Зачем ЦСКА вообще полез в цифру
Если коротко, без аналитики в топ‑футбол сейчас почти нечего ловить. За последние три сезона ЦСКА это прочувствовал на себе: с 5‑го места в РПЛ в сезоне 2021/22 команда поднялась до борьбы за чемпионство и выиграла Кубок России в 2022/23, а в 2023/24 закрепилась в зоне еврокубков, параллельно омолодив состав. Это не “магия ноутбука”, но цифра помогла выжать из имеющегося состава больше, точнее подбирать игроков и рациональнее тренировать. Важно сразу оговориться: мой срез основан на данных и открытых источниках максимум до осени 2024 года, поэтому про “сейчас, 2026‑й” я говорю как о продолжении уже явно сложившегося тренда, а не ссылаюсь на закрытую статистику клуба.
На уровне идей у ЦСКА три ключевых вектора: собственный аналитический отдел, плотная работа с big data в скаутинге и подготовке к матчам и системное использование ПО для анализа матчей и статистики футбол стоимость которого для клуба уже оправдана результатом. Сначала в клубе точечно пользовались внешними сервисами, потом вокруг тренерского штаба стадион за стадионом “обрастали” аналитики, специалисты по данным, видеоаналитики. Сейчас это не экзотика, а такой же рабочий инструмент, как медшифтер или GPS‑жилет на тренировке.
Как устроен аналитический отдел ЦСКА
Роли и задачи “людей с ноутбуками”
У современного ЦСКА аналитика – это не один “человек со статистикой”, а целая экосистема: специалисты по сбору и разметке данных, видеоаналитики, скаутинговый блок, плюс IT‑поддержка, чтобы всё это не разваливалось на ровном месте. В рабочих буднях это выглядит просто: перед матчем тренерский штаб получает компактные отчёты по сопернику (модели атак, стандарты, слабые зоны), после матча – разбор, где цифра и видео показывают, что реально получилось, а что только казалось с бровки. Параллельно в клубе ведут базу игроков – от основной команды до дубля и арендованных; туда же стекаются метрики нагрузки, показатели GPS и медицинские данные, чтобы тренеры видели, кто выгорел, а кто готов прибавлять.
Ключевой сдвиг за три последних года – скорость цикла “данные → решение”. Если раньше разбор предыдущего тура мог растягиваться на неделю, то сейчас уже через несколько часов после финального свистка у штаба есть первые визуализации и метрики. Это позволяет оперативно корректировать тренировочный план, вносить правки в стандартные положения, подстраивать прессинг. В итоге процент “случайных” решений по ощущениям снижается, а их место занимают опоры на конкретные числа: высота оборонительной линии, частота обрезок при выходе из‑под прессинга, успешность индивидуальных единоборств по флангам и так далее.
Что можно посчитать по результатам ЦСКА
За три последних полных сезона (2021/22, 2022/23 и 2023/24) ЦСКА демонстрирует довольно показательную динамику, если смотреть не только на итоговое место, но и на структуру игры. Сначала команда шла “пилой”: нестабильные серии, перепады по голам и допущенным моментам. С усилением аналитики и внедрением big data заметно выровнялась как минимум оборона: по данным публичных статистических сервисов, количество допущенных ударов из опасных зон сокращалось год от года, а средний возраст ключевых игроков упал, что обычно означает риски по стабильности, но ЦСКА компенсировал их более точным управлением нагрузками и подбором ролей. В 2022/23 это вылилось в серебро РПЛ и победу в Кубке России, в 2023/24 – в устойчивое место в верхней части таблицы и более предсказуемый, структурный футбол.
Big data в ЦСКА: от скаутинга до тактики
Как клуб “копает” рынок игроков
В скаутинге ЦСКА big data – уже базовый фильтр, а не роскошь. Аналитики сначала отсекают огромный массив кандидатов по цифрам: возраст, позиция, профиль действий (например, насколько игрок силён в продвижении мяча пасом или дриблингом), интенсивность давления, количество и качество ударов, доля технического брака под прессингом. Уже потом в дело идут традиционный просмотр, отчёты живых скаутов и финальная оценка тренера. Такой подход позволил клубу за три сезона переформатировать костяк, не имея бюджета уровня “Европы топ‑5”, и при этом сохранить конкурентоспособность в РПЛ. По сути, это ответ ЦСКА на вопрос: как конкурировать с богатыми клубами через более точную аналитику, а не только через кошелёк.
Здесь же на поверхность выходит рынок сервисов: аналитика в футболе big data купить софт сегодня не проблема, настоящая сложность – встроить его в принятие решений. Для ЦСКА это означает связку внешних платформ с собственной базой данных и клубной философией. Один и тот же набор метрик разным клубам говорит разное: кому‑то нужен вертикальный “box‑to‑box”, кому‑то – опорник с минимальным риском в передачах. Поэтому ЦСКА развивает собственные профили позиций: под каждую роль есть целевой “портрет” в числах, и уже под него клуб ищет людей на рынке.
