Python, R en de kleedkamer – Wat sportdata ons leren over échte besluitvorming met data
Er is iets moois aan sportdata. Ze brengen emotie en ratio samen. Een doelpunt is geen toeval, zeggen de analisten — het is een kwestie van expected goals. En dat klopt vaak ook. Achter elke pass, sprint of corner schuilt een algoritme dat de kans berekent dat de bal eindigt waar hij hoort: in het net.
Het boek ‘Football Analytics with Python & R’ laat zien hoe je via sport kunt leren denken als data scientist. Maar eerlijk? Het is net zo relevant voor ondernemers, controllers en accountants. Want de sportwereld loopt mijlenver voor op veel organisaties als het gaat om realtime inzicht, datakwaliteit en besluitvorming.
1. Data als teamspeler
In sport is data geen bijzaak meer. Clubs gebruiken modellen om blessures te voorspellen, tactieken te optimaliseren en spelers te scouten. Python- en R-scripts draaien continu in de achtergrond, analyseren balbewegingen, looplijnen en passing-netwerken.
Dat alles met één doel: beter beslissen in het heetst van de strijd. En precies daar wringt het bij veel bedrijven. Daar blijft data vaak steken in dashboards en rapporten. Mooi om te zien, maar zelden bepalend voor de volgende zet.
Sport laat zien dat data pas waarde krijgt als het mee mag spelen. Niet als toeschouwer aan de zijlijn, maar als actieve teamgenoot.
2. Van Excel, Tableay Power BI naar Python
De meeste financiële professionals zijn groot geworden met Excel, Tableau en Power BI. Perfecte tools om het verleden te begrijpen. Maar wie vooruit wil kijken — zoals een coach die zijn volgende wedstrijd plant — heeft iets krachtigers nodig.
Python en R zijn niet langer exclusief domein van nerds in hoodies. Ze zijn de nieuwe taal van inzicht. Met een paar regels code kun je patronen herkennen, scenario’s simuleren en zelfs voorspellen waar de volgende ‘blessure’ in je bedrijfsproces ontstaat.
De CFO van morgen hoeft geen programmeur te zijn, maar wél iemand die begrijpt wat er in de kleedkamer van de data gebeurt.
3. Expected goals = expected earnings
Wat sport zo briljant maakt, is dat alles meetbaar is — maar niet alles voorspelbaar. Een model kan berekenen dat een team 2,1 doelpunten had moeten maken, maar de realiteit beslist anders.
Bedrijven hebben precies hetzelfde probleem. Je kunt expected revenue, expected margin of expected churn berekenen, maar de werkelijkheid blijft grillig. Daarom is context alles.
De sportmetafoor leert:
– Kijk niet alleen naar uitkomsten, maar naar de kwaliteit van de kansen.
– Analyseer niet alleen data, maar ook momentum en beslissingen.
– En durf te accepteren dat een goed model geen garantie op winst is — maar wel een beter spelplan.
4. Van analyse naar tactiek
De beste clubs gebruiken data niet om mensen te vervangen, maar om ze slimmer te maken. Een coach blijft de eindbeslisser, maar doet dat beter geïnformeerd.
Dat geldt net zo goed voor bestuurders, controllers en auditors. AI- en data-tools kunnen patronen ontdekken, maar alleen mensen begrijpen de nuances: waarom die ene pass riskant was, of waarom een afwijking in omzetcijfers logisch is.
Inzicht zonder interpretatie is als balbezit zonder richting: indrukwekkend, maar weinig effectief.
5. De les uit de sportarena
Sportdata zijn eigenlijk het ultieme bewijs dat data-gedreven werken leuk kan zijn. Het is zichtbaar, meetbaar en vol emotie. Iedere grafiek vertelt een verhaal. En elk datapunt kan het verschil maken tussen winst en verlies.
Dus, of je nu een CFO bent die met Python speelt, een controller met een voorliefde voor R, of een sportfan die wil begrijpen waarom je club wéér verloor: leer van de sportwereld.
De les is simpel maar krachtig: Wie data niet gebruikt om het spel te veranderen, is vooral bezig met scorebordjournalistiek.
Meepraten over data en sport?
TheDataConnection.nl verkent ook de komende maanden hoe data en AI de sportwereld transformeren — van tactiek tot ticketing, van performance-analyse tot financiële sturing. We hebben een Thema Sport, met verschillende artikelen over relatie Data & Sport.
Wil jij meedenken of een praktijkcase delen over data in sport, finance of auditing? Stuur ons je idee of ervaring en laat zien hoe jij data laat meespelen in jouw team.