسيًا في المنافسة، الأندية الكبرى مثل ليفربول ومانشستر سيتي وأفريقيًا صن داونز، تستخدم تحليلات البيانات لاتخاذ قرارات حاسمة بشأن التكتيكات والتعاقدات، بينما لا تزال بعض الأندية، مثل الأهلي والزمالك، تعتمد على الأساليب التقليدية. فهل حان الوقت لتغيير هذه العقلية والاستفادة من التكنولوجيا الحديثة؟
 
نستعرض في التقرير الذي يستند إلى معلومات موثقة من الكتب المتخصصة حول تحليل البيانات وتكنولوجيا داخل الأندية، ويهدف إلى تقديم رؤية واضحة لكيفية إدخال أنظمة تحليل البيانات (Software) في الأندية المصرية، والتحدث عن فوائدها، تحديات تطبيقها، والحلول الممكنة، في محاولة لشرح ابعاد الموضوع من كافة الزوايا بشكل مبسط لكن في تقرير مفصل.

اولا ما أهمية تحليلات البيانات في كرة القدم؟

تحسين الأداء الفردي والجماعي

تحليلات البيانات أصبحت جزءًا أساسيًا من تطوير أداء اللاعبين وتحسين التكتيكات داخل الفرق، فباستخدام تقنيات تتبع الحركة مثل أجهزة GPS والكاميرات الذكية، يمكن للمدربين مراقبة حركة اللاعبين وتحديد مدى كفاءتهم في الجري، والتمرير، والتسديد، وحتى استعادة الكرة. من خلال تحليل هذه البيانات باستخدام الخرائط الحرارية (Heat Maps) يمكن:

• تحديد نقاط القوة والضعف: تساعد البيانات في معرفة المناطق التي يحتاج فيها اللاعب إلى تطوير أدائه، سواء على الصعيد الفني أو البدني.
• تصميم برامج تدريبية فردية: بناءً على التحليل الدقيق، يتم إعداد خطط تدريبية مخصصة لكل لاعب، مما يؤدي إلى تحسين الأداء الكلي للفريق.
• تحسين التفاعل الجماعي: من خلال تحليل تحركات اللاعبين داخل الملعب، يمكن للمدربين تعديل التشكيلة والتكتيك بما يتناسب مع نقاط القوة الجماعية للفريق.
  - تحليل سرعة اللاعب، معدل الركض، دقة التمريرات، ومعدل استعادة الكرة.
  - تحديد نقاط القوة والضعف لكل لاعب لتطوير خطة تدريب فردية.

  مثل يورجن كلوب مدرب الريدز السابق كان يستخدم البيانات لمعرفة أين يضغط لاعبو ليفربول على الخصوم، مما ساعدهم على الفوز بالدوري الإنجليزي 2019-20.

- التنبؤ بالإصابات وإدارة اللياقة البدنية -مراقبة الإجهاد البدني وتخطيط فترات الراحة لضمان أقصى أداء ممكن.

لكن تحليلات البيانات لا تقتصر على تحسين الأداء داخل الملعب فقط، بل أصبحت أداة أساسية في التعاقدات واكتشاف المواهب، وهو ما سنناقشه في القسم التالي.

تحسين عمليات التعاقدات واكتشاف المواهب

لم تعد الأندية تعتمد على مشاهدة اللاعبين فقط عند التعاقد معهم، بل أصبحت البيانات توفر رؤية أعمق حول إمكانياتهم وقدرتهم على التكيف مع أسلوب لعب الفريق. على سبيل المثال، استخدم مانشستر يونايتد تحليلات البيانات لاختيار برونو فيرنانديز، بعد تحليل معدل تمريراته المفتاحية وتسديداته الناجحة.

التنبؤ بالإصابات 

تساعد تحليلات البيانات في التنبؤ بالإصابات وإدارة اللياقة البدنية، من خلال مراقبة الإجهاد العضلي لكل لاعب والتي تساعد على تقليل مخاطر الإصابات المزمنة من خلال معرفة متى يجب منح اللاعب راحة و تحسين برامج التغذية والتأهيل بناءً على بيانات الأداء البدني، على سبيل المثال، نجح بايرن ميونيخ في تقليل الإصابات العضلية بنسبة 40% خلال موسم 2020-21 بفضل أنظمة الذكاء الاصطناعي التي تحلل بيانات التحمل البدني لكل لاعب.

