这时候能不变动最好就不要变。
……
谈完了俱乐部雇员的薪水情况，杨诚又提到了运动科学部门和数据分析部门要追加投入。
至少要再投入200万英镑，同时还要增加部门的薪水预算。
「他们计划在近期招聘一批数据分析方面的专业人才。」
「数据分析？」
夏晴现在一听到投入，整个人就觉得头大。
「我们现在的数据部门已经人数不少了，而且，我们不是每年都找OPTA等数据公司购买一大堆数据吗？怎麽还要追加投入？」
「还不够。」杨诚回答。
「我们所能够买得到的数据，其他人也同样买得到，我们可以找数据公司定制各种我们需要的数据，其他俱乐部也可以。」
现在的数据应用越来越广泛。
这一点从OPTA的发展就能看得出来。
而且，已经开始有一些嗅觉敏锐的足球数据分析公司出现。
当然，现在，球迷所能够接触到的，依旧还是一些最最简单的基础数据。
例如，球员跑动多少，传球次数多少等等。
稍微进阶一些的就是球员的跑动热图，传球的次数丶分布和线路，但这些在当下阶段都是要付费的。
很多俱乐部则是会在这些基础和进阶数据的基础上，定制一些自己所需要的服务。
例如，转会前，考察某一名球员，甚至是分析某一支球队。
但还是那句话，贝斯沃特中国人买得到，其他俱乐部也一样买得到。
对于来自2024年的杨诚来说，现在的这些数据都还太过基础了。
哪怕是进阶的数据，到了2024年，基本都是普通球迷就能接触得到的。
那些接触不到的高阶数据呢？
基本都是付费项目。
更别说，很多俱乐部的核心数据，都是机密。
甚至很多俱乐部的机密数据连主教练都只能接触到皮毛。
例如，应用于青训的球员成长数据模型。
不同的俱乐部会根据自身的技战术特点，制作出不同的大数据模型。
青训学院可以在大数据模型里输入球员的各种数据，最基础的像身高丶体重丶骨龄丶体脂等等，再到稍微进阶一些的左右脚使用频率丶活动范围丶冲刺速度丶跑动变化等等。
通过各种非常细致的数据，大数据模型就能分析出这名球员的优势和短板。
球探也可以通过输入各种数据，大数据模型就能大致推演出，这名球员是否值得关注和培养，进而选拔出优秀的青训人才。
当然，数据是死的。
杨诚前世就很信奉一句话：脱离比赛谈数据，抛开数据谈比赛，都是在耍流氓！
足球作为团队运动，产生的数据是非常庞杂的。
这就使得数据分析变得非常复杂，甚至很容易就变成一种笑话。
例如，弗格森卖掉斯塔姆，据说就是数据统计出的问题。
阿勒代斯也是非常信任数据，但他的执教成绩也不是很好。
可反过来，德布劳内跟曼城续约时，聘用第三方数据公司，拿出数据报告去说服曼城，签下一份重磅合约，这本身就代表着曼城对数据的认可。
德佩委托第三方数据公司为自己物色合适的俱乐部，转会法甲里昂，并在法甲大杀四方，这本身也代表着数据的作用。
更别说布莱顿这种，老板本身就是玩数据出身的，转会引援都依赖于数据，效果也是显而易见的。
所以，数据和比赛，本身是相辅相成的。
除了青训外，在一线队，杨诚计划打造大数据模型，给球员在球场上的表现赋分。
例如进攻赋分，一脚成功的传球，它出现在球场的不同地方，战术价值是完全不同的。
简单点说，蒂亚戈·席尔瓦的长传，跟托尼·克罗斯的长传，价值就完全不同。
同样的道理，哲科在禁区前沿的摆脱，跟莫德里奇在中场的摆脱，战术价值也完全不同。
这就需要把数据更进一步去挖掘，进行赋分。
进攻有赋分丶组织有赋分丶防守也有赋分。
如此复杂的数据分析，根本不可能依靠人工，所以就需要打造专属于贝斯沃特中国人的大数据分析模型。
等到以后，随着各种数据丶转播视频越来越齐全，数据会越来越多，分析出来的结果也会越来越可靠。
但所有的这些，在外面是根本买不到的。
这会成为大球队的核心竞争力！
最典型的就是布莱顿。
而反面教材就是曼联。
贝斯沃特中国人在搬进布伦特训练中心后，一线队的训练场就安装了14台高清摄像机，记录了球员在训练场的所有动作。
通过全自动跟踪系统，能够将摄像机拍到的视频，自动生成为各种数据。
包括像传球精准度丶方向丶速度；球员冲刺的速度；甚至细致到球员的停球精度，也就是第一脚触球后球的距离。
数据越来越多，目前数据分析小组的人手也越来越不够用。
所以，詹尼·维奥提出，希