La competizione sportiva è cambiata molto negli ultimi anni e ha ancora molto da evolvere. Il mercato dell'analisi sportiva ha mosso più di 920 milioni di euro nel 2020, secondo Grand View Research, e si stima che entro il 2025 salirà a 3.380 milioni, secondo “El País”. Per questi calcoli si tiene conto del fatto che i big data nello sport vengono utilizzati soprattutto per ottenere informazioni dai rivali, mettere a punto strategie specifiche e attrarre talenti.
Sono stime a medio termine, ma oggi la raccolta dei dati sulla prestazione sportiva e il suo trattamento è diventata fondamentale. Potremmo dire che: “I Big Data e l’Advanced Analytics lo sono rivoluzionando il mondo dello sport e il profilo dell’analista dei dati con i big data sta diventando essenziale in molte realtà sportive, sempre alla ricerca di miglioramenti e vantaggi competitivi”.
Ma... In cosa consiste questa rivoluzione? L’introduzione dei big data nel calcio aiuta a potenziare le capacità dei giocatori e a migliorare le loro prestazioni, fornendo allo staff tecnico l’opportunità di prevedere e prendere decisioni rilevanti riguardo alla propria formazione. Inoltre, è innegabile che la sua applicazione abbia avuto un impatto sulla gestione delle informazioni, consentendo ai team di effettuare valutazioni esaustive come mai avevano fatto prima, oltre a contribuire a prevenire gli infortuni.
In questo modo possiamo ottenere modelli di gestione sportiva più completi grazie all’applicazione dei big data e dell’analisi dei dati. così come prestazioni superiori nelle squadre di calcio. Ciò sta costringendo la futura ricerca sul calcio ad adottare un approccio multidisciplinare più completo, con lo staff tecnico che comprende principalmente analisti delle prestazioni, scienziati dell’esercizio fisico e biomeccanici, al fine di dare un senso a set di dati complessi. Pertanto, le future collaborazioni tra analisti di dati e analisti sportivi saranno la chiave per applicare questi approcci in modo più efficiente. Inoltre, fare sempre più affidamento su tecniche di analisi dei dati più sviluppate pone nuove sfide ai futuri scienziati dello sport.
Quindi, cosa significa il Grandi dati nel calcio? All'accumulo di una grande quantità di dati o informazioni, nonché alle procedure utilizzate per trovare schemi ripetitivi nel processo di analisi di tali dati. In esso calcio Questo termine è incluso nel campo delle tecnologie dell'informazione e della comunicazione (TIC).
I Big Data sono il fatto che tutto ciò che facciamo lascia una traccia digitale (o meno) che può essere raccolta, trasformata e analizzata per prendere decisioni.
Contenuti
Perché utilizzare i Big Data nel calcio?
Conosci te stesso e il tuo rivale
Uno degli aspetti che è stato fondamentale fin dall'inizio dei big data nello sport è creazione di una strategia basata sui dati. "Vengono presentate molteplici opzioni legate essenzialmente all'analisi della propria squadra e di quelle rivali, comunemente noto come ambiente competitivo. In questo senso vengono utilizzate molteplici metriche, alcune più personalizzate e altre meno, che servono a descrivere oggettivamente modelli di gioco, sistemi, occupazione degli spazi e, ovviamente, caratteristiche delle squadre e dei giocatori", afferma David R. Sáez, CEO di Campus dati sportivi.
Il CEO di Sports Data Campus sottolinea che l'analisi video sta guadagnando sempre più interesse. Esistono molti rapporti che si basano sulla visualizzazione di immagini video per trarre conclusioni. Le nuove tecnologie di analisi delle immagini consentono di ottenere sempre più informazioni da questi documenti.
Daniel Pérez, analista calcistico, si concentra sugli sport individuali, che normalmente sono più facili da analizzare. "Nel ciclismo, ad esempio, i [big data] sono molto utilizzati per misurare dal vivo le prestazioni individuali. In questo modo si può cercare di prevedere gli sforzi che il ciclista deve compiere in ogni momento per raggiungere una determinata prestazione. La prestazione nel ciclismo è per certi versi più semplice che nel calcio. Per questo motivo oggi è molto più efficace.".