تجارب عالمية وأفريقية في استخدام تحليلات البيانات

ليفربول ومانشستر سيتي

اعتمدت أندية مثل ليفربول ومانشستر سيتي على أنظمة تحليل بيانات متطورة مثل Mediacoach وStatsBomb، فعلى سبيل المثال:

• ليفربول: يستخدم النظام في تحليل كل تمريرة وحركة داخل الملعب، مما مكن المدرب يورجن كلوب من اتخاذ قرارات تكتيكية حاسمة أدت إلى تحقيق لقب الدوري الإنجليزي في موسم 2019/2020.

مانشستر سيتي: يعتمد على الذكاء الاصطناعي لتحليل تحركات اللاعبين وتوقع أداء الفريق، مما ساهم في تطوير أسلوب اللعب الحديث وتحقيق نتائج مذهلة على الصعيد المحلي والدولي.

تجربة ليستر سيتي ولقب 2016

 نادي ليستر سيتي طبق تحليلات البيانات في اختيار لاعبيه، مما ساعده على الفوز بالدوري الإنجليزي الممتاز في موسم 2015/2016 رغم ميزانيته المحدودة.

تعد تجربة ليستر سيتي من أبرز الأمثلة على كيفية استغلال تحليلات البيانات لتحقيق نتائج غير متوقعة فقد اعتمد النادي على:

• استخدام أنظمة تتبع متقدمة: مثل Prozone Sports وأجهزة GPS لمراقبة لياقة اللاعبين وتحليل أدائهم في المباريات.
• تقارير تحليلية تفاعلية: تم تقديم تقارير مفصلة عبر أجهزة iPad قبل وبعد المباريات، مما ساعد الجهاز الفني على اتخاذ قرارات سريعة.
• غرفة تحليل متكاملة: تتيح ربط البيانات الفعلية بتكتيكات اللعب أثناء الاستراحات، مما ساهم في تحقيق لقب الدوري الإنجليزي الممتاز في موسم 2015/2016 رغم الميزانية المحدودة.

التجربة الأفريقية.. ماميلودي صن داونز

يُعد ماميلودي صن داونز من أكثر الأندية الأفريقية تطورًا في استخدام تحليلات البيانات. بدأ النادي في تطبيق هذه التقنيات منذ 2016، مما ساعده على السيطرة على الدوري الجنوب أفريقي والتألق في دوري أبطال أفريقيا، بالإضافة إلى اكتشاف المواهب الشابة بأسعار منخفضة.

 مثلما استطاع صن داونز اكتشاف الاوروجوياني جاستون سيرينو (حاول الأهلي ضمه من النادي الجنوب أفريقي عدة مرات) عن طريق تحليل بياناته، وأصبح أحد أفضل لاعبي الفريق.
 

كيف يمكن للأهلي والزمالك الاستفادة من تجربة صن داونز؟

لتحقيق أقصى استفادة من تحليلات البيانات، يجب على الأندية المصرية مثل الأهلي والزمالك اتخاذ عدة خطوات عملية تشمل إنشاء وحدات تحليل رياضي، استخدام التكنولوجيا المتقدمة، والاستفادة من الذكاء الاصطناعي.

الخطوة الأولى.. التكامل مع التكنولوجيا

أهم التقنيات المستخدمة في تحليل بيانات كرة القدم: 
البدء باستخدام أدوات تحليلية مثل Opta، StatsBomb، التي تساعد على تحليل الإحصائيات المتقدمة عن التمريرات والتسديدات وتمركز اللاعبين. 

Hudl – تحليل فيديو المباريات لاكتشاف نقاط الضعف والقوة في الفرق المنافسة.

GPS Tracab & Catapult: أجهزة تتبع تمكن الفرق من مراقبة اللياقة البدنية وسرعة اللاعبين أثناء المباريات والتدريبات.

