"Der Ball ist rund und das Spiel dauert 90 Minuten" [1], so beschrieb der ehemalige Bundestrainer Sepp Herberger einst das "Lieblingsspiel" der Deutschen. "Geht`s raus und spielt`s Fußball" [2], gab Franz Beckenbauer seiner Weltmeistermannschaft von 1990 mit auf den Weg. Ganz so einfach stellt sich der Fußball in der heutigen Zeit aber nicht mehr dar. Heute bestimmen Taktikdebatten oder Diskussionen über den "Laptop-Trainer" [3] den Fußball. Auch die Digitalisierung macht vor dem Fußball nicht halt. Tracking-Geräte, Sensoren und Ähnliches haben schon lange den Weg in den Fußball geschafft. Es werden viele Daten gesammelt und somit ist auch der Begriff "Big Data" im Fußball kein Fremdwort mehr. Stellt sich nur die Frage: Wie soll mit all diesen Daten umgegangen werden? Eine Möglichkeit dafür liefert die SAP mit ihrem Produkt "Sports One". Dies ist ein In-Memory-System auf Grundlage von SAP HANA und ermöglicht die Analyse von Daten in Echtzeit. Außerdem hilft es beim Zusammentragen der Daten in einem System.[4] Außerdem besteht noch eine zweite Frage: Wie können die Daten gewinnbringend genutzt werden? 1 Einleitung 2 Big Data 2.1 Definition 2.2 Big Data im Fußball 2.3 Verschiedene Daten im Fußball 3 Datensammlung im Fußball 3.1 Regelungen der FIFA und der DFL 3.2 Trackingsysteme 3.3 Sensoren 3.4 Zukunft und Innovationen aus anderen Sportarten 4 Cloud Computing 4.1 Definition und Eigenschaften 4.2 Cloud-Servicemodelle 4.3 Cloud Typen 4.4 Abgrenzung zu anderen Technologien 5 In-Memory-Systeme 5.1 Definition und Funktionsweise 5.2 Vorteile 5.3 Herausforderung 6 Analyse von In-Memory Systemen im Fußball 6.1 Aktuelle Situation 6.2 Vorgehensweise 6.3 Analyse 7 SAP Sports One 7.1 Systemgrundlage 7.2 Entwicklungshistorie 7.3 Anwendungen 8 Fazit Literaturverzeichnis Anhang Anlage A1: E-Mail von "Opta" mit Definitionen für Fußballstatistiken Abkürzungsverzeichnis Abbildung in dieser Leseprobe nicht enthalten Abbildungsverzeichnis Abbildung 1: Statistik WM-Halbfinal 2014. Quelle: Kicker.de (2014), eigene Darstellung Abbildung 2: (b) X- und Y-Werte der Spieler; (c) Darstellung der Werte. Quelle: Memmert and Raabe (2017), S. 5 Abbildung 3: Spielszene aus dem Spiel Bremen gegen Köln. Quelle: Memmert and Raabe (2017), S. 162 Abbildung 4: Spielszene aus Abb. 3 im Voronoi Diagramm. Quelle: Memmert und Raabe (2017), S. 162; eigene Bearbeitung Abbildung 5: GPS-Trackingsystem. Quelle: bvb.de (2017) Abbildung 6: (a) Geteilter FSB, (b) QPI. Quelle: Plattner und Zeier (2012), S. 14 Abbildung 7: Entwicklung der Kosten von Speicherkapazität. Quelle: Plattner und Zeier (2012), S. 10 Tabellenverzeichnis Tabelle 1: Tab. 1: Zugriffszeiten verschiedener Arten von Speichern. Quelle: o. V. (2017): "Zugriffszeit"; eigene Darstellung Tabelle 2: Beispiel mit fiktiven Werten. (Eigene Darstellung)
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