Тренировки и подготовка к матчам
Вторая большая зона применения big data – тренировки и матчи. ЦСКА использует GPS‑трекеры, системы отслеживания позиционирования и ударов, платформы для быстрой нарезки и разметки эпизодов. На этой основе строятся микроциклы: если данные показывают, что в последние туры команда “проседает” после 70‑й минуты, то аналитики ищут, что именно: общий объём пробега, спринты или количество интенсивных рывков. Дальше физподготовка подстраивается точечно. Для тренерского штаба это уже не абстрактные “ребята устали”, а конкретные показатели, с которыми можно работать.
Похожий подход – и к тактике. Перед важными матчами аналитики ЦСКА моделируют, как будет вести себя соперник при разных схемах, какие зоны он чаще всего открывает, как реагирует на высокий прессинг. Это почти всегда комбинируется с видео: тренер видит не только цифру “через наш левый фланг соперник проходит в два раза чаще”, но и нарезку конкретных эпизодов. В результате решения о смене схемы, перестройке флангов или ротации основы принимаются быстрее и увереннее, а система спортивной статистики для футбольных клубов цена которой для небольших команд кажется завышенной, на уровне ЦСКА окупается за счёт очков и трансферной маржи.
Сравнение подходов: традиционный и “цифровой”
Когда “глаз тренера” и цифра смотрят в одну сторону
Если сравнивать классический подход “тренер решает по ощущению” и современный цифровой, разница особенно заметна на длинной дистанции. В старой парадигме тренер опирается на опыт, авторитет и интуицию, разбор строится вокруг нескольких полных матчей и субъективных впечатлений, а статистика используется фрагментарно – чаще всего как подтверждение уже принятого решения. У ЦСКА картина иная: цифра – полноценный участник дискуссии. Например, тренер уверен, что игрок провёл мощный матч, но данные по интенсивности спринтов и вовлечённости в оборонные действия говорят обратное; или наоборот, незаметный с трибуны полузащитник оказывается ключевым в разрушении атак соперника. Именно такие “конфликты” между глазами и цифрой и рождают более взвешенные решения.
Важно, что ЦСКА не уходит в крайность “доверяем только модели”. Клуб скорее строит гибрид: цифровые данные повышают качество дискуссии, но не подменяют собой тренера. За последние три года это дало эффект прежде всего в стабильности: команда меньше проваливается в серии неудач, быстрее реагирует на тактические тупики и аккуратнее вписывает молодых игроков в основу. Если смотреть в сравнении с командами, которые почти не используют аналитику, ЦСКА выигрывает не столько в “красоте” цифр, сколько в умении превратить данные в конкретные изменения на поле и на трансферном рынке.
Опыт других и место ЦСКА на фоне тренда
На фоне мирового футбола ЦСКА пока не “тотальный дата‑клуб” уровня “Брентфорда”, но и не консерватор. Клуб аккуратно, но последовательно движется в сторону всё более глубокой интеграции big data – от академии до основной команды. По открытым данным видно, что растёт доля молодых игроков, получающих минуты, а это почти всегда связано с хорошей аналитикой по развитию и нагрузкам. В РПЛ у соперников свои модели: кто‑то полагается на внешние консалтинговые компании, кто‑то строит всё на тренере и классическом скаутинге. На этом фоне платформа спортивной аналитики для команды заказать “под ключ” становится типичным решением, но у ЦСКА акцент именно на том, чтобы внутри клуба были люди, понимающие контекст и умеющие разговаривать с тренерами на одном языке, а не только красиво рисовать дэшборды.
Плюсы и минусы технологий для клуба
Что даёт ЦСКА цифровой подход
Главные плюсы для ЦСКА понятны даже без погружения в математику. Во‑первых, это экономия и переспределение ресурсов: с помощью данных клуб точнее попадает в нужные профили игроков и реже совершает “слепые” трансферы. Во‑вторых, рост качества подготовки к матчам: соперники изучаются глубже, а свои сильные и слабые стороны становятся прозрачнее. В‑третьих, управление здоровьем и формой: цифровой трекинг помогает снизить риск мышечных травм и перенагрузок, что на дистанции сезона выливается в большее количество доступных игроков. За последние три года именно глубина состава и способность ротации без провала в качестве стали важным козырем ЦСКА, и это во многом заслуга системного подхода к данным.
Отдельный бонус – выращивание кадрового резерва внутри клуба. Когда молодёжные команды и основа работают в одной цифровой экосистеме, переход игрока из академии становится менее болезненным: его сильные и слабые стороны давно описаны, а тренер основного состава не “угадывает”, а опирается на историю данных. Это заметно и в статистике: за три последних сезона доля минут, которую получают воспитанники и молодые игроки, у ЦСКА стабильно растёт, при этом команда не выпадает из гонки за медали. В условиях финансовых ограничений это критическое конкурентное преимущество.
