DATABASE NEGLI SPORT

DaTABASE & DATA ANALYST

NEGLI SPORT

Analisi sull' utilizzo dei database e dei data analyst per la ricerca del talento negli sport di squadra

INDICE

DATA ANALYST E DATABASE

ESEMPI REALI

CONTESTO GENERALE

pallacanestro

DATA ANALYST E SCOUT

calcio

Le differenze

football americano

raccolta dati

Come avviene la raccolta?

conclusione

CONTESTO

Negli sport di squadra, trovare nuovi talenti è una delle sfide più importanti.Tradizionalmente, gli scout si basano sulla loro esperienza e sull’osservazione diretta degli atleti.Oggi, grazie ai database e ai data analyst, la selezione dei giocatori diventa più scientifica e oggettiva, riducendo l'errore umano nello scouting.

data analyst e scout

Il data analyst sportivo:

• Raccoglie dati da diverse fonti (risultati dell'atleta)
• Organizza le informazioni nel database.
• Crea modelli e dashboard per visualizzare le prestazioni.
• Collabora con scout e allenatori per interpretare i risultati.

Fornisce prove numeriche per aiutare la decisione.

Lo scout:

• Osserva dal vivo le prestazioni degli atleti.
• Si basa su esperienza, intuito e percezione.
• Valuta aspetti tattici e mentali che i numeri non descrivono (atteggiamento, leadership).
• Fa report qualitativi e giudizi soggettivi.
• Ha un ruolo relazionale: parla con famiglie, società.

DATI RACCOLTI e fonti

Sensori gps &

IA & video-labelling

Wyscout, Hudl

Bracciali biometrici

Software

Dati cognitivi e decisionali

Per misurare velocità, accelerazione, battito, km percorsi

Software per analizzare la precisione dei gesti tecnici, errori individuali o palle perse

Analisi tempo di reazione, velocità decisionale, scelte tattiche sotto pressione, coerenza nelle decisioni

ESEMPI REALI

Quali squadre si avvalgono di queste tecnologie per scoprire i nuovi talenti e migliorare le prestazioni dei propri giocatori?

PALLCANESTRO

Gli Houston Rockets e i Golden State Warriors utilizzano dati e algoritmi avanzati per ottimizzare il gioco e lo scouting:Analisi dei tiri: valutano ogni tiro dei giocatori e l’efficienza in diverse situazioni permettendo di capire quali tiri sono più redditizi.Profilazione dei giocatori: confrontano le abilità per creare un profilo ideale per ruolo.

Il sistema AI che utilizzano i Golden State Warriors

Sensori di movimento per misurare la velocità nella "NBA Draft Combine"

Dati entrano nel database e vengono messi a disposizione delle squadre per ottenere il profilo giocatore

CALCIO

Il Brentford FC (Premier League) ha costruito la sua squadra usando modelli statistici; ha scoperto talenti sottovalutati come Ollie Watkins.

Le maschere ipossiche del Real Madrid sono dotate di sensori che misurano:

• ossigeno consumato (VO₂)
• produzione di CO₂ (VCO₂)
• frequenza cardiaca

I dati raccolti dalle maschere ipossiche vengono registrati in un database e analizzati dai data analyst per valutare resistenza, recupero e adattamento di ciascun giocatore, confrontando prestazioni tra atleti dello stesso ruolo o età.

FOOTBALL AMERICANO

La NFL utilizza il sistema Next Gen Stats, con chip nei caschi e nelle spalline che tracciano posizione, velocità e movimenti in tempo reale.I dati vengono archiviati in database e analizzati da data analyst con algoritmi di machine learning per:

• valutare decisioni e prestazioni dei quarterback e delle difese;
• ottimizzare strategie di gioco;
• prevenzione infortuni.

Esempi: i Kansas City Chiefs e i Baltimore Ravens usano i dati per migliorare la precisione dei passaggi e l’efficacia delle corse.

ConclusionE

Il futuro dello sport sarà guidato dai database e dai data analyst.Le decisioni non si baseranno più solo su talento e intuizione, ma su analisi scientifiche capaci di leggere e prevedere ogni dettaglio.I dati permetteranno di scoprire nuovi talenti, personalizzare gli allenamenti, ridurre gli infortuni e ottimizzare le strategie di gioco.