Aproveitando o poder da ciência de dados nos esportes

Espera-se que a ciência de dados e a análise no mercado esportivo aumentem para US$ 2,93 bilhões a uma taxa de 20,65%. De acordo com uma pesquisa realizada pela KPMG , 97% dos profissionais do esporte acreditam que a tecnologia, incluindo ciência e análise de dados, terá um impacto significativo na indústria esportiva nos próximos anos.

As organizações conseguiram encontrar padrões e insights que antes eram impensáveis devido à incorporação da ciência de dados ao negócio esportivo. As técnicas de ciência de dados agora estão sendo usadas para avaliar grandes quantidades de dados para desenvolver planos e estratégias de jogo eficazes. Por exemplo, o desempenho do jogador, o clima e outros fatores que afetam as estatísticas esportivas podem ser previstos usando modelagem preditiva. As organizações esportivas estão fazendo julgamentos mais sábios para melhorar sua posição em seus mercados, utilizando a ciência de dados.

Entende-se, portanto, que a necessidade de profissionais qualificados em ciência de dados no setor esportivo está aumentando exponencialmente. Portanto, agora é o momento certo para se aprimorar em Data Science .

Por que e como a ciência de dados no esporte é útil?

Data Science é usado principalmente na indústria do esporte para avaliar insights. Abaixo estão mais alguns detalhes sobre este fato:

Tomada de decisão informada

A ciência de dados nos esportes pode ser útil para tomar decisões táticas cruciais. Por exemplo, o ex-técnico do Chelsea Football Club, Thomas Tuchel, substituiu Kepa Arrizabalaga muito tarde no jogo (final da Liga dos Campeões da UEFA de 2021 entre Chelsea e Manchester City). Fê-lo porque sabia pelas estatísticas que Kepa é o melhor a defender penáltis.

Kepa parou com sucesso dois pênaltis enquanto o Chelsea venceu na disputa de pênaltis, como esperado. Existem muitos outros exemplos incríveis, especialmente da NBA.

O resultado final é que os julgamentos apoiados por dados dentro e fora do campo tendem a ser mais fortes e precisos.

Aumento da receita

A venda de ingressos é outra área em que as equipes esportivas usam amplamente a ciência de dados para aumentar a receita. A determinação efetiva dos preços dos ingressos é um aspecto crucial das vendas. As organizações esportivas podem estabelecer o valor ideal para seus clientes e para a organização analisando dados para obter uma compreensão mais profunda das principais métricas financeiras.

Outra instância é quando os dados são analisados para compreender as compensações que os espectadores fazem entre elementos como posição do assento, opções de comida e bebida e opções adicionais de seção do clube.

A ciência de dados nos esportes também é útil para aumentar as vendas de artigos esportivos online. Para maximizar a receita, as equipes esportivas analisam os dados do produto usando métodos que incluem coleta, limpeza e modificação de dados.

Melhor treinamento

Todo jogo de sucesso é consequência de treinamento diligente e prática rigorosa. A ênfase no cérebro sobre o trabalho nas tecnologias modernas, entretanto, melhora o treinamento. A ciência de dados e a inteligência artificial estão sendo aplicadas na indústria do esporte para aprimorar o treinamento porque é uma técnica crucial. A indústria do esporte, bem como o treinamento relacionado ao desempenho do atleta, passaram por mudanças significativas.

O treinamento também melhora com a análise do desempenho, pontos fortes, deficiências, progresso e muito mais dos jogadores.

Análise de equipe confiável

Os cálculos da equipe são auxiliados pela ciência de dados. A estratégia do jogo, a execução, o que é benéfico exclusivamente para a equipe, a teoria que a equipe deve empregar e outros fatores podem ser previstos usando a análise da equipe. O desempenho de cada equipe pode ser examinado, e não apenas o jogador.

O resultado do jogo de uma equipe pode ser previsto usando o sistema. Além disso, a tecnologia simplifica a avaliação do desempenho geral de uma equipe e a contribuição de cada jogador para o jogo. Se a análise da equipe estiver correta, há uma chance maior de ganhar o jogo.

Melhor desempenho de jogo

Avaliar o desempenho ou a atividade de cada jogador quando eles estão realmente jogando em campo são tarefas desafiadoras, mas com o Data Science, os treinadores/treinadores conseguem se concentrar nos mínimos detalhes do jogador.

O desempenho de um jogador melhora usando esta técnica, independentemente da equipe. É usado para determinar os pontos fortes e fracos de um jogador, como sua velocidade de corrida ou tiro. Então, usando esse conhecimento, os treinadores podem projetar regimes de prática que se concentrem no aprimoramento dessas regiões específicas.

O desenvolvimento de um jogador também é acompanhado ao longo do tempo. Os treinadores podem determinar se o desempenho de um jogador está aumentando ou diminuindo, acompanhando suas medidas de desempenho ao longo de vários jogos ou temporadas. Eles podem então modificar seu programa de treinamento de acordo.

