「我很好奇，薩托伊博士，有一個問題。」
在跟馬庫斯·杜·薩托伊漫步在走回訓練大樓的路上，楊歡問出了心中的疑惑。
「為什麼足球圈對數據這麼不感興趣？」
相信這也是所有人的疑惑。
既然大數據能夠解決那麼多的問題，為什麼沒有人去做？
馬庫斯·杜·薩托伊搖頭一笑，「你錯了，歡少爺，不是沒有人做，而是早就有很多很多人在做，只是數據分析水平跟其他行業比起來，還是太落後了。」
「說來聽聽。」楊歡很感興趣。
他清楚自己的缺點和不足，而且他一向都很有自知之明。
既然是自己不懂不了解的東西，那就交給懂和了解的人去辦。
或者，乾脆自己下苦功夫，去弄明白它到底是怎麼一回事。
馬庫斯·杜·薩托伊在腦子裡組織了一下這個問題的答案，因為他發現，回答起來很麻煩。
「足球圈引進數據分析和高科技的玩意，實際上早就已經在做了，溫格接掌阿森納後，對數據就非常重視，舉一個我所知道的例子吧。」
「弗拉米尼，你應該知道這名球員吧，歡少爺？」
楊歡點頭，這名法國後腰在阿森納剛剛打出點水平，就遠走義大利的AC米蘭。
「當初溫格決定要引進這名球員的時候，是因為他聽說弗拉米尼一場比賽能跑一萬四千米，這個數字太驚人了，所以他就去考察，在確定弗拉米尼的大範圍跑動不是瞎頭亂撞之後，阿森納就引進了這名球員。」
楊歡倒是沒聽說過這件事，還覺得挺有趣的。
「另外眾所周知的，AC米蘭有一個舉世聞名的米蘭實驗室，他們能夠拿到歐冠，這個實驗室居功至偉，甚至更早，巴西國家隊跟美國耐克就有合作進行這一方面的研究的機構。」
說到這裡，馬庫斯·杜·薩托伊的結論已經很清楚了。
足球引入數據，實際上是很早很早以前就已經在做，甚至也已經發展到一定程度了。
「歡少爺，你知道目前OPTA一場比賽要收集多少項相關數據嗎？」
楊歡這次搖頭了，因為他沒跟OPTA有過任何接觸。
「一千五百多項，而且越來越細，以前大家都只關心一些比較粗淺的東西，譬如控球率、射門次數、跑動距離、過人次數之類的。」
說到這裡，馬庫斯·杜·薩托伊就忍不住呵呵直笑。
「我還記得，最早的時候，OPTA的數據是通過觀察員坐在看台上，或者是坐在電視直播前面計算出來的，是採用最原始，最缺乏效率的人工手段統計出來的，錯誤也非常多。」
楊歡也不禁莞爾，原來聽起來很高大上的OPTA數據公司還有這種歷史啊？
「後來他們被天空電視台收購之後，得到了充裕的資金去發展，進而不斷的完善自己的軟體和硬體，研發出了專門的分析軟體，這讓他們獲取了更多更精細的數據。」
「於是，這才有了移動熱圖、傳球路線圖之類的。」
隔行如隔山，楊歡並非是什麼都懂。
對於足球行業的數據領域，他真的是涉獵得不多，甚至可以說是一無所知。
以前普通球迷能夠看到的數據，充其量也就是那麼幾項，可OPTA一場比賽就要收集一千五百多項數據，可見這裡面的水有多深。
只要付費，就能夠拿得到OPTA的那些高級數據。
「薩托伊博士，照你所說，數據已經在職業足球領域裡紮根了這麼多年，而且也發展出了幾家像OPTA這樣的數據服務公司，可為什麼你們還是覺得很落伍呢？」
馬庫斯·杜·薩托伊點頭一笑道：「因為這些都僅僅只是數據。」
這下，楊歡開始有點明白了。
「OPTA這樣的公司所提供的這些數據確實很精細了，它給了我們一大堆的數據，但這些數據能說明什麼問題？這就需要我們去分析。」
「數據是死的，但分析卻是活的。」
「舉一個最簡單的例子，有一名前鋒非常善於進球，他遙遙領先於聯賽射手榜，但是他所在的球隊的成績卻非常糟糕。」
「如果你只看這名球員的數據，你會發現，他是一名最頂級的得分手，因為他每一場比賽都能夠爭取到很多射門機會，然後多少次射門就能夠轉化為一個進球等等。」
