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

في السنوات الأخيرة، أصبحت التكنولوجيا و تحليلات البيانات جزءًا أساسيًا في كرة القدم الحديثة، تعتمد الأندية الكبرى مثل ليفربول، مانشستر سيتي، وبايرن ميونيخ على البيانات لتحليل أداء اللاعبين، تحسين التكتيكات، واتخاذ قرارات الأفضل في التعاقدات وخلال التدريبات.

في المقابل، لا تزال العديد من الأندية المصرية، بما في ذلك الأهلي والزمالك، تعتمد على الأساليب التقليدية في تقييم الأداء. ومع ذلك، فإن بعض الفرق الأفريقية، مثل ماميلودي صن داونز الجنوب أفريقي، بدأت في تطبيق تقنيات تحليل البيانات بنجاح، مما جعلها أكثر تنافسية على المستوى القاري.
 
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؟

تحليلات البيانات ليست مجرد أرقام وإحصائيات، بل هي أداة قوية تساعد المدربين والإداريين على فهم أداء اللاعبين والفرق بطريقة علمية ودقيقة، و فيما يلي أهم الفوائد التي تقدمها وسنشرحها في عدة نقاط ونقسم كل نقطة لوحدها:

- تحسين الأداء الفردي والجماعي
- متابعة حركة اللاعبين أثناء المباريات -والتدريبات باستخدام GPS والكاميرات الذكية.
- تحليل سرعة اللاعب، معدل الركض، دقة التمريرات، ومعدل استعادة الكرة.
- تحديد نقاط القوة والضعف لكل لاعب لتطوير خطة تدريب فردية.

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

تحسين عمليات التعاقدات واكتشاف المواهب

استخدام البيانات تساعد على تقييم اللاعبين المحتملين وتجنب الصفقات غير الناجحة، مثل في مانشستر سيتي، يتم تحليل كل تمريرة وجري للاعبين باستخدام تقنية StatsBomb، مما يساعد المدربين على معرفة أفضل تحركات اللاعبين داخل الملعب (قبل التعاقد معهم).

تقوم تحليل بيانات بتحليل اللاعبين المحتملين قبل التوقيع معهم بالإضافة الى مقارنة اللاعب الجديد بإحصائيات اللاعبين الحاليين لمعرفة مدى ملاءمته للفريق.
واكتشاف اللاعبين الموهوبين من خلال متابعة أدائهم في المباريات الصغيرة أو الأكاديميات.
 
مثل صن داونز يستخدم تحليلات البيانات لاكتشاف المواهب الشابة بأسعار منخفضة، مما ساعدهم على التفوق في دوري أبطال أفريقيا رغم ميزانيتهم المحدودة.

 تحليل التكتيكات والاستراتيجيات

كما تساعد تحليل البيانات على فهم كيف يتحرك الفريق دفاعيًا وهجوميًا باستخدام الخرائط الحرارية (Heat Maps) بالإضافة إلى ما يلي:
- تقييم مدى نجاح أسلوب الضغط العالي أو الدفاع المتأخر.
- تحليل التمريرات لاكتشاف أكثر اللاعبين تأثيرًا في بناء اللعب.
  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 

كما تساعد تحليل البيانات على التنبؤ بالإصابات وإدارة اللياقة البدنية مراقبة الإجهاد العضلي واللياقة البدنية 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، مثل بايرن ميونيخ يستخدم الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بالإصابات، مما قلل عدد الإصابات العضلية بنسبة 40% خلال موسم 2020-21.

تجربة صن داونز الجنوب أفريقي 

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.

 كيف يستخدم صن داونز تحليلات البيانات؟

- تحليل الأداء التكتيكي: يستخدم النادي الجنوب أفريقي برامج تحليل الفيديو لتقييم حركة اللاعبين داخل الملعب. ويتم تحليل كيفية تحرك الفريق في الحالة الهجومية والدفاعية لمعرفة نقاط القوة والضعف.
- إدارة اللياقة البدنية والوقاية من الإصابات: أما بالنسبة للياقة البدنية والوقاية من الإصابات يتم استخدام أجهزة GPS وأجهزة استشعار بيومترية لمراقبة إجهاد اللاعبين وتجنب الإصابات.
 كما يتم تقديم تقارير فورية للمدربين عن حالة كل لاعب ومدى قدرته على المشاركة في المباراة القادمة.
- التخطيط للتعاقدات واكتشاف المواهب:  يعتمد النادي الجنوب أفريقي على تحليل البيانات لاكتشاف اللاعبين الشباب الموهوبين بأسعار منخفضة ، ويتم تقييم كل لاعب وفقًا لمقاييس محددة تشمل: عدد التمريرات الناجحة، معدل الركض، دقة التسديدات، والتمركز الدفاعي.
 
