A competição esportiva mudou muito nos últimos anos e ainda tem muito que evoluir. O mercado de análise desportiva movimentou mais de 920 milhões de euros em 2020, segundo a Grand View Research, e estima-se que até 2025 suba para 3.380 milhões, segundo o “El País”. Para estes cálculos, leva-se em consideração que o big data no esporte é utilizado sobretudo para obter inteligência dos rivais, montar estratégias específicas e atrair talentos.
São estimativas de médio prazo, mas hoje a recolha de dados sobre o desempenho desportivo e o seu tratamento tornou-se fundamental. Poderíamos dizer que: “Big data e análises avançadas são revolucionando o mundo dos esportes e o perfil do analista de dados com big data está se tornando essencial em muitas entidades esportivas, sempre em busca de melhorias e vantagens competitivas.”.
Mas... Do que se trata esta revolução? A introdução de big data no futebol ajuda a melhorar as capacidades dos jogadores e a melhorar o seu desempenho, proporcionando ao pessoal técnico a oportunidade de prever e tomar decisões relevantes relativamente à sua escalação. Além disso, é inegável que a sua aplicação teve impacto na gestão da informação, permitindo às equipas realizar avaliações exaustivas como nunca tinham feito antes, além de ajudar a prevenir lesões.
Desta forma, podemos obter modelos de gestão desportiva mais completos graças à aplicação de big data e análise de dados. bem como desempenhos superiores em times de futebol. Isto está a forçar a investigação futura do futebol a adoptar uma abordagem multidisciplinar mais abrangente, com a equipa técnica a incluir principalmente analistas de desempenho, cientistas do exercício e biomecanistas, a fim de dar sentido a conjuntos de dados complexos. Portanto, futuras colaborações entre analistas de dados e analistas desportivos serão a chave para aplicar estas abordagens de forma mais eficiente. E a dependência cada vez maior de técnicas de análise de dados mais desenvolvidas impõe novos desafios aos futuros cientistas do desporto.
Então, o que o Grandes dados no futebol? Ao acúmulo de grande quantidade de dados ou informações, bem como aos procedimentos utilizados para encontrar padrões repetitivos no processo de análise desses dados. Nele futebol Este termo está incluído no campo das tecnologias de informação e comunicação (TIC).
Big Data é o fato de que tudo o que fazemos deixa um rastro digital (ou não) que pode ser coletado, transformado e analisado para a tomada de decisões.
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Por que usar Big Data no futebol?
Conheça a si mesmo e ao seu rival
Um dos aspectos que tem sido fundamental desde o início do big data no esporte é criando uma estratégia baseada em dados. “Apresentam-se múltiplas opções relacionadas essencialmente com a análise das equipas próprias e rivais, vulgarmente conhecidas como ambiente competitivo. Neste sentido, são utilizadas múltiplas métricas, umas mais personalizadas e outras menos, que servem para descrever de forma objectiva modelos de jogo, sistemas, ocupação de espaços e, claro, características de plantéis e jogadores”, afirma David R. Sáez, CEO da Campus de dados esportivos.
O CEO do Sports Data Campus destaca que a análise de vídeo está ganhando cada vez mais interesse. Existem muitos relatos que dependem da visualização de imagens de vídeo para tirar conclusões. Novas tecnologias de análise de imagens permitem obter informações cada vez maiores destes documentos.
Daniel Pérez, analista de futebol, concentra-se nos esportes individuais, normalmente mais fáceis de analisar. "No ciclismo, por exemplo, [big data] é amplamente utilizado para medir desempenhos individuais ao vivo. Desta forma, eles podem tentar prever os esforços que o ciclista precisa fazer em todos os momentos para atingir um determinado desempenho. O desempenho no ciclismo é, em alguns aspectos, mais simples do que no futebol. Por essa razão, é muito mais eficaz hoje em dia.".
Evite lesões nos jogadores
O cuidado de atletas e atletas é outra aplicação importante da análise de dados. “É utilizado não só para prolongar a carreira desportiva, mas também para minimizar o risco de lesões”, explica Sáez, referindo-se neste caso ao futebol.
Aqui, as informações vêm de fontes muito diversas, que influenciam na saúde do atleta. “São reunidos dados esportivos, biométricos, físicos, genéticos e químicos. E todos são utilizados para desenhar modelos de treinamento com gerenciamento de carga personalizado, com o objetivo de prevenir lesões, principalmente as causadas por sobrecarga muscular”.
Aquisição de talentos
Tanto no futebol como em outros esportes, destaca-se o papel da análise avançada nas contratações. No belo esporte, atualmente é a principal aplicação: o recrutamento de talentos.
No futebol você pode ter um jogador com determinadas características que tenha trabalhado bem em seu time, ou seja, em um contexto onde tenha interagido com outros 10 jogadores em campo, não sem deixar de ressaltar que o rival também desempenha um papel que merece análise separada. Big data ajuda você a encontrar o jogador certo para qualquer ocasião, usando as variáveis certas.
Após coletar informações sobre o jogo e o desempenho dos jogadores, elas devem ser processadas. Esta é outra parte crucial, pois define o que importa e em que medida. Ao mesmo tempo, é nesta fase que se modera o peso dos fatores que não são tão fundamentais no resultado final.
A limpeza e o processamento de dados geralmente são feitos por meio de linguagens de programação como R ou Python. PySpark destaca-se pela concepção ou utilização de modelos e algoritmos de machine learning, focados na concepção de modelos analíticos, preditivos ou de inteligência artificial.
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Uma vez realizado o tratamento, dependendo do usuário que vai trabalhar com os resultados, eles são apresentados de uma forma ou de outra. Quanto ao desenho de dashboards ou apresentação de relatórios, existem múltiplas ferramentas. A parte conhecida como ‘visualização’ é fundamental para que o processo seja eficiente.
Em muitas ocasiões esta visualização é dirigida a pessoas como treinadores, diretores desportivos, fisioterapeutas. Resumindo, pessoas que têm que tomar decisões sobre determinados aspectos da competição e dos atletas. Mas não são perfis de dados especializados, pelo que a informação deve ser transmitida de forma fácil de visualizar.
Tomada de decisão informada
É a partir daqui que entram em jogo as conclusões tiradas de todo o processo. Eles se tornam um fator de tomada de decisão cada vez mais relevante. Treinadores, olheiros ou diretores desportivos utilizam cada vez mais ferramentas de big data nos seus processos de decisão, mas os analistas de dados não estão separados destes profissionais desportivos. É fundamental que o cientista de dados que trabalha no meio desportivo tenha clareza sobre os conceitos do jogo porque a sua análise, desde a fase de génese, terá muito mais valor.
Afinal, devemos lembrar que o big data é utilizado para complementar o conhecimento dos profissionais do esporte. Seu uso está crescendo, mas ainda é desigual entre as diferentes disciplinas. Deve-se fazer uma distinção entre esportes individuais e coletivos, pois em um esporte individual você tem menos variáveis para analisar e o ambiente é muito mais controlado. Num desporto coletivo as possibilidades multiplicam-se. A chave e a complexidade é a interação. Por isso é mais difícil de analisar.
Fique ligado na segunda parte deste post onde contamos tudo sobre como aplicá-lo!
E se você já tem certeza de que Big Data é o que você quer se dedicar, então o que você está esperando para realizar nosso Mestrado em Big Data Esportivo.
