阿根廷的美斯(Lionel Messi)是當代最傑出的足球員之一，他技術全面，不論盤扭、傳球和入球能力同樣出色，相信每間球會都希望找到一位能力與他媲美的球員。
最近，足球顧問公司「Driblab」使用先進的統計數據，來找尋一位與美斯最相似的球員。結果顯示，與美斯最接近的球員是英超車路士隊的夏薩特(Eden Hazard)，二人的相似率達到92.70%。再之後是巴黎聖日耳門隊的麥巴比(Kylian Mbappe)和曼城的阿古路(Sergio Aguero)，他們與美斯相似度分別為91.3%和91.1%。
Driblab公司採用一套模型，比較了2,300支球隊的71,600名球員，並綜合了73,000場比賽的數據据和國家隊的集訓，最終推論夏薩特和美斯最為相似。
Driblab是一間馬德里的創投公司，創辦人是千禧世代成長的薩爾瓦度‧卡蒙拿(Salvado Carmona)，該公司專門提供球員的表現的分析資料，以協助球會議價和收購球員。
卡蒙拿說：「過去球會去物色球員時，往往是依賴直覺。這樣做會有很大風險，球會聘用了不合適的球員，會造成以百萬計美元的損失。」卡蒙拿利用公司的分析工具，替球會找尋合適的球員。
Driblab分析大數據共有12個主要參數，包括球員在比賽的參與度、入球數字、傳球成功率, 在對方禁區內的觸球和傳球次數、比賽預期助攻次數、關鍵傳球、球員失球或被搶去皮球的次數、向對手壓迫以及完成射門的次數等。
Driblab的數據庫，包括各國3,900間球會、超過10萬名球員的資料，可以協助球會找尋符合需要的球員，並且為球會發掘明日之星。卡蒙拿說：「公司的模型可協助球會的球探和經理人公司物色球員，節省很多金錢和時間。」
很多球隊早就把大數據應用到球隊訓練與備戰上，其中德國隊與「褔布斯」世界500強的軟件公司SAP (SAP Sports One solution) 合作，開發出一套名為的「Match Insights」的系統。
「Match Insights」系統先在球場上安裝數十部高速攝影機，從多個角度拍攝球員在球場上的動作，蒐集三維的數據資料。此外，德國隊又在每位球員的襪子或鞋底貼上感應晶片，記錄他的體溫、心跳血壓或肌肉運動狀況，以及跑動時的速度、方向等。
「Match Insights」利用這些數據，深入了解每一位球員的身體機能和運動狀態，從而為球員制訂出個別的訓練方法，改善球隊戰術。
馬德里「企業學院」(Instituto de Empresa，簡稱IE)體育管理教授伊度阿度‧康泰利(Eduardo Fernandez Cantelli)說：「這些科技無疑影響了足球運動和球員轉會市場。年輕人做事以科技為本，也明白科技如何支援和協助足球運動的發展。但現時人工智能卻未有計算球員的性格和習性、適應環境的能力，以至一支球會的文化等，這些都未能從數據中反映出來。」
不過卡蒙拿說：「系統現在處於初步階段，未來尚可以不斷改進，作出『深層分析』。這個領域發展就好像一場馬拉松一樣，離終點還很遠。」