 النتائج التي حققها صن داونز بفضل تحليل البيانات

 - التفوق في الدوري الجنوب أفريقي والفوز به عدة مرات متتالية.
- التتويج بدوري أبطال أفريقيا 2016 بعد التفوق على فرق كبيرة مثل الزمالك.
- التعاقد مع لاعبين مميزين بأسعار أقل، مقارنة بالأندية المنافسة.
 
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 من ضمنها:

-التكامل مع التكنولوجيا:
البدء باستخدام أدوات تحليلية مثل Opta، StatsBomb، وTracab لتحليل أداء اللاعبين، بالإضافة إلى استخدام 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، واستخدام الذكاء الاصطناعي للتنبؤ بإصابات اللاعبين وإدارة اللياقة البدنية بذكاء أكبر.
 
- 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؟

لإنشاء نظام تحليلات بيانات داخلي داخل الأهلي والزمالك، يجب اتخاذ عدة خطوات عملية تضمن التكامل بين التكنولوجيا، الإدارة الرياضية، والموارد البشرية. 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.
 
 مثال: 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 لتحليل البيانات و يحتاج الأمر إلى استخدام الأدوات التالية:

 1- أجهزة تتبع GPS: لقياس المسافات التي يقطعها اللاعبون، سرعتهم، ونمط الركض.
2- الكاميرات الذكية (Smart Cameras): لمتابعة كل تحرك داخل الملعب بدقة عالية.
3- برمجيات التحليل الإحصائي (مثل Opta، StatsBomb، Hudl): 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.
 
 كل تلك الأمور تساعد على تطوير قاعدة بيانات مركزية للاعبين ولتحقيق ذلك يجب إنشاء نظام إلكتروني داخلي يخزن جميع بيانات اللاعبين، بما في ذلك:
- إحصائيات المباريات والتدريبات (التمريرات، التسديدات، الالتحامات...).
- البيانات البدنية والطبية (معدل ضربات القلب، الإجهاد، معدل الإصابة...).
- تحليل الأداء التكتيكي (التمركز، المسافات المقطوعة، معدل التمريرات الناجحة...).
 

ثالثا ما أهمية وجود قاعدة البيانات واستخدام الذكاء الاصطناعي ؟

تأتي فائدة قاعدة البيانات من أجل  مساعدة المدربين في اختيار التشكيلة بناءً على الأداء الفعلي وليس المشاهدة فقط بالإضافة إلى  تقديم تقارير دقيقة عن كل لاعب وإتاحة المعلومات في أي وقت.
 مثل مانشستر سيتي لديه قاعدة بيانات لكل لاعب، تتضمن تحليلات الأداء، الحالة البدنية، والاستعداد التكتيكي.
 أما التعلم الآلي للاستخدام الذكاء الاصطناعي من أجل التنبؤ بإصابات اللاعبين حيث  تساعد عملية تحليل البيانات باستخدام تقنية الذكاء الاصطناعي في تحليل الإجهاد البدني والحمل التدريبي يمكن التنبؤ بالوقت الذي يحتاج فيه اللاعب للراحة ويمكن استخدام خوارزميات الذكاء الاصطناعي لتقليل الإصابات بنسبة تصل إلى 40%.
 

رابعا 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.

 
خامسا 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 تطبيق تحليلات البيانات في الأندية المصرية؟ وما الحلول الممكنة؟

على الرغم من الفوائد الكبيرة لتحليلات البيانات، فإن تطبيقها في الأندية المصرية يواجه العديد من التحديات، من بينها ارتفاع تكاليف التكنولوجيا، قلة الخبراء في هذا المجال، ومقاومة التغيير من قبل المدربين واللاعبين ونستعرض فيما يلي التحديات لتطبيق نظام تحليلات بيانات داخل الأندية.