 - كاميرات ذكية يتم تثبيتها في ملاعب التدريب لمراقبة كل تفصيلة في الحصة التدريبية.
 -إنشاء وحدة تحليل بيانات داخل النادي، عن طريق تعيين محللين متخصصين في علوم البيانات والذكاء الاصطناعي لمساعدة المدربين في اتخاذ القرارات، و للتنبؤ بإصابات اللاعبين وإدارة اللياقة البدنية بذكاء أكبر.
 
الخطوة الثانية اكتشاف المواهب وتطويرها
 متابعة أداء اللاعبين الشباب في مصر وأفريقيا عبر الإحصائيات والبيانات الفعلية بدلاً من الاعتماد على المشاهدة فقط، وبناء قاعدة بيانات تشمل أداء اللاعبين المحتملين قبل التعاقد معهم.

كيفية بناء نظام تحليلات بيانات داخل الأهلي والزمالك؟

خطة تطبيق تحليل البيانات في الأندية المصرية 

لإنشاء نظام تحليلات بيانات داخلي داخل الأهلي والزمالك، يجب اتخاذ عدة خطوات عملية تضمن التكامل بين التكنولوجيا، الإدارة الرياضية، والموارد البشرية، والتي قد تستغرق وقتا لتنفيذها على 3 مراحل، تصل إلى 12 شهرًا.

 فيما يلي الخطة المقترحة

أولا تأسيس فريق تحليلات البيانات داخل النادي و تكوين وحدة تحليل بيانات تضم:

1.محلل بيانات رياضية (Sports Data Analyst): مسؤول عن تحليل إحصائيات اللاعبين والمباريات.
 2. مهندس بيانات (Data Engineer): متخصص في بناء قواعد البيانات ومعالجة البيانات الكبيرة.
 3. متخصص ذكاء اصطناعي (AI Specialist): مسؤول عن تطوير نماذج التنبؤ بالأداء والإصابات.
 4. محلل فيديو (Video Analyst): يقوم بتفصيل اللقطات وتحليل الحركات التكتيكية.
 
 على سبيل المثال نادي ليفربول لديه قسم متخصص يضم أكثر من 5 محللين بيانات يعملون على تطوير التكتيك وإدارة اللياقة البدنية.
 

ثانيا اختيار الأدوات والبرمجيات المناسبة لتحليل البيانات الرياضية من أجل بناء نظام للبيانات و يحتاج الأمر إلى استخدام الأدوات التالية:

 1- أجهزة التتبع: لقياس المسافات التي يقطعها اللاعبون، سرعتهم، ونمط الركض، 
2- الكاميرات الذكية (Smart Cameras): لمتابعة كل تحرك داخل الملعب بدقة عالية.
3- برمجيات التحليل الإحصائي لاستخلاص البيانات من المباريات والتدريبات.
4- أنظمة الذكاء الاصطناعي (AI Systems): للتنبؤ بالإصابات وتحليل التكتيكات.

 مثل صن داونز يستخدم نظامًا متكاملًا يعتمد على كاميرات ذكية وتحليل بيانات الأداء لاتخاذ قرارات دقيقة، أما عالميا ليفربول يستخدم نظام "Mediacoach" لتحليل كل تمريرة وتحرك، مما ساعده في الفوز بالدوري الإنجليزي 2019/2020.

 

ثالثا تحليل استراتيجيات اللعب:

حيث يتم دراسة تحركات الخصوم باستخدام أنظمة تحليل الفيديو المدعومة بالذكاء الاصطناعي، كما تساعد على تحسين طريقة اللعب بناءً على البيانات الفعلية وليس الحدس.
  مثال عالمي للتحليل استراتيجيات اللعب: بايرن ميونيخ يستخدم الذكاء الاصطناعي لتحليل التكتيكات وتوقع تحركات الخصوم قبل المباريات.

 رابعا..كيفية استخدام التكنولوجيا ودمجها في عملية التعاقدات واكتشاف المواهب

يجب على الأندية المصرية أيضا دمج التكنولوجيا في التعاقدات والبحث عن المواهب وذلك عن طريق إنشاء نظام تصنيف رقمي للاعبين المحتملين بدلاً من الاعتماد على رأي الكشافين فقط، يتم تحليل بيانات اللاعبين المستهدفين قبل التوقيع معهم.

