"경기가 끝날 무렵 라파의 마음은 스크램블드 에그와 같았습니다."
크레이그 오샤네시는 2015년 올잉글랜드 클럽에서 윔블던 2회 우승자인 라파엘 나달을 깜짝 탈락시킨 더스틴 브라운의 코칭 팀에 소속되어 있었습니다.
호주의 선구자는 숫자, 패턴, 데이터를 통해 거의 5년 전에 나달을 2라운드에서 탈락시키기 위한 게임 계획을 조율했습니다.
독일의 더스틴 브라운
"경기 후 저는 그 상황을 조직적인 혼돈이라고 표현했습니다."라고 오섀네시는 Stats PerformOmnisport와의 인터뷰에서 말했습니다. "더스틴은 많은 경우 순수한 혼돈입니다. 때때로 그는 그것으로 승리하고 때때로 패배합니다. 우리가 더스틴을 모르는 사람들이 볼 때 지옥이 펼쳐진다고 생각할 수 있도록 그의 혼돈을 정리한 것이 주효했습니다. 반면 저는 경기를 지켜보면서 '그가 우리가 이야기한 패턴을 완벽하게 실행하고 있구나'라고 생각했죠.
"라파가 하고 싶었던 것을 빼앗는 것이죠. 포인트 초반에 공격하고, 포핸드를 넓게 공격하고, 서브가 어디로 날지 알기 때문에 리턴을 노리고, 드롭샷을 날리고, 상대방을 끌어들이는 것이죠. 상대의 마음을 어지럽히고 매우 불분명하게 만드는 것이죠."
교육과 분석 분야에서 세계적인 리더로 인정받는 오셰네시는 계속해서 테니스계를 변화시켜 왔습니다. 2017년 노박 조코비치와 수석 전략가로 팀을 이뤄 세르비아가 이번 주 초 결별하기 전까지 3년 동안 4번의 그랜드 슬램을 달성하며 정상에 복귀하는 데 기여했습니다.
현재 2019 US 오픈 준결승 진출자인 마테오 베레티니, 얀-레너드 스트러프, 알렉세이 포피린, 테니스 캐나다와 함께 일하는 오샤네시는 선수들을 위해 수치를 계산합니다.
"매 경기마다 선수들은 경기 전 리포트를 받는데, 여기에는 선수들이 좋아하는 것에 대한 텍스트와 구체적인 세부 정보가 담겨 있습니다. 특히 서브 패턴과 랠리 길이에 대한 숫자, 표, 그래프, 그리고 비디오도 많이 넣습니다."라고 그는 말합니다. "가능한 한 다양한 방법으로 승리 전략을 뒷받침하기 위해 계속 노력합니다."
테니스 분석의 최전선에서, 데이터는 얼마나 더 발전할 수 있을까요?
"아직 갈 길이 멀죠. 우리는 이제 겨우 표면을 긁고 있을 뿐입니다."라고 오섀네시는 말합니다. "우리가 보는 숫자와 데이터는 많지만 그것이 무엇을 의미하는지 아직 정확히 알지 못합니다. 향후 5년은 매우 중요한 시기가 될 것이며 지금보다 훨씬 더 많은 것을 알게 될 것입니다. 우리는 이제 여정의 시작에 불과합니다."
세르비아 ATP 컵 주장 네나드 지몬직이 노박 조코비치와 이야기하다
오셰네시는 데이터와 패턴에 대해 다음과 같이 덧붙였습니다. "예를 들어, 복귀할 때 모든 것을 커버할 수는 없습니다. 모든 것을 커버하려고 하는 선수는 기본적으로 아무것도 커버하지 못합니다. 점수 점수로 보면, 30-30으로 뒤지고 있다면 그 선수는 정말 포인트가 필요합니다. 40대 15라면 그 선수는 그 포인트가 꼭 필요하지 않을 수도 있습니다.
"따라서 플레이어는 특정 지점이 필요할 때 특정 위치로 몰리는 경향이 있는데, 그 지점을 기다리다가 갑자기 그 지점의 이점이 완전히 뒤바뀌게 됩니다. 리턴하는 사람이 불균형한 것이 아니라 리턴하는 사람이 더 세고 빠르게 돌아오기 때문에 서버의 균형이 깨집니다. 공격이 아닌 수비에 집중하게 되죠.
"코치 경력 초기에 저는 자연스럽게 상대방에 중점을 두었는데, 1년에 50경기를 치르는데 자신이 대단한 플레이를 했다고 생각하는 경기는 두세 경기 정도에 불과할 수 있다는 생각이었죠. 나머지 47경기에서 승리하는 것은 B 또는 C급 경기일 것이므로, 내가 경이로운 테니스를 하는 것이 아니라 상대가 형편없는 플레이를 하게 만드는 것이 중요하다는 것을 이해할 수 있어야 합니다. 그런 마음가짐이 부담감을 덜어주고 코트 반대편에 전달됩니다."
그리고 인공 지능이 있습니다. Stats Perform 테니스에서는 상대적으로 미개척 분야이지만 AI 발전을 활용하여 업계에서 가장 풍부한 인사이트를 생성함으로써 스포츠 데이터의 진정한 힘을 활용합니다.
오섀네시는 "AI 매우 큰 데이터를 분석하고 이해할 수 있습니다."라고 덧붙입니다. "퍼센트와 상황을 통해 예측을 할 수 있는 능력은AI ) 도움이 됩니다. 저는 이미 AI 통합하는 가장 좋은 방법과 최종적으로 플레이어가 더 많은 경기에서 승리하는 데 도움이 되는 방법을 찾고 있습니다."
