A competição esportiva mudou muito nos últimos anos e ainda tem muito a evoluir. O mercado de análise desportiva movimentou mais de 920 milhões de euros em 2020, segundo a Grand View Research, e estima-se que em 2025 suba para 3.380 milhões, segundo o "El País". Para esses cálculos, leva-se em conta que o big data no esporte é usado sobretudo para obter inteligência sobre os rivais, montar estratégias específicas e atrair talentos.
São estimativas de médio prazo, mas hoje a coleta de dados sobre o desempenho esportivo e seu tratamento tornou-se fundamental. Poderíamos dizer que: “Big data e análise avançada são revolucionando o mundo do esporte 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… De que se trata essa revolução? A introdução de big data no futebol ajuda a aprimorar as habilidades dos jogadores e melhorar seu desempenho, proporcionando à equipe técnica a oportunidade de prever e tomar decisões relevantes sobre sua escalação. Além disso, é inegável que sua aplicação teve impacto na gestão da informação, permitindo que as equipes realizem avaliações exaustivas como nunca antes, além de ajudar na prevenção de lesões.
Dessa forma, podemos obter modelos de gestão esportiva mais completos graças à aplicação de big data e análise de dados. bem como desempenho superior em times de futebol. Isso está forçando futuras pesquisas sobre futebol a adotar uma abordagem multidisciplinar mais abrangente, com a equipe técnica principalmente incluindo analistas de desempenho, cientistas do exercício e biomecânicos, a fim de entender conjuntos de dados complexos. Portanto, futuras colaborações entre analistas de dados e esportes serão a chave para aplicar essas abordagens com mais eficiência. E a crescente dependência de técnicas de análise de dados mais avançadas apresenta novos desafios para os futuros cientistas esportivos.
Então, a que ele se refere? Big data no futebol? A acumulação de uma grande quantidade de dados ou informações, bem como os procedimentos utilizados para encontrar padrões repetitivos no processo de análise desses dados. No futebol americano Este termo está incluído no campo das tecnologias de informação e comunicação (TICs).
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 um ao outro e conheça o rival
Um dos aspectos que tem sido fundamental desde o início do big data no esporte é criando uma estratégia orientada a dados. “Apresentam-se várias opções relacionadas essencialmente com a análise da própria equipa e do rival, vulgarmente conhecido como ambiente competitivo. Nesse sentido, são utilizadas múltiplas métricas, algumas mais personalizadas e outras menos, que servem para descrever objetivamente modelos de jogo, sistemas, ocupação de espaços e, claro, características de elencos e jogadores”, destaca David R. Sáez, CEO da Campus de dados esportivos.
O CEO do Sports Data Campus destaca que a análise de vídeos está ganhando cada vez mais interesse. Existem muitos relatórios que dependem da visualização de imagens de vídeo para tirar conclusões. Novas tecnologias de análise de imagens permitem obter cada vez mais informações desses documentos.
Daniel Pérez, analista de futebol, foca nos esportes individuais, que costumam ser mais fáceis de analisar. “No ciclismo, por exemplo, [big data] é amplamente usado para medir o desempenho individual ao vivo. Dessa forma, eles podem tentar prever os esforços que o ciclista precisa fazer a cada momento para atingir um determinado desempenho. O desempenho do ciclismo é um pouco mais simples que o futebol. Por essa razão, é muito mais eficaz hoje.”.
Evite lesões no jogador
O cuidado com esportes e atletas é outra aplicação importante da análise de dados. "Ele é usado para não só prolongar sua carreira esportiva, mas também para minimizar o risco de lesões", diz Sáez, referindo-se ao futebol neste caso.
Aqui, as informações vêm de fontes muito diversas, que influenciam na saúde do atleta. “São coletados dados esportivos, biométricos, físicos, genéticos, químicos. E todos eles são usados para desenhar modelos de treino com gestão de carga personalizada, com o objetivo de prevenir lesões, principalmente as causadas por sobrecarga muscular”.
Aquisição de talento
Tanto no futebol quanto em outros esportes, destaca-se o papel da análise avançada nas transferências. No rei dos esportes, atualmente é a principal aplicação: atrair talentos.
No futebol você pode ter um jogador com certas características que tem funcionado bem no seu time, ou seja, em um contexto onde ele tenha se relacionado com outros 10 jogadores em campo, não sem 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 as 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 grau. Ao mesmo tempo, esta fase é onde se modera o peso de fatores que não são tão fundamentais no resultado final.
A limpeza e tratamento de dados geralmente é feito através de linguagens de programação como R ou Python. O PySpark se destaca pelo design ou uso de modelos e algoritmos de aprendizado de máquina, focados no design de modelos analíticos, preditivos ou de inteligência artificial.
Exibição
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 design de dashboards ou apresentação de relatórios, existem várias ferramentas. A parte conhecida como 'visualização' é fundamental para que o processo seja eficiente.
Em muitas ocasiões, essa visualização é destinada a pessoas como treinadores, diretores esportivos, fisioterapeutas. Em suma, pessoas que precisam tomar decisões sobre certos aspectos da competição e dos atletas. Mas não são perfis especializados em dados, então a informação tem que ser transmitida de forma fácil de ver.
Tomada de decisão informada
A partir daqui é que entram em jogo as conclusões extraídas de todo o processo. Tornam-se um fator de tomada de decisão cada vez mais relevante. Treinadores, olheiros ou diretores esportivos estão usando cada vez mais ferramentas de big data em seus processos de decisão, mas os analistas de dados não estão separados desses profissionais do esporte. É fundamental que o cientista de dados que atua no meio esportivo tenha clareza sobre os conceitos do jogo, pois suas análises, desde a fase de gênese, terão muito mais valor.
Afinal, é preciso lembrar que big data é usado para complementar o conhecimento dos profissionais do esporte. Seu uso está crescendo, mas ainda desigual entre as diferentes disciplinas. Deve ser feita 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. Em um esporte coletivo, as possibilidades se multiplicam. A chave e a complexidade é a interação. Por isso é mais difícil de analisar.
Fique atento para a 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 Mestre em Big Data Esportivo.