「可如果你再更深入的去分析整支球隊，你就會發現，這名球員為了追求自身的進球，瘋狂的射門，進而導致球隊的整體進攻缺乏威脅，無法流暢的運轉。」
「還有，有一名後腰攔截搶斷數據非常搶眼，每一場比賽的跑動覆蓋距離也非常大，但是他的球隊在防守上卻做得很糟糕，媒體和球迷都紛紛指責後防線，可事實上呢？」
「如果深入分析，會不會存在另外一種，這名球員的個人能力確實很強，但團隊和戰術意識非常薄弱，他滿場飛奔，毫無位置感，無法在球隊需要的時候，出現在防線的前面提供有力的保護屏障，隨意的將後防線暴露在對方的炮火之下。」
楊歡這下就真的是徹底的明白了。
馬庫斯·杜·薩托伊的意思很清楚，數據並不重要，因為這些東西都可以去買。
真正重要，或者說，決定數據是否有用的關鍵環節就在於分析。
「按照我剛才的那兩個例子，如果都只走到第一步，就是只分析表面上的數據，就一定會發現，球員太好了，球隊太爛了，於是很多球隊就重金去引進這名球員，結果一用，發現不對，球員用不好，變成了所謂的水貨。」
「如果更深入的去分析，就會發現問題沒這麼簡單，就能夠越接近真實。」
「所以在我看來，很多人之所以說數據會撒謊，是因為他們獲取的數據太過於片面了。」
「這是一種缺乏數據的表現！」
楊歡聽了，不住的點頭，這種說法確實是很有說服力。
尤其是在美國，NBA、橄欖球、高爾夫球、棒球、網球等等，一大堆的職業競技體育項目都在加大對數據分析的投入力度，就足以說明數據運用的前景。
職業競技體育項目都有一個共同的追求，那就是結果！
足球的方方面面永遠都是圍繞著進球而展開。
以進球為導向，所有的一切都是可定量的。
而只要是可定量，那就有大數據發揮的空間。
「那為什麼很多足球俱樂部會忽視數據呢？」
馬庫斯·杜·薩托伊這時候才要回答楊歡剛才所提出的問題。
「有兩種情況，一種是他們認為數據不可信，還有一種情況是，他們缺乏投入的勇氣，認為投入那麼多，還不如引進球星來得划算，所以我們看，幾乎整個英超每一支球隊都在跟OPTA買數據，但也僅僅只是買。」
「AC米蘭嘗到了甜頭，拿到了歐冠，可第二年就立即對米蘭實驗室動刀，中止了所有的科研項目，原因很簡單，他們的管理層認為目前的水平夠用了，繼續投入科研是一種浪費。」
「他們這些人只是想要粗略的了解一下自己感興趣的方面的數據，而不曾想過要建立起一套系統工程，去科學的分析整支球隊、整個足球領域，因為後者投入太大了！」
「足球排斥數據，排斥高科技，不是因為封閉和保守，而是因為錢！」
「在美國，NBA、橄欖球大聯盟和棒球的俱樂部收入都要比足球更高，所以他們有足夠的財力投入這一方面的研究和發展。」
這一下子楊歡就算是徹底明白了。
還是那一句話，這個世界上沒有誰比誰笨蛋。
就好象當年OPTA的創始人一看到美國人開始把數據引進NBA和NFL之後，他們也立即在英超開搞，中間也沒差多長時間。
可是到了現在，歐洲足球的數據分析能力，跟美國的幾大職業體育聯盟的數據分析能力，差距那還真不是一般的大。
歸根結底，還是錢的問題。
兩人一路上邊聊邊走，不知不覺，來到了訓練大樓樓下。
因為新的訓練大樓還在裝修，所以數據分析中心的辦公室目前就在舊的訓練大樓一樓。
楊歡打算重新興建一棟獨立的建築給他們辦公。
那裡以後就是南安普敦的數據心臟。
「歡少爺。」馬庫斯·杜·薩托伊停下了步伐，「當夏琳告訴我，你對數據非常感興趣的時候，我剛開始不大相信，因為南安普敦只是一支英甲球隊，可了解了你，我相信了。」
「我相信，整個足球圈裡，再沒有任何一個人能夠比你更加清楚數據的未來。」
楊歡不住的點頭，微信公司和遊戲公司都非常非常重視數據的收集和分析。
他比誰都清楚大數據的妙用。
以前，他忽略了足球，但是現在，他決心要迎頭趕上。