La compétition sportive a beaucoup changé ces dernières années et a encore beaucoup à évoluer. Le marché de l'analyse sportive a bougé de plus de 920 millions d'euros en 2020, selon Grand View Research, et on estime que d'ici 2025, il atteindra 3,380 millions., selon « El País ». Pour ces calculs, il est tenu compte du fait que le big data dans le sport sert avant tout à obtenir des renseignements sur les rivaux, à élaborer des stratégies spécifiques et à attirer des talents.
Il s'agit d'estimations à moyen terme, mais aujourd'hui la collecte de données sur la performance sportive et son traitement est devenue essentielle. Nous pourrions dire : « Le Big Data et l’analyse avancée sont révolutionner le monde du sport et le profil de l'analyste de données avec le big data devient essentiel dans de nombreuses entités sportives, toujours à la recherche d'améliorations et d'avantages concurrentiels.
Mais... De quoi s'agit-il, cette révolution ? L'introduction du Big Data dans le football contribue à renforcer les capacités des joueurs et à améliorer leurs performances, en offrant au personnel technique la possibilité de prédire et de prendre des décisions pertinentes concernant leur composition. De plus, il est indéniable que son application a eu un impact sur la gestion de l'information, permettant aux équipes de réaliser des évaluations exhaustives comme elles ne l'avaient jamais fait auparavant, tout en contribuant à prévenir les blessures.
De cette manière, nous pouvons obtenir des modèles de gestion sportive plus complets grâce à l’application du big data et de l’analyse des données. ainsi que des performances supérieures dans les équipes de football. Cela oblige les futures recherches sur le football à adopter une approche multidisciplinaire plus complète, avec un personnel d’entraîneurs comprenant principalement des analystes de performance, des scientifiques de l’exercice et des biomécaniciens, afin de donner un sens à des ensembles de données complexes. Par conséquent, les futures collaborations entre les analystes de données et les analystes sportifs seront la clé pour appliquer ces approches plus efficacement. Et le fait de s’appuyer de plus en plus sur des techniques d’analyse de données plus développées pose de nouveaux défis aux futurs scientifiques du sport.
Alors, qu'est-ce que le Mégadonnées dans le foot ? À l'accumulation d'une grande quantité de données ou d'informations, ainsi qu'aux procédures utilisées pour trouver des modèles répétitifs dans le processus d'analyse de ces données. Dedans football Ce terme est inclus dans le domaine des technologies de l'information et de la communication (TIC).
Le Big Data, c’est le fait que tout ce que nous faisons laisse une trace numérique (ou non) qui peut être collectée, transformée et analysée pour prendre des décisions.
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Pourquoi utiliser le Big Data dans le football ?
Apprenez à vous connaître et à connaître votre rival
L’un des aspects clés depuis le début du Big Data dans le sport est créer une stratégie basée sur les données. "Plusieurs options sont présentées, essentiellement liées à l'analyse de ses propres équipes et de celles de ses rivaux, communément appelées environnement compétitif. En ce sens, plusieurs mesures sont utilisées, certaines plus personnalisées et d'autres moins, qui servent à décrire objectivement les modèles de jeu, les systèmes, l'occupation des espaces et, bien sûr, les caractéristiques des équipes et des joueurs", explique David R. Sáez, PDG de Campus de données sportives.
Le PDG de Sports Data Campus souligne que l’analyse vidéo suscite de plus en plus d’intérêt. De nombreux rapports s’appuient sur la visualisation d’images vidéo pour tirer des conclusions. Les nouvelles technologies d'analyse d'images permettent d'obtenir de plus en plus d'informations à partir de ces documents.
Daniel Pérez, analyste du football, se concentre sur les sports individuels, normalement plus faciles à analyser. "Dans le cyclisme, par exemple, les [big data] sont largement utilisées pour mesurer les performances individuelles en direct. De cette manière, ils peuvent essayer de prédire les efforts que le cycliste doit fournir à tout moment pour atteindre une certaine performance. La performance en cyclisme est d'une certaine manière plus simple que dans le football. C'est pour cette raison qu'elle est beaucoup plus efficace aujourd'hui.".