Fonte: Deloitte Insights

Prevenção de Lesões

Ao examinar os padrões de movimento de um atleta e identificar possíveis problemas ou desequilíbrios, a ciência de dados também pode ajudar na prevenção de lesões. A ciência de dados, por exemplo, pode examinar a marcha de um corredor para encontrar quaisquer desvios que possam causar uma lesão. Em seguida, treinadores e treinadores podem criar planos de treinamento que abordem esses problemas e diminuam a chance de lesões.

Além disso, pode ser aplicado para melhorar a recuperação de um atleta. A ciência de dados pode oferecer insights sobre os procedimentos de recuperação mais eficazes para o atleta, examinando dados como padrões de sono do atleta, variabilidade da frequência cardíaca e níveis de estresse. Por exemplo, se os dados revelarem que o sono do atleta é de má qualidade, o técnico pode modificar o plano de treinamento do atleta para priorizar o descanso e a recuperação.

Experiência de esportes ao vivo

Muitas pessoas têm prazer em assistir a eventos esportivos ao vivo ou pessoalmente. A tecnologia inovadora tornou mais fácil assistir esportes ao vivo. No entanto, a ciência de dados e a inteligência artificial estão um passo à frente e oferecem uma série de benefícios.

As tecnologias baseadas em dados ajudam a coletar uma variedade de dados de eventos esportivos ao vivo, incluindo dados do local, dados táticos e dados ambientais. Os dados do local incluem pontos de dados sobre a capacidade do estádio, vendas de ingressos e vendas de mercadorias, dados táticos sobre as posições dos jogadores, padrões de passes e estratégias de bola parada e dados ambientais sobre temperatura, umidade, velocidade do vento e outras condições climáticas que podem afetar o desempenho do jogador .

Existem muitos outros pontos de dados que são usados para obter insights cruciais pelos negócios esportivos.

Exemplos reais de uso da ciência de dados

Liverpool FC (Futebol/Futebol) : O Liverpool FC é um clube de futebol que usa algoritmos de aprendizado de máquina para identificar padrões nos movimentos dos jogadores, que eles usam para desenvolver programas de treinamento personalizados para cada jogador. Isso ajuda a otimizar o desempenho do jogador e reduzir o risco de lesões. Além disso, o Liverpool FC usa análise de dados para identificar possíveis alvos de transferência e analisar o desempenho de seus oponentes. Eles também usam a tecnologia da linha do gol .

Durante a campanha da Premier League 2019-2020, eles identificaram os padrões de ataque mais eficazes. Com dados eles também otimizaram o posicionamento de seus jogadores em campo. Isso os ajudou a marcar mais gols e vencer mais jogos, levando ao seu primeiro título da Premier League em 30 anos.

Golden State Warriors : Um exemplo notável de como eles usaram a ciência de dados foi durante a temporada do campeonato da NBA de 2015-2016, onde estabeleceram o recorde da temporada regular de mais vitórias (73-9) na história da NBA.

Durante aquela temporada, a equipe usou a ciência de dados para analisar o desempenho dos jogadores e otimizar sua estratégia de jogo . Eles usaram algoritmos de aprendizado de máquina para analisar dados sobre movimentos de jogadores, chutes e outras métricas de desempenho para identificar as escalações e estratégias mais eficazes para diferentes oponentes e situações.

Além disso, a equipe usou a análise de dados para otimizar o descanso e a recuperação do jogador. Eles monitoraram os níveis de fadiga dos jogadores usando tecnologia vestível, o que os ajudou a otimizar o número de minutos que cada jogador jogou e evitar esforço excessivo.

Mercedes-AMG Petronas Formula One : Esta equipe é bem conhecida pelo uso da ciência de dados nas corridas de Fórmula Um. Eles usam dados para analisar todos os aspectos de seus carros e acompanhar o desempenho, com o objetivo de melhorar seu desempenho geral durante as corridas.

Durante o Grande Prêmio da Áustria de 2020, a equipe enfrentou uma decisão difícil quando um de seus pilotos, Lewis Hamilton, recebeu uma penalidade de tempo por causar uma colisão com outro piloto, devido à qual Hamilton teve que cumprir uma penalidade de 5 segundos durante seu pit stop, o que o colocou em uma desvantagem significativa em comparação com seus concorrentes.

Para superar essa desvantagem, a equipe usou a análise de dados para determinar o tempo ideal para trazer Hamilton para seu pit stop. Eles analisaram os dados dos tempos de volta de Hamilton, desgaste dos pneus e consumo de combustível, bem como dados sobre o desempenho de seus concorrentes, para determinar o melhor momento para fazer o pit stop.

Empregos e Carreiras de Análise Esportiva

Quanto mais a ciência de dados aumenta na indústria do esporte, mais oportunidades de emprego surgem. Esta é uma oportunidade maravilhosa para quem gosta de esportes e tem talento para dados. Esses aspirantes a profissionais agora podem construir carreiras na encruzilhada de esportes e ciência de dados. Por exemplo, uma compreensão profunda da ciência de dados é necessária para cargos como gerente de análise de dados ou analista de pesquisa de futebol. Para estudar ciência de dados em profundidade, participe de um curso profissional de ciência de dados com um currículo abrangente aprovado pelo setor.