حيث تساعد التكنولوجيا في مقارنة أرقام اللاعب ببيانات لاعبي الفريق الحاليين لمعرفة مدى ملاءمته للفريق بالإضافة إلى متابعة اللاعبين الشباب داخل الأكاديميات باستخدام البيانات. كما تساعد على تحليل معدل تطور اللاعبين الناشئين عبر إحصائيات الأداء المتراكمة.
 أيضا تحديد المواهب الواعدة بناءً على بيانات الأداء وليس الانطباعات الشخصية،  مثل نادي برشلونة الإسباني يستخدم التحليلات الرقمية لاختيار اللاعبين الجدد، مما ساعدهم على اكتشاف بيدري وجافي مبكرًا.

بعد توضيح كيفية بناء نظام تحليلات بيانات داخل الأهلي والزمالك يبقى السؤال.. 

ما التحديات التي تواجه الأندية المصرية وكيفية التغلب عليها؟

رغم الفوائد الهائلة لتحليل البيانات، إلا أن تطبيقها في الأندية المصرية يواجه عدة تحديات، من بينها التكلفة العالية، غياب الخبراء، ومقاومة التغيير داخل الإدارات. لكن كيف يمكن التغلب على هذه العقبات؟

التحدي الأول: التكلفة العالية للتكنولوجيا

كم يكلف إدخال تحليل البيانات في الأندية المصرية؟

• أنظمة تتبع اللاعبين (GPS والكاميرات الذكية): التي قد تتراوح تكلفتها بين 10,000 إلى 50,000 دولار سنويًا.
• اشتراكات برامج التحليل (مثل Hudl وStatsBomb): والتي قد تصل تكلفتها إلى 20,000-100,000 دولار سنويًا.

الحل المقترح: البدء باستخدام حلول منخفضة التكلفة، مثل البرمجيات مفتوحة المصدر أو التعاقد مع شركات تقنية تقدم حلولاً بنظام التأجير أو التقسيط، كما يمكن الاستفادة من دعم اتحادات كرة القدم وبرامج تطوير التقنية التي يقدمها الفيفا.

التحدي الثاني: غياب الكوادر المتخصصة في تحليل البيانات الرياضية
  في مصر، لا يوجد عدد كافٍ من محللي البيانات الرياضية المتخصصين، مما يجعل تطبيق هذه الأنظمة صعبًا بدون خبراء يفهمون البيانات.
الحل المقترح.. التعاون مع الجامعات والمؤسسات التعليمية لتدريب الكوادر المحلية، بالإضافة إلى تنظيم ورش عمل ودورات تدريبية متخصصة. كما يمكن استقطاب خبراء من الخارج وتوفير برامج تدريبية متخصصة داخل الأندية.
 
التحدي الثالث: تحديات للتطبيق وغياب فكرة تحليل البيانات في الأندية المصرية

بعض المدربين والإداريين يفضلون الاعتماد على خبرتهم الشخصية بدلاً من قراءة البيانات والتحليل الإحصائي، مما يجعلهم يقاومون التكنولوجيا.
الحل يتمثل في تنظيم ورش عمل تعريفية: توضح الفوائد العملية لتحليل البيانات من خلال أمثلة حية من تجارب الأندية العالمية.

• دمج التحليل في عملية اتخاذ القرار، بحيث يكون أداة لتحسين الأداء وليس مجرد وسيلة للتقييم أو العقاب.
• تحويل البيانات إلى أداة تطويرية، عبر إبراز تأثيرها الإيجابي على الأداء وإظهار كيفية استفادة اللاعبين منها في تحسين مستواهم.

 مثل في البداية واجه يورجن كلوب مدرب ليفربول السابق، صعوبة في إقناع لاعبيه باستخدام البيانات، لكنه نجح في دمجها تدريجيًا داخل نظام ليفربول حتى أصبحت أساسية في اتخاذ القرارات.
 
  رونالدو 

 في البداية، رفض النجم العالمي كريستيانو رونالدو ارتداء أجهزة GPS أثناء التدريبات، لكن بعد رؤية تأثيرها على لياقته، أصبح يستخدمها بانتظام لتحسين أدائه.

