的。

    这是一种彼此双方的体面！

    “翻倍，200万英镑。”

    如此一来，他就是英超收入最高的经理人之一了。

    要是再算上奖金，之一都能去掉。

    当然，以后曼城会不会给出更高，谁都不知道。

    夏晴明白杨诚的意思，“那其他几个高管，包括奥马尔·贝拉达，年薪估计也要跟着涨一涨了。”

    用熟不用生。

    贝斯沃特中国人现在的团队磨合得很好，打出了竞争力，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？怎么还要追加投入？”

    “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、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、体重、骨龄、体脂等等，再到稍微进阶一些的左右脚使用频率、活动范围、冲刺速度、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、组织有赋分、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


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