التحدي الأول: التكلفة العالية للتكنولوجيا

 أنظمة تحليل البيانات المتقدمة مثل GPS، الكاميرات الذكية، وبرامج الذكاء الاصطناعي تحتاج إلى استثمارات مالية كبيرة، وهو ما قد يمثل عائقًا أمام الأندية المصرية، الحل يتمثل في  البدء بحلول منخفضة التكلفة مثل تحليل الفيديو اليدوي وبرامج تحليل مفتوحة المصدر قبل التوسع في الأنظمة المتقدمة.
ومن الممكن الاستفادة من الشراكات مع الجامعات ومراكز الأبحاث التي تعمل على تطوير أدوات تحليلية محلية بالإضافة إلى توقيع اتفاقيات مع شركات تقنية رياضية لتوفير الأنظمة بأقساط أو بنظام التأجير بدلاً من الشراء الكامل، مثلما بدأت بعض الأندية الإنجليزية الصغيرة والتي لا تتحمل المبالغ الضخمة باستخدام برامج تحليل مجانية قبل أن تنتقل إلى أنظمة متقدمة مثل StatsBomb.
 
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.
 حيث سيكون الحل عن طريق إرسال مدربين وإداريين لدورات متخصصة في تحليل البيانات الرياضية بالتعاون مع جامعات/أندية/ اتحادات عالمية.
بالإضافة لاستقطاب خبراء في علوم البيانات من خارج المجال الرياضي وتدريبهم على تحليل كرة القدم و إنشاء أقسام بحثية داخل النادي تضم مختصين في علوم البيانات والتكنولوجيا الرياضية.
  مثل صن داونز قام بتدريب مدربيه على استخدام التحليلات الرقمية بدلاً من توظيف محللين أجانب مكلفين.
 
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.
 ويتمثل الحل في تنظيم ورش عمل داخل الأندية لتوضيح أهمية تحليل البيانات في تحقيق الفوز.
بالإضافة إلى تقديم أمثلة عملية من الفرق العالمية لتوضيح تأثير البيانات على الأداء والتكتيك و إدراج تحليل البيانات في المناهج التدريبية الخاصة بمدربي كرة القدم المصريين.
 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.
 
 
 تقبل اللاعبين للتكنولوجيا
  بعض اللاعبين قد يرون أن أجهزة التتبع أو تحليل البيانات تحد من حريتهم داخل الملعب، أو أنها تُستخدم لتقييمهم بشكل سلبي، لكن من الممكن إقناع اللاعبين بأن البيانات تُستخدم لتحسين مستواهم وليس لمعاقبتهم.
بالإضافة إلى استخدام بيانات الأداء لإظهار نقاط قوتهم بدلًا من التركيز فقط على الأخطاء، و دمج التحليل الرياضي في جلسات التحفيز والتطوير الشخصي للاعبين.
 
  رونالدو كمثال

 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 بيانات تحليلية، قد لا يتم استخدامها بشكل صحيح في التعاقدات، الخطط التكتيكية، أو برامج التدريب، حتى ربط تحليل البيانات بالقرارات الإدارية والتدريبية لضمان أن كل قرار يستند إلى معلومات دقيقة.
كما من الممكن استخدام لوحات تحكم رقمية تعرض البيانات للمدربين في شكل سهل القراءة لتسهل قرائتها وفهمها، أيضا إنشاء اجتماعات تحليل أسبوعية داخل النادي لمناقشة تقارير الأداء واتخاذ قرارات مبنية على البيانات.
  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.

الفوائد المستقبلية لإنشاء نظام تحليلات بيانات متكامل داخل الأندية المصرية

مما لا شك فبه أن إنشاء نظام تحليلات حال حدوثه في الأندية المصرية سيساعد على تحسين الأداء الرياضي للفرق واللاعبين، حيث أن تحليل البيانات يساعد على تحديد أفضل التشكيلات والخطط التكتيكية لكل مباراة، ومتابعة حركة اللاعبين والتمريرات والاستحواذ بدقة، مما يؤدي إلى تطوير طرق اللعب بالإضافة إلى تقديم تقارير أداء فردية لكل لاعب لمساعدته على تحسين مستواه بناءً على أرقام فعلية.
  مثال: برشلونة يستخدم تحليلات البيانات لتحديد أماكن استقبال الكرة المثلى لكل لاعب، مما يعزز أسلوب التيكي تاكا.

