周不器很驚訝，「opt不是歐洲足壇最專業的數據公司嗎？你們手裏應該有最多最豐富的數據才對。」
安德魯道：「的確，可這遠遠不夠。嗯……我聽說美國的體育數據很開放？」
亞歷山大點了點頭，「對，有專門的數據庫，所有數據都開放，只要付費就可以買到。」
安德魯長嘆一聲，「足壇太保守了。」
亞歷山大的眉梢一挑，「數據不開放？」
「是的，俱樂部們都把數據當情報來保密，我們的合作夥伴，都有保密協議。」安德魯看了周不器一眼，「尤其是曼聯，要求得很嚴格。」
然後他就做了進一步的解釋。
在opt的網站上，所有人都可以購買年度會員，然後獲得所有公開的專業數據。這些數據都是從過去的比賽中總結出來的，比如跑動數據、射門數據、過人數、犯規數等等。
可是，想要評估一個球員，單靠比賽數據是不夠的。
還要看他在平時訓練中的表現。
尤其是通過數據分析來判斷一名球員的傷病隱患，比賽中的數據毫無價值。因為球員只有在健康的情況下才會登場。在球員很健康的情況下去評估數據來分析傷病隱患，誤差很大。
所以很多豪門俱樂部除了會購買opt的年度會員獲得公開數據之外，還會購買定製服務，跟opt的專業數據團隊一起，在訓練中統計球員們的數據。從這些數據中為球員做更精準的數據分析。
訓練數據才是一個球員最最真實的寫照。
一個球員在跑多少米的時候會陷入無氧狀態，一個球員在什麼情況下會犯規，一個球員在跑動多少距離後就失去了回防能力，一個球員在高速奔跑情況下的進球概率……
這些數據，都是一個球隊的核心機密。
一旦讓競爭對手知道了，對方就可以針對性地部署戰術了。比如知道了一個球員在衝刺50米後就會陷入無氧狀態，就可以重點打這個人的身後。
所以opt為俱樂部提供定製服務的時候，這些內部數據都不能公開，要簽下很嚴格的保密協議。
可是，如果數據不公開，就無法推動行業進步。
亞歷山大隨後就說了美國體育界的行情，那邊就開放多了，所有的數據都是公開可查的。這就給研究機構提供了便利。
周不器對這一點是知道的，因為紫微星就有大數據的分析處理技術小組。想做這個，前提是得有足夠多的數據。
沒數據就是純扯淡。
美國體育界都把數據公開了，美國的大學、科研機構和數據研究中心就可以紛紛地設立課題，然後把這些數據拿過來，進行一些運動學數據的分析、研究。
通過「市場-學術-市場」的過程，完成體育數據分析行業的進步。
安德魯對足壇的保守也很無奈，「足壇的數據不公開，很多大學的研究機構就不能做課題研究，就無法推動進步。甚至俱樂部們還不捨得聘用一些專業的數學或者計算機系的人才做數據研究，只用一些運動學人士，甚至是退役的球員來做。這樣的團隊，能研究出什麼成果？他們把錢都用在轉會、球員工資和經紀人佣金上了。」
頓了一下，他又說：「對了，我認識一位專家，是牛津大學數據統計學的索托伊教授，他做了很多足球領域的數據研究，要去見見嗎？」
周不器笑了笑，「好啊！」
安德魯馬上聯繫，對方說他在學校裏帶團隊呢，今天可以隨時過去。
大家馬不停蹄，奔向牛津。
在路上，安德魯又講起了數據分析應用在足球上的歷史。
最早的鼻祖，是前蘇聯基輔迪納摩的功勳教頭瓦列里·洛巴諾夫斯基。當年計算機還像一棟房子那麼大的時候，他就敏銳地發現了玄機，並指出電腦在足球比賽里能發揮巨大作用。
然後，他就把數據分析用在了他的執教生涯中，並通過數據分析，留下了經典名言：「如果一支球隊失誤率少於15-18，那它就不可能被擊敗。」
安德魯還建議道：「他當年的很多數據資料都保存在基輔迪納摩俱樂部，如