Evitare infortuni ai giocatori
La cura degli atleti e degli atleti è un'altra importante applicazione dell'analisi dei dati. "Serve non solo per prolungare la carriera sportiva, ma anche per ridurre al minimo il rischio di infortuni", spiega Sáez, riferendosi in questo caso al calcio.
Qui le informazioni provengono da fonti molto diverse, che influenzano la salute dell'atleta. "Vengono riuniti dati sportivi, biometrici, fisici, genetici e chimici. E tutti vengono utilizzati per progettare modelli di allenamento con gestione personalizzata del carico, con l'obiettivo di prevenire gli infortuni, soprattutto quelli causati da sovraccarico muscolare.".
Acquisizione di talenti
Sia nel calcio che in altri sport spicca il ruolo dell’analisi avanzata negli acquisti. Nel bello sport attualmente è l’applicazione principale: reclutare talenti.
Nel calcio puoi avere un giocatore con determinate caratteristiche che ha lavorato bene nella tua squadra, cioè in un contesto in cui ha interagito con altri 10 giocatori in campo, non senza sottolineare che anche il rivale gioca un ruolo che merita un'analisi a parte. I big data ti aiutano a trovare il giocatore giusto per qualunque occasione, utilizzando le variabili giuste.
Dopo aver raccolto le informazioni sul gioco e sulle prestazioni dei giocatori, queste devono essere elaborate. Questa è un’altra parte cruciale, poiché definisce ciò che conta e in che misura. Allo stesso tempo, è in questa fase che viene moderato il peso dei fattori che non sono così fondamentali nel risultato finale.
La pulizia e l'elaborazione dei dati avviene solitamente tramite linguaggi di programmazione come R o Python. PySpark si distingue per la progettazione o l'utilizzo di modelli e algoritmi di machine learning, focalizzati sulla progettazione di modelli analitici, predittivi o di intelligenza artificiale.
Display
Una volta effettuato il trattamento, a seconda dell'utente che lavorerà con i risultati, questi vengono presentati in un modo o nell'altro. Per quanto riguarda la progettazione di dashboard o la presentazione di report, esistono molteplici strumenti. La parte nota come "visualizzazione" è fondamentale affinché il processo sia efficiente.
In molte occasioni questa visualizzazione è rivolta a persone come allenatori, direttori sportivi, fisioterapisti. Insomma, persone che devono prendere decisioni su determinati aspetti della competizione e degli atleti. Ma non sono profili di dati specializzati, quindi le informazioni devono essere trasmesse in modo facile da visualizzare.
Processo decisionale informato
Da qui entrano in gioco le conclusioni tratte dall’intero processo. Diventano un fattore sempre più rilevante nel processo decisionale. Allenatori, scout o direttori sportivi utilizzano sempre più spesso gli strumenti dei big data nei loro processi decisionali, ma gli analisti di dati non sono separati da questi professionisti dello sport. È fondamentale che il data scientist che lavora in ambito sportivo abbia ben chiari i concetti del gioco perché la loro analisi, fin dalla fase di genesi, avrà molto più valore.
Dopotutto, dobbiamo ricordare che i big data vengono utilizzati per integrare la conoscenza dei professionisti dello sport. Il suo utilizzo è in crescita ma ancora disomogeneo tra le diverse discipline. Occorre fare una distinzione tra sport individuali e di squadra, poiché in uno sport individuale si hanno meno variabili da analizzare e l’ambiente è molto più controllato. In uno sport di squadra le possibilità si moltiplicano. La chiave e la complessità è l’interazione. Quindi è più difficile da analizzare.
Resta sintonizzato per la seconda parte di questo post dove ti spiegheremo tutto su come applicarlo!
E se hai già chiaro che i Big Data sono ciò a cui vuoi dedicarti, allora cosa aspetti a realizzare il nostro Master in Big Data nello sport.