 التكنولوجيا في الأندية المصرية.. أمر لا مفر منه

الأندية المصرية باتت أمام أمر واقع في ظل تطور الأندية العالمية وعلى مستوى القارة مقل جنوب أفريقيا مثل صن داونز مثلما ذكرنا سلفا وأورلاندو وكايزر تشيفس، حيث يساعد تحليل البيانات على دراسة الفرق المنافسة ومعرفة نقاط ضعفها قبل المباريات بالإضافة إلى تطبيق تقنيات تحليل الفيديو يمكن الفرق من التدرب على خطط تكتيكية محددة بناءً على بيانات الخصم، و تقليل الأخطاء الدفاعية عبر تحليل التمركز الدفاعي وطرق التغطية، مثل صن داونز استخدم البيانات لتحليل نقاط ضعف الأهلي والزمالك قبل مواجهتهما، مما منحه أفضلية تكتيكية.
 
 نظام تحليلات بيانات والتكنولوجيا تساعد في تحليل مستويات اللياقة والإجهاد البدني يساعد المدربين على تحديد متى يحتاج اللاعبون إلى الراحة، مما يؤكد أن تلك النظم يجب أن تتواجد في الأندية المصرية من أجل المساعدة في العديد من الأمور مثل ما ذكرناه سلفا، كما يمكن للذكاء الاصطناعي التنبؤ بالإصابات من خلال مراقبة التحميل الزائد على العضلات وتساعد على تخصيص برامج تدريبية فردية لكل لاعب بناءً على بياناته البدنية، مثل ريال مدريد قلل عدد الإصابات بنسبة 30% بعد إدخال أنظمة تحليل اللياقة البدنية.
 
  وكما ذكرنا مسبقا فأن عملية تحليل البيانات توضح أنه بدلاً من الاعتماد فقط على رأي الكشافين، يمكن تحليل إحصائيات اللاعبين قبل التعاقد معهم مثلما يقوم بها صن داونز أو على المستوى العالمي،  مانشستر يونايتد استخدم البيانات لاختيار برونو فيرنانديز، بعد تحليل معدل تمريراته المفتاحية وتسديداته الناجحة.

 وتساعد على مقارنة اللاعب الجديد بإحصائيات الفريق الحالي لمعرفة مدى توافقه مع أسلوب اللعب، كما أن اكتشاف اللاعبين الموهوبين في الأكاديميات عبر متابعة أرقامهم في المباريات المصغرة والتدريبات.
 كما أن التكنولوجيا أصبحت مصدر دخل كبير للأندية المواكبة له وحسنت دخلهم بشكل ملحوظ، حيث يمكن لتحليل البيانات تحسين قرارات التعاقدات، مما يقلل الإنفاق على صفقات غير ناجحة، ويمكن أيضا دراسة تفاعل الجماهير مع المباريات يمكن أن يساعد في زيادة الإيرادات من التذاكر والإعلانات، بالإضافة إلى تحليل أداء اللاعبين يساعد في زيادة قيمتهم السوقية عند بيعهم لأندية أخرى،  مثل نادي دورتموند يستخدم التحليلات لاكتشاف لاعبين شبان مثل هالاند، ثم باعهم بأسعار مضاعفة.
 
 
الختام.. مستقبل كرة القدم في مصر مع تحليلات البيانات ضرورة وليست رفاهية
  حال رغبت أندية الأهلي والزمالك مواكبة الفرق الكبرى، فإن إدخال أنظمة تحليل البيانات أصبح ضرورة وليس رفاهية. و يمكنهم الاستفادة من تجربة صن داونز في أفريقيا، وتطبيق أنظمة تحليل الأداء تدريجيًا.
 الاستثمار في التكنولوجيا سيمكن الأندية المصرية من التفوق على المنافسين في البطولات القارية والعالمية بشكل مستمر من أجل مواكبة الأندية العالمية.
  خلال التقرير حاولت تقديم خريطة طريق واضحة لتطبيق علم البيانات في كرة القدم المصرية بأمثلة مبسطة حيث أن تحليل البيانات في كرة القدم أصبح ضرورة لأي فريق يرغب في تحقيق النجاح المستدام، يمكن للأهلي والزمالك الاستفادة من التجارب العالمية والأفريقية، مثل تجربة صن داونز، لتطوير منظومة تعتمد على تحليل البيانات، مما يساعدهم على المنافسة بقوة في البطولات المحلية والقارية.
 كما أن دمج التكنولوجيا في اتخاذ القرارات الرياضية سيؤدي إلى تحسين الأداء، تقليل الإصابات، وزيادة فرص الفوز على المستويين المحلي والدولي، ويبقى السؤال الآن في نهاية التقرير هل ستبدأ الأندية المصرية في الاستثمار في هذه الثورة الرقمية أم ستظل تعتمد على الطرق التقليدية؟