La competizione sportiva è cambiata molto negli ultimi anni e ha ancora molto da evolvere. Il mercato dell'analisi sportiva ha spostato oltre 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 che i big data nello sport servono soprattutto per ottenere informazioni sugli avversari, mettere a punto strategie specifiche e attrarre talenti.
Sono stime di medio termine, ma oggi la raccolta dei dati sulla performance sportiva e il suo trattamento è diventata fondamentale. Potremmo dire che: “I big data e l'analisi avanzata lo sono rivoluzionare il mondo dello sport e il profilo dell'analista di dati con i big data sta diventando essenziale in molte realtà sportive, sempre alla ricerca di miglioramenti e vantaggi competitivi”.
Ma... Di cosa tratta 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 in merito 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 prima d'ora, oltre ad aiutare a prevenire gli infortuni.
In questo modo possiamo ottenere modelli di gestione sportiva più completi grazie all'applicazione di big data e 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 include principalmente analisti delle prestazioni, scienziati dell'esercizio e biomeccanici, al fine di dare un senso a set di dati complessi. Pertanto, le future collaborazioni tra analisti di dati e sport saranno la chiave per applicare questi approcci in modo più efficiente. Inoltre, la crescente dipendenza da tecniche di analisi dei dati più avanzate pone nuove sfide per i futuri scienziati sportivi.
Allora a cosa si riferisce? Grandi dati nel calcio? L'accumulo di una grande quantità di dati o informazioni, nonché le procedure utilizzate per trovare schemi ripetitivi nel processo di analisi di detti dati. A calcio Questo termine è incluso nel campo delle tecnologie dell'informazione e della comunicazione (TIC).
Big Data è il fatto che tutto ciò che facciamo lascia una traccia digitale (o meno) che può essere raccolta, trasformata e analizzata per prendere decisioni.
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Perché usare i Big Data nel calcio?
Conoscersi e conoscere il rivale
Uno degli aspetti che è stato fondamentale dall'inizio dei big data nello sport è creazione di una strategia basata sui dati. “Si presentano molteplici opzioni legate essenzialmente all'analisi della propria squadra e dell'avversario, comunemente noto come ambiente competitivo. In questo senso vengono utilizzate più metriche, alcune più personalizzate e altre meno, che servono a descrivere oggettivamente modelli di gioco, sistemi, occupazione degli spazi e, naturalmente, caratteristiche di squadre e giocatori”, sottolinea David R. Sáez, CEO di Campus di dati sportivi.
Il CEO di Sports Data Campus sottolinea che l'analisi video sta guadagnando sempre più interesse. Ci sono molti rapporti che si basano sulla visualizzazione di immagini video per trarre conclusioni. Nuove tecnologie di analisi delle immagini consentono di ottenere informazioni sempre maggiori da questi documenti.
Daniel Pérez, analista di calcio, si concentra sugli sport individuali, che di solito sono più facili da analizzare. “Nel ciclismo, ad esempio, i [big data] sono ampiamente utilizzati per misurare le prestazioni individuali dal vivo. In questo modo possono provare a prevedere gli sforzi che il ciclista deve compiere in ogni momento per raggiungere una determinata prestazione. Le prestazioni in bicicletta sono in qualche modo più semplici del calcio. Per questo oggi è molto più efficace”.
Evita gli infortuni ai giocatori
La cura di atleti e atleti è un'altra importante applicazione dell'analisi dei dati. "Viene utilizzato non solo per prolungare la tua carriera sportiva, ma anche per ridurre al minimo il rischio di infortuni", afferma Sáez, riferendosi al calcio in questo caso.
Qui, le informazioni provengono da fonti molto diverse, che influenzano la salute dell'atleta. “Si raccolgono dati sportivi, biometrici, fisici, genetici, chimici. E tutti servono a progettare modelli di allenamento con gestione del carico personalizzata, con l'obiettivo di prevenire gli infortuni, soprattutto quelli causati dal sovraccarico muscolare”.
Acquisizione di talenti
Sia nel calcio che in altri sport, spicca il ruolo dell'analisi avanzata nei trasferimenti. Nel re degli sport, è attualmente l'applicazione principale: attrarre talenti.
Nel calcio puoi avere un giocatore con determinate caratteristiche che ha funzionato bene nella tua squadra, cioè in un contesto in cui è stato messo in relazione con altri 10 giocatori in campo, non senza sottolineare che anche il rivale gioca un ruolo che merita analisi separata. I big data ti aiutano a trovare il giocatore giusto per qualsiasi occasione, usando le giuste variabili.
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, questa fase è quella in cui si modera il peso di fattori non così fondamentali nel risultato finale.
La pulizia e il trattamento dei dati viene solitamente eseguita 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.
Schermo
Una volta eseguito 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 la chiave per l'efficienza del processo.
In molte occasioni questa visualizzazione è rivolta a persone come allenatori, direttori sportivi, fisioterapisti. In breve, le persone che devono prendere decisioni su determinati aspetti della competizione e gli atleti. Ma non sono profili specializzati nei dati, quindi le informazioni devono essere trasmesse in modo facile da vedere.
Processo decisionale informato
Da qui entrano in gioco le conclusioni tratte dall'intero processo. Diventano un fattore decisionale, sempre più rilevante. Allenatori, scout o direttori sportivi utilizzano sempre più strumenti di 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 opera in ambito sportivo abbia chiaro i concetti del gioco perché le loro analisi, sin dalla fase di genesi, avranno molto più valore.
Del resto, va ricordato che i big data vengono utilizzati per integrare le conoscenze dei professionisti dello sport. Il suo utilizzo è in crescita ma ancora diseguale 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 in cui ti diciamo tutto su come applicarlo!
E se hai già chiaro che i Big Data sono ciò a cui ti vuoi dedicare, allora cosa aspetti a realizzare il nostro Master in Big Data Sportivi.