Ограничения и риски
Минусы у технологии тоже есть, и ЦСКА с ними сталкивается так же, как и другие. Во‑первых, риск “перефиттинга по цифрам”: когда клуб слишком влюбляется в модели и начинает недооценивать человеческий фактор – характер, адаптацию к новой среде, влияние тренера. Во‑вторых, зависимость от качества исходных данных: если разметка матчей делается с ошибками, а датчики работают нестабильно, красивый анализ превращается в псевдонауку. В‑третьих, организационный вопрос: люди, умеющие и в футбол, и в аналитику, стоят дорого, а простое ПО для анализа матчей и статистики футбол стоимость которого видна в прайсах вендоров, без грамотной команды почти бесполезно. Наконец, есть и психологический момент: не каждому тренеру комфортно, когда его решения постоянно “проверяют” цифрой, поэтому в клубе важно выстраивать доверие, а не превращать аналитику в внутреннюю оппозицию.
Как выбрать подход: советы по опыту ЦСКА
Что важно клубам, которые хотят идти в цифру
Опыт ЦСКА показывает: начинать нужно не с покупки модных сервисов, а с ответа на вопрос “под какие решения нам вообще нужны данные”. Если речь о скаутинге, логично сначала сформулировать профили позиций и принципы игры, и только потом уже смотреть, какая система спортивной аналитики покрывает эти задачи. Если приоритет – снижение травматизма и управление нагрузками, фокус смещается на трекинг, медицину и связь с тренерским штабом. Для многих клубов реальный старт – это вообще одна‑две хорошо отлаженные метрики, на которые тренер готов смотреть каждую неделю, а всё остальное – надстройка.
И здесь выходят на сцену внешние партнёры. На рынке полно компаний, которые предлагают услуги по внедрению big data в спортивный клуб: кто‑то даёт “коробочное” решение, кто‑то настраивает систему под конкретный стиль игры. То, что ЦСКА выбрал путь комбинации внешних решений с внутренней экспертизой, даёт важный урок: полностью аутсорсировать аналитику рискованно. Гораздо эффективнее, когда у клуба есть свои люди, отвечающие за постановку задач и интерпретацию результатов, а внешние сервисы выступают инструментом, а не хозяином процесса.
Софт, бюджет и здравый смысл
Если смотреть с практической стороны, то даже крупным клубам приходится считать деньги. При выборе систем ЦСКА и его коллегам по рынку важно сопоставлять, что именно даёт конкретный продукт: скорость разбора, качество данных, интеграция с существующей инфраструктурой, удобство для тренеров. В этом контексте аналитика в футболе big data купить софт – это не про “взять самое дорогое”, а про найти баланс между функционалом и реальной пользой в повседневной работе. Для кого‑то достаточно минимального пакета с базовой статистикой и видео, для других критичны продвинутые модели xG, позиционный трекинг и автоматическая разметка тактических схем. И здесь уже клуб решает, что выгоднее: единая платформа спортивной аналитики для команды заказать как долгосрочный проект или комбинировать несколько нишевых сервисов под разные задачи тренерского штаба и скаутинга.
Тенденции 2026 года и возможное будущее ЦСКА
Куда движется цифровой футбол
К 2026 году тренд очевиден: футбол всё глубже интегрируется с данными в реальном времени. На передний план выходят системы, которые в ходе матча дают тренерам подсказки по свежести игроков, слабым точкам соперника здесь и сейчас, а не только в послематчевом разборе. Для таких решений уже появляются комплексные платформы, а не просто наборы цифр. ЦСКА, который за предыдущие годы выстроил базовую инфраструктуру, логично будет двигаться в эту сторону: в сторону предиктивной аналитики – от “что произошло” к “что с высокой вероятностью произойдёт, если мы не изменим план”. Это и новые типы датчиков, и сложные алгоритмы, и, главное, умение тренеров этим пользоваться, не теряя контроля над игрой.
Следующий шаг – более глубокая работа с индивидуальным развитием игроков. Мир движется к тому, что каждый футболист получает по сути “персональный аналитический профиль”: сильные и слабые стороны, динамика прогресса, оптимальные зоны на поле, реакция на разные типы нагрузок. ЦСКА уже частично это делает, но потенциал далёк от потолка. Для клубов, которые только заходят в эту область, очевидный путь – использовать готовые решения и услуги по внедрению big data в спортивный клуб, аккуратно масштабируя их под свои задачи и бюджет. Цифровая революция в футболе не отменяет интуицию и опыт, но те, кто научится грамотно совмещать цифру и человеческий взгляд, в ближайшие годы будут получать тактическое и управленческое преимущество – ровно то, которое уже несколько сезонов пытается системно конвертировать в результат московский ЦСКА.