四星德国！南美双雄饮恨巴西，梅球王不敌大数据？

1:0!2014年巴西世界杯在北京时间今天凌晨落下了帷幕，德意志战车在加时赛阶段攻入一球，力压梅西领衔的潘帕斯雄鹰第四次捧起了大力神杯/雷米特杯。这也是世界杯史上欧洲球队首次在美洲大陆称雄，而美洲尚无球队能在欧洲大陆打破类似的魔咒。

赛后，被阿根廷球迷寄予厚望的梅球王，被媒体曝光了捕捉到的因压力而呕吐的镜头，而在此之前，有可能是未来球王的内马尔则因伤在看台上亲眼目睹桑巴军团在本土1:7负于德国队的惨痛。

在此之前，我们之前了解到，基于价格低廉而性能出色的 x86架构硬件环境与对数据结构和数据管理极致简化的SAP HANA平台的珠联璧合，德国队引入了SAP Match Insights足球解决方案，实时分析球员训练的海量数据，据此制定培训和比赛计划。在德国横扫巴西之后，亦有媒体曾进行相关解读。然而，德国队在巴西的国土上羞辱南美双雄，果真都是大数据的功劳?

笔者认为，这样的推断并不是那么令人信服。这其中必然有大数据的作用，但将德国队的胜利归功于大数据分析，这可能是IT记者的一厢情愿。体育记者会告诉我们，这是德国足球的改革成果：基于德国球员优秀的身体素质和顽强的意志力，战车不仅引进了引进土耳其和非洲裔球员，还早早地将西班牙人瓜迪奥拉请到拜仁担任主帅，学习其改进之后的传控之道，形成意志与艺术的结合，所以不再踢“难看足球”的德国队能够取得佳绩，而与不思进取而球员老去的卫冕冠军小组赛出局。这就是足球的进化。相比之下，南美球队仍然过渡依赖于某个“球王”，在战略上输了一筹。

因此，大数据对德国队有用，首先是因为德国是世界杯史上仅次于巴西的传统强队。如果不算墨索里尼的搅局，德国队的世界杯战绩要比四星意大利好上太多。但德国队也不能借助大数据早早锁定胜局然后享受比赛，闯过加纳队、美国队两关甚至还要用跌跌撞撞来形容。

另一支前期发挥同样跌宕起伏的传统欧洲强队荷兰，在本届世界杯最后两场与南美双雄对阵结果，3:0轻取巴西，点球大战惜败阿根廷，梯度其实与德国队的成绩一致。但荷兰人依赖的是路易斯·范加尔的个人调教，而不是大数据。事实上以德意志战车的意志和严谨能够认真执行的大数据方法论，荷兰队的三棍王(如果传说属实)恐怕很难贯彻了，前辈天才们如马拉多纳、克鲁伊夫甚至在职业生涯的迟暮之年仍然热衷于为战车效力的马特乌斯，恐怕也不容易接受大数据的束缚。

所以说，这样的成绩，可以认为是采用不同打法的球队的实力的体现。给我们的启示是，在商业活动中，要上大数据解决方案同样需要量体裁衣，大数据不一定非常有用，对别人有用的也不一定适合自己。

足球大数据的另一个运用应当包括预测对手的排兵布阵，以及对阵时的快速调整。但临场换人的神来之笔，但德国主帅勒夫的换人效果似乎并没有范加尔那么牛叉。当然，你可以说他在开场之前已经完成预测了，但德国队毕竟不能做到每场轻松取胜，也没有能够像荷兰队那样成功冻结来自梅西的威胁。

梅西搅乱德国队禁区

但正是因为如此，我们更应当认识到严谨务实的日耳曼人引入大数据技术的深意，包括足球在内的各种现代体育活动已经发展成为一种需要精密协作的工业化生产，大数据必将成为这种生产的一大臂助，当然是工具而不是大脑(如果场上动作完全诉诸科技，那将是体育的悲哀)，如同IT之于今天的工业，事实上NBA已经在德国之前运用类似的技术。在德国队的磨合阶段，我们需要更加宽容地看待大数据的作用。

另一个层面，从比赛结果来说，德国队见证了大数据预测的靠谱程度，实现这一创举的是我国的百度公司。

笔者曾经认为足球领域预测性分析的精确性非常艰难，但百度再小范围内的预测成功率着实让我们惊叹:中国互联网巨头实现了100%的淘汰赛阶段预测成功率，让Google微软相形见绌。

百度的预测模型如何牛叉，百度公关已经在努力，本文就不再赘述。需要强调的是，百度认为，大数据的精准分析不仅有赖于数据资源的扩充，更要基于大数据引擎的发展进步。事实上，依赖于其不断改进的大数据引擎，百度已经在多个领域实现了不俗的预测结果。这表明，用于博彩预测只是大数据小试牛刀，它不是养懒汉，而是要正确利用于生产力的提高。