Сфера спортивной аналитики быстро развивается и, по оценкам экспертов, этот рынок скоро достигнет отметки в четыре миллиарда долларов. На протяжении многих лет футбол остается самым популярным видом спорта в мире, поэтому неудивительно, что футбольные менеджеры и тренеры активно используют Data science.
Ниже мы расскажем, как аналитика данных помогает игрокам, тренерам и фанатам спорта принимать более взвешенные решения.
Новый подход к оценке данных в спорте
Спортивная метрология – это наука об измерениях в разных спортивных дисциплинах, которая существует много лет. Однако, если раньше специалисты просто фиксировали результаты выступления атлетов, то сегодня спортивные измерения вышли на совершенно новый уровень. Для таких перемен есть ряд причин:
- Возможность собирать различные данные, включая малейшие изменения в самочувствии спортсменов;
- Технологии, которые позволяют быстро анализировать полученные огромные объемы данных.
В комплексе это дает больше информации о показателях отдельных спортсменов и футбольных команд в целом. В последствии такие результаты можно использовать для разных целей. Например, вы можете делать ставки на футбол на основе полученной аналитики. Любители спортивных ставок оценивают физические показатели спортсменов, результаты полученных травм, статистику игр на разных стадионах и при разных погодных условиях, чтобы оценить шансы на победу любимой футбольной команды.
Есть четыре основные категории проектов для анализа данных в футболе:
- Прогнозирование результатов игр;
- Оценка сильных и слабых сторон конкурентов;
- Определение собственных слабых сторон;
- Общий анализ результатов игр с использованием большого объема данных.
Спортивные аналитики используют более широкий арсенал инструментов для Data Science, которые включают в себя статистический анализ, а также прогнозную аналитику. Такая информация помогает принимать решения для тренировочного процесса и во время футбольных матчей.
Интернет вещей и влияние на футбол
В конце 1990х годов в футболе начали активно применять видеоанализ и другие данные, связанные с Интернетом вещей (Internet of Things). Это концепция сети, которая состоит из датчиков, которые передают различную информацию, а также программного обеспечения, которое передает данные от физических устройств для их последующей обработки. По популярности и важности Интернет вещей можно сравнить с Big Data.
В спорте Интернет вещей начал целую революцию с появлением носимых сенсоров. Спортсмены используют эти сенсоры во время тренировок. Более того, сегодня большинство профессиональных футбольных команд используют спортивную форму с сенсорами во время матчей. Интересно также отметить, что различные гаджеты для спорта стали также популярны среди любителей активного образа жизни. Спортивная гарнитура, умные часы и другие устройства помогают следить за основными показателями во время тренировки дома или в спортзале.
Сегодня тренеры команд могут практически моментально оценивать показатели игроков и вносить коррективы в футбольную стратегию в процессе игры. Такая информация также доступна для аналитиков и журналистов. Тренеры и руководители клубов уже успели оценить важность технологий. Если раньше для разработки стратегии аналитики использовали статистические отчеты, то сегодня этот процесс стал намного быстрее и сложнее.
При этом, оценка результатов футбольных команд и разработка стратегии на основе статистических данных считаются абсолютно логичным явлением. Однако, когда владельцы клубов и тренеры применяют такой же аналитический подход к выбору футболистов, это вызывает много критики со стороны фанатов.
Какие инструмены используют футбольные тренеры
Всемирно известные компании, такие как SAP, Cisco и многие другие, активно сотрудничают с футбольными сборными разных стран. Кроме тренировочных жилетов с сенсорами, футболисты используют также футболки и даже спортивные бутсы с датчиками. Стоит также отметить, что футбольный мяч также оснащен датчиками и по периметру поля есть сенсоры, которые помогают быстро оценивать игру.
В Национальной футбольной лиге (NFL) игроки используют инструмент для анализа показателей под названием Catapult, а также персональные мониторы. Тренеры используют полученные показатели для составления индивидуального графика тренировок для спортсменов, а также контролируют результаты атлетов, чтобы снизить риск травм на тренировках.
Еще один пример использования похожих инструментов – это технология 4D-сканирования от Microsoft, которую применяет «Реал Мадрид». Искусственный интеллект помогает тренерам быстро и качественно оценивать физические данные игроков и их успехи на поле. Помимо этого, тренеры используют GPS-трекеры и облачное программное обеспечение для анализа показателей игроков.
Новая профессия — аналитик спортивных данных
Прорыв в сфере анализа информации привел к появлению новой профессии – аналитика спортивных данных. Работа такого специалиста состоит в сборе и анализе данных о физическом состоянии спортсменов, их показателях в играх, а также результатах игры в команде. Во время оценки полученных данных используются разные алгоритмы, которые предсказывают будущие показатели отдельного игрока и команды в целом.
Полученные данные аналитик представляет футбольным менеджерам, тренерам и владельцам клубов. Они используют отчеты от специалиста для принятия бизнес-решений, таких как трансфер игроков, выбор основного состава футбольной команды и многих других. При этом, аналитик спортивных данных может также выступать бизнес-консультантом.
Грамотное использование Data science и спортивной аналитики – это важная составляющая успеха футбольной команды сегодня. Спортивные аналитики помогают улучшить показатели футбольной команды, и их задача состоит в том, чтобы понять, как помочь игроку попасть в Зал славы футбола.