मैनचेस्टर सिटी की सफलता का रहस्य: डेटा के जरिए कैसे तैयार होती है विनिंग टीम?
मैनचेस्टर सिटी के अत्याधुनिक डेटा ऑपरेशन के केंद्र में एक ही बुनियादी सवाल है: “जीतने के लिए क्या जरूरी है?” इस लक्ष्य को हासिल करने के लिए क्लब तीन चरणों में काम करता है: खिलाड़ियों की पहचान करना, उनका मूल्यांकन करना और यह समझना कि क्लब उन्हें कैसे बेहतर बना सकता है। इन सबका उद्देश्य प्रीमियर लीग जीतने की सांख्यिकीय संभावनाओं को बढ़ाना है।
पिछले सीजन में, क्लब के डेटा विभाग ने अनुमान लगाया था कि टीम खिताबी दौड़ में बनी रहेगी, लेकिन उनके मेट्रिक्स के अनुसार आर्सेनल जीत के प्रबल दावेदार थे। उनका यह अनुमान बिल्कुल सटीक साबित हुआ। इस बार सिटी अपने आंकड़ों को सार्वजनिक नहीं करना चाहती, लेकिन प्रीमियर लीग के पहले पांच मैचों में पांच जीत ने समर्थकों और विशेषज्ञों को यह सोचने पर मजबूर कर दिया है कि वे एक बार फिर ‘गनर्स’ के सबसे बड़े प्रतिद्वंद्वी साबित होंगे।
सिटी का डेटा के प्रति समर्पण आर्सेनल के साथ फासले को कम करने के उनके प्रयासों का मूल है। क्लब का एक मुख्य उद्देश्य किसी भी बाजार लेनदेन (खरीद या बिक्री) के जोखिम को कम करना है। सिटी खिलाड़ियों का ग्रेडिंग इन आधारों पर करती है:
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वे वर्तमान क्लब में किस सिस्टम में खेल रहे हैं और मैनेजर उनसे और टीम से खेलने की क्या अपेक्षा करता है।
इन पहलुओं को देखने के बाद, सिटी का उद्देश्य यह समझना है कि खिलाड़ी न केवल अभी कितना अच्छा है, बल्कि वह एतिहाद स्टेडियम में और कितना बेहतर हो सकता है। 2023 में ट्रेबल जीतने के बाद से, सिटी ने अपनी टीम में बड़ा बदलाव किया है। उस ऐतिहासिक अभियान के केवल चार खिलाड़ी अब टीम में बचे हैं। हालांकि, यह स्पष्ट करना महत्वपूर्ण है कि डेटा ने ट्रांसफर मार्केट में सिटी के काम करने के तरीके को प्रभावित किया है, लेकिन पारंपरिक स्काउट्स की राय अभी भी किसी खिलाड़ी को साइन करने के लिए प्राथमिक मानक है।
क्लब के स्पोर्टिंग डायरेक्टर ह्यूगो वियाना ने बताया, “डेटा निर्णय लेने में भूमिका निभाता है, लेकिन यह पूरी तस्वीर का सिर्फ एक हिस्सा है। डेटा हमें खिलाड़ी के चरित्र, मानसिकता या व्यवहार के बारे में पूरी जानकारी नहीं दे सकता। इसलिए हम डेटा के साथ-साथ अपने स्काउट्स और विशेषज्ञों की विशेषज्ञता पर भरोसा करते हैं।”
6.5 लाख खिलाड़ियों में से नंबर 1 लक्ष्य की तलाश
किसी भी नए खिलाड़ी के लिए शुरुआती बिंदु सिटी का 650,000 फुटबॉल खिलाड़ियों का डेटाबेस है। इसके बाद क्लब अपनी जरूरतों के आधार पर खिलाड़ियों को शॉर्टलिस्ट करता है। उदाहरण के लिए, सिटी फुल-बैक को तीन श्रेणियों में बांटती है: रक्षात्मक, अंदर की ओर खेलने वाले, और पिच पर ऊंचाई और चौड़ाई में खेलने वाले। डेटा फिल्टर के जरिए 6.5 लाख के डेटाबेस को 20-50 नामों तक सीमित किया जाता है।
एक बार शॉर्टलिस्ट तैयार होने के बाद, मेट्रिक्स का उपयोग करके उन्हें प्राथमिकता दी जाती है। स्काउट्स इसके बाद खिलाड़ियों की चोट का इतिहास, एथलेटिक प्रदर्शन और व्यवहार संबंधी आदतों की गहन जांच करते हैं। इसके बाद ‘एक्विजिशन पैक’ तैयार किए जाते हैं, जिसमें ‘रडार चार्ट’ और ‘एक्शन वैल्यू स्कोर’ जैसे महत्वपूर्ण आंकड़े शामिल होते हैं।
जेरेमी डोकू का उदाहरण देते हुए, क्लब ने बताया कि कैसे डेटा सिस्टम मौजूदा खिलाड़ियों को सुधारने में मदद करता है। डोकू के आने के बाद उन्होंने पेप गार्डियोला की उम्मीदों के अनुसार अपने प्रदर्शन में सुधार किया। इसी तरह, 2022 में जूलियन अल्वारेज़ को 14 मिलियन पाउंड में साइन किया गया था, जिन्हें बाद में 81 मिलियन पाउंड में एटलेटिको मैड्रिड को बेचा गया।
इलियट एंडरसन: सिटी का फॉरेंसिक दृष्टिकोण
इलियट एंडरसन का साइन होना सिटी की फॉरेंसिक कार्यप्रणाली का बेहतरीन उदाहरण है। हालांकि एंडरसन के मेट्रिक्स ने शुरुआती तौर पर बहुत प्रभावित नहीं किया था, क्योंकि वह नॉटिंघम फॉरेस्ट के लिए एक अलग सिस्टम में खेल रहे थे। सिटी के विश्लेषकों ने उनके खेलने की स्थिति का विश्लेषण किया और यह अनुमान लगाया कि यदि उन्हें सिटी के पोजेशन-आधारित सिस्टम में रखा जाए, तो उनका प्रदर्शन कैसा होगा। वियाना ने कहा, “डेटा ने हमें एंडरसन के प्रोफाइल पर भरोसा दिया, लेकिन स्काउट्स की अंतर्दृष्टि ने यह साबित किया कि वह क्लब के लिए सही फिट हैं।”
गार्डियोला के जाने और एनज़ो मारेस्का के आने के बाद भी क्लब की फिलॉसफी में कोई बड़ा बदलाव नहीं आया है। नई टीम भी पोजेशन डोमिनेंट और हाई-प्रेसिंग फुटबॉल पर आधारित है। सिटी के डेटा सिस्टम अब खिलाड़ियों की गिरावट को दो या तीन साल पहले ही पहचान लेते हैं, जिससे उन्हें सही समय पर खिलाड़ियों को बेचने या रिप्लेस करने की योजना बनाने में मदद मिलती है।
फिलहाल, सिटी का डेटा संकेत देता है कि उनकी मौजूदा टीम अगले दो से तीन वर्षों में अपने चरम पर होगी, लेकिन वे इस सीजन में भी खिताबी दौड़ में बने हुए हैं। समय ही बताएगा कि उनके डेटा का अनुमान कितना सही निकलता है।