Eviter les blessures des joueurs
Les soins aux athlètes et aux sportifs sont une autre application importante de l’analyse des données. "Il est utilisé non seulement pour prolonger la carrière sportive, mais aussi pour minimiser les risques de blessures", explique Sáez, faisant référence au football dans ce cas.
Ici, les informations proviennent de sources très diverses, qui influencent la santé du sportif. "Les données sportives, biométriques, physiques, génétiques et chimiques sont rassemblées. Et elles sont toutes utilisées pour concevoir des modèles d'entraînement avec une gestion personnalisée de la charge, dans le but de prévenir les blessures, notamment celles provoquées par une surcharge musculaire.".
Acquisition de talents
Tant dans le football que dans d’autres sports, le rôle de l’analyse avancée dans les signatures se démarque. Dans le beau sport, c'est actuellement la principale application : le recrutement de talents.
Au football, vous pouvez avoir un joueur présentant certaines caractéristiques qui a bien travaillé dans votre équipe, c'est-à-dire dans un contexte où il a interagi avec 10 autres joueurs sur le terrain, non sans souligner que le rival joue également un rôle qui mérite une analyse séparée. Le Big Data vous aide à trouver le bon joueur quelle que soit l'occasion, en utilisant les bonnes variables.
Après avoir collecté des informations sur le jeu et les performances des joueurs, celles-ci doivent être traitées. Il s’agit d’un autre élément crucial, car il définit ce qui compte et dans quelle mesure. En même temps, c’est dans cette phase que le poids des facteurs qui ne sont pas si fondamentaux dans le résultat final est atténué.
Le nettoyage et le traitement des données se font généralement via des langages de programmation tels que R ou Python. PySpark se distingue par la conception ou l'utilisation de modèles et d'algorithmes d'apprentissage automatique, axés sur la conception de modèles analytiques, prédictifs ou d'intelligence artificielle.
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Une fois le traitement effectué, en fonction de l'utilisateur qui va travailler avec les résultats, ceux-ci sont présentés d'une manière ou d'une autre. Concernant la conception de tableaux de bord ou la présentation de rapports, il existe de multiples outils. La partie connue sous le nom de « visualisation » est essentielle pour que le processus soit efficace.
Cette visualisation s'adresse à de nombreuses reprises à des personnes telles que des entraîneurs, des directeurs sportifs, des physiothérapeutes. Bref, des gens qui doivent prendre des décisions sur certains aspects de la compétition et des athlètes. Mais il ne s’agit pas de profils de données spécialisés, les informations doivent donc être transmises de manière facile à visualiser.
Prise de décision éclairée
C’est à partir de là que les conclusions tirées de l’ensemble du processus entrent en jeu. Ils deviennent un facteur de décision de plus en plus pertinent. Entraîneurs, recruteurs ou directeurs sportifs utilisent de plus en plus les outils du big data dans leurs processus de décision, mais les data analysts ne sont pas séparés de ces professionnels du sport. Il est essentiel que le data scientist travaillant dans le milieu sportif soit clair sur les concepts du jeu car leur analyse, dès la phase de genèse, aura bien plus de valeur.
Après tout, il ne faut pas oublier que le big data est utilisé pour compléter les connaissances des professionnels du sport. Son utilisation est croissante mais reste inégale entre les différentes disciplines. Il faut faire une distinction entre les sports individuels et les sports d'équipe, car dans un sport individuel, on a moins de variables à analyser et l'environnement est beaucoup plus contrôlé. Dans un sport d’équipe, les possibilités se multiplient. La clé et la complexité sont l’interaction. Son analyse est donc plus difficile.
Restez connectés pour la deuxième partie de cet article où nous vous expliquons tout sur comment l'appliquer !
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