"比赛结束时，拉法的脑子已经一团乱了"
2015 年，当达斯汀-布朗在全英俱乐部轰动性地淘汰两届温网冠军拉斐尔-纳达尔时，克雷格-奥山尼西是达斯汀-布朗教练团队的一员。
通过数字、模式和数据，这位澳大利亚先驱精心策划了比赛计划，让纳达尔在近五年前的第二轮比赛中一败涂地。
德国的达斯汀-布朗
"赛后，我形容那是有组织的混乱，"奥山尼西告诉《Stats Perform》的《Omnisport》。"很多时候，达斯汀的表现就是纯粹的混乱。有时他能赢，有时他却输了。我们把他的混乱组织起来，让（不了解他的）人看了会觉得一切都乱套了。而我在看比赛的时候却在想'他正在完美地运行我们说过的模式'。
"这就是要夺走拉法想要做的事情。就是要在赛点的早期攻击他，就是要攻击他的正手，就是要追击回球，因为你知道发球的走向，就是要落点击球，就是要把他带进来。就是要扰乱他的思绪，让他非常不清楚。
奥沙内西被公认为世界领先的教学和分析专家，他不断改变着这项运动。2017 年，他与诺瓦克-德约科维奇合作，担任其首席战略师，帮助塞尔维亚人在三年内夺得四个大满贯，重回巅峰，本周早些时候，两人同意分道扬镳。
现在，奥山内西与 2019 年美国网球公开赛半决赛选手马特奥-贝雷蒂尼（Matteo Berrettini）、扬-伦纳德-斯特鲁夫（Jan-Lennard Struff）、阿列克谢-波普林（Alexei Popyrin）和加拿大网球协会合作，为他的球员们计算数据。
他说："每场比赛，球员都会收到一份赛前报告，上面有文字，有球员喜欢做什么的具体细节。我会特别针对发球模式和拉锯战的长度放上一堆数字、表格和图表，然后再放上视频，"他说。"他说："你只需不断锤炼，以尽可能多的不同方式支持制胜策略。
站在网球分析的最前沿，数据还能走多远？
"还有很长的路要走。我们只是触及了表面，"O'Shannessy 说。"我们看到了很多数字和数据，但仍然不知道它们究竟意味着什么。未来五年将非常重要，我们将比现在知道得更多。我们的旅程才刚刚开始。
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关于数据和模式，奥山尼西补充道："例如，当你回防时，你不可能覆盖一切。试图覆盖一切的球员，最终基本上什么也覆盖不到。你从得分的角度来看，如果一名球员的得分是 30-30，他们就真的需要得分。如果他们的得分是 40-15，他们不一定需要得分。
"因此，当玩家需要那个点时，他们会倾向于去某些地方，如果你坐在那里等着，突然之间，那个点的优势就会被完全扭转。与其说是回球者失去平衡，不如说是服务器失去平衡，因为回球的力度更大、速度更快。他们是在防守，而不是进攻。
"在我执教生涯的早期，我很自然地把重点放在对手身上，我的想法是，你一年要打 50 场比赛，你可能只打了两三场你认为自己打得不可思议的比赛。另外 47 场比赛中，你的 B 级或 C 级水平将取得胜利，所以你越能理解这不是你要打出惊人的网球，而是要让他们打得不好。这种心态可以减轻压力，并将压力传递给球场的另一方"。
然后是人工智能。Stats Perform 利用先进的AI ，发挥体育数据的真正威力，生成业内最丰富的洞察力，但在网球领域还相对欠缺。
"奥山尼西补充说："AI 能够压缩一些非常大的数据，并使其具有意义。"通过AI ）预测百分比和情况的能力。我已经在研究结合AI 最佳方式，最终结果基本上是帮助球员赢得更多比赛。