  التحدي الرابع.. عدم استغلال البيانات في اتخاذ القرارات
حتى عند توفر البيانات، قد لا تُترجم المعلومات إلى قرارات فعالة إذا لم يتم ربطها بالعمليات الإدارية والتكتيكية داخل النادي.

الحل المقترح، إنشاء لوحات تحكم رقمية لتعرض البيانات بصورة مبسطة وسهلة القراءة للمدربين والإداريين.
   إقامة اجتماعات تحليلية دورية: لمراجعة التقارير ومناقشة الاستراتيجيات المبنية على البيانات.
   ربط التحليل بالقرارات الإدارية والتدريبية: لضمان تطبيق المعلومات الفعلية في خطط اللعب وبرامج التدريب، مثل في مانشستر سيتي، يتم تقديم تحليل البيانات مباشرة إلى المدربين والإداريين عبر لوحات تحكم إلكترونية تُظهر كل شيء من سرعة اللاعبين إلى تكتيكات الخصوم.

 التكنولوجيا في الأندية .. أمر لا مفر منه

مما لا شك فيه أن إنشاء نظام تحليلات حال حدوثه في الأندية المصرية سيساعد على تحسين الأداء الخططي والتكتيكي و الرياضي والفني  ويرفع نسبة الاستحواذ إلى 10-15% إضافية، مما يؤدي إلى تطوير طرق اللعب و تحسين مستوى اللاعب بناءً على أرقام فعلية.
  على سبيل المثال: برشلونة يستخدم تحليلات البيانات لتحديد أماكن استقبال الكرة المثلى لكل لاعب، مما يعزز أسلوب التيكي تاكا.

 أظهرت التجارب العالمية والأفريقية كيف يمكن للتكنولوجيا أن تغير معادلة المنافسة، حيث يُمكن للأندية التي تتبنى هذه الأنظمة تحقيق نتائج ملموسة سواء على صعيد القرارات في شراء اللاعبين مثل نادي دورتموند يستخدم التحليلات لاكتشاف لاعبين شبان مثل إرلينج هالاند، ثم يبيعهم بأسعار مضاعفة، و ليستر سيتي الذي تعاقد مع لاعبين وفقا لتحليل البيانات  مثل رياض محرز وجيمي وكانتي، وشينجي أوكازاكي وغوكهان إنلر، مما ساعده على الفوز بالدوري الإنجليزي 2015/2016 رغم ميزانيته الصغيرة، بصرف 40 مليون جنيه إسترليني فقط في الميركاتو الصيفي قبل بداية الموسم، حيث كان مدرب الفريق رانييري يستخدم اللاعبين لأدوار معينة مطلوبة منهم.

في مصر، على الرغم من التحديات المادية والبشرية والإدارية، توجد فرصة كبيرة للأندية مثل الأهلي والزمالك لاعتماد هذه التكنولوجيا والتحول الرقمي، من خلال التعاون مع المؤسسات الأكاديمية والتقنية، وتوفير الكوادر المتخصصة، وتنفيذ حلول تدريجية، يمكن تحويل البيانات إلى أداة استراتيجية تسهم في تحقيق النجاح والاستدامة.

فقط يتطلب الأمر رؤية مستقبلية واستعدادًا للتغيير، لكن النتائج المحتملة تستدعي المخاطرة والاستثمار في البنية التحتية الرقمية، إذ أن البيانات لن تكون مجرد أرقام على ورق، بل ستصبح لغة جديدة تُستخدم في صناعة القرارات الرياضية، مما يفتح آفاقًا جديدة لتطوير كرة القدم المصرية ومنافسة الأندية العالمية كما أنها باتت مصدر دخل كبير للأندية المواكبة له وحسنت دخلهم بشكل ملحوظ.

ختاما، في عالم كرة القدم اليوم، تحليل البيانات لم يعد رفاهية، بل أصبح ضرورة في عالم كرة القدم الحديثة،  الأندية التي تتبنى هذه التقنيات اليوم، هي التي ستقود المنافسات غدًا، ليبقى السؤال مفتوحًا، هل ستبدأ الأندية المصرية في الاستثمار في هذه الثورة الرقمية أم ستظل تعتمد على الطرق التقليدية؟