Sinuri ko ang 10TB+ na data ng labanan—mga shot location, defensive shift, at pressure moments. Hindi ito drama o emosyon: ang numbers ang nagsasabi ng totoo. Pachuca ay hindi nagwagi ng luck—nag-engineer sila.

Ginamit namin ang data, hindi ang damdamin: si Cristiano Ronaldo ay may 8 laya sa World Cup—mas marami si Messi na 13. Ito ang totoo, hindi ang kuwentong pinalabas ng mga tagapakin.

Nakita ko ang Juventus na nagwagi ng 5-0 hindi dahil sa tadhana kundi dahil sa matipid na pag-analisa ng data—bawat baliw ay may algoritmo, bawat galaw ay may probabilidad.

Isang data scientist na nagtalakoy sa mga transaksyon sa Premier League, nakikita kung bakit si Guevara ang tamang solusyon para sa pagbabawas ni Wijnaldum. Hindi ito spekulasyon—ito ay statistical regression na may malinaw na defensive metrics.

Nakikita ko sa data ng 36 pagpapalo ni Malalele—hindi lang kahihiyan ang problema, kundi isang malalim na kamalian sa taktika. Ang bawat araw ay may kuwento na hinihintay ng sistema.

Sinuri ng isang data scientist mula sa London na may Indian na pinagmulan ang 120,000+ laro gamit ang Python at scikit-learn. Hindi tungkol sa pag-asa—kundi sa pattern: ang xG at PPDA ng mga timog Asyano ay umuunlad.

Bilang isang data analyst mula sa South Side ng Chicago, nakita ko kung paano nagiging blind spot ang mga algorithm sa pagpapahalaga ng talento ng Timog Amerika. Hindi ito tungkol sa kakayahan—kundi sa kawalan ng pag-unawa sa kultura.

Noong 2023, dinala ni Messi ang 11.4M na manonood sa Miami International—hindi biro, kundi data at Bayesian analysis. Tumaas ang attendance ng 15% at Apple TV nang 300K subscriber—nagawa ito ng matatag na modelo, hindi luck.

Bilang tagapag-analisa ng football na may 20 taon nang pagmamahal sa laro, ang pagkatalo ng PSG sa Botafogo ay isang bagay na hindi ko inakala. Alamin kung bakit ang datos ay nagkamali at paano nabigo ang lahat ng modelo.