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19Jul

Data science na conquista do pódio

Assim como nos negócios, a análise de dados pode ser útil e estratégica nos esportes

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A ciência de dados é uma área relativamente nova, mas que chegou para revolucionar a maneira de fazer negócios, analisar situações e tomar decisões. Ela pode ser aplicada em diversos setores, trazendo benefícios financeiros, de produtividade, conhecimento do negócio e até conquistas no esporte.

Vejamos alguns exemplos:

Desempenho de jogadores 

É possível utilizar dados dos jogadores de sua própria equipe, para gerar insights e formar a melhor escalação por exemplo; e também fazer um mapa de calor para analisar as deficiências técnicas do adversário. 

(Foto: Divulgação/Liverpool)

Preparação física

Utilizando wearable devices (como pulseiras e coletes), é possível monitorar os índices de saúde de cada atleta, com o objetivo de prevenir lesões ou desgaste físico.

Previsões de resultados

Através de algoritmos de Machine Learning, é possível criar modelos que, considerando dados históricos dos campeonatos e das equipes, façam previsões sobre os resultados de jogos.

Um case muito conhecido nessa área é o Liverpool, da Inglaterra, que utiliza muito a análise de dados para elaboração de jogadas e escalação de jogadores.

Outro exemplo é a seleção da Alemanha, que usa a análise de dados de saúde para monitorar seus atletas através do sistema miCoach, da Adidas. Eles também utilizam a solução Match Insights (uma parceria da seleção com a SAP) para um raio-x completo não só do próprio time, mas também dos adversários. Através dele é possível identificar em quais setores do campo o adversário fica por mais tempo, em qual ele tem um desempenho melhor, quais são os passes e as jogadas mais comuns daquele time e qual ponto do gol cada jogador finaliza com maior frequência. Esse case foi muito comentado durante a Copa do Mundo no Brasil, em 2014.

Mas a aplicação de data science na área esportiva não se limita apenas ao futebol. As Olimpíadas e Paralimpíadas são ótimos exemplos de como compreender os dados muito além das linhas do campo, das raias das piscinas ou dos limites das quadras. Com origem em 1896 e 1959, respectivamente, há grande volume de dados disponíveis para análises. Essas informações, colhidas ao longo de tantos anos, podem nos ajudar a entender se os fatores econômicos dos países influenciam o desempenho nos Jogos, qual o impacto da competição no país-sede (considerando quesitos como clima e torcida, por exemplo) ou quais características dos competidores têm maior peso na conquista de medalhas (como a idade e anos de experiência).

As análises podem ser feitas com técnicas de webscraping para coleta de dados em sites oficiais, ou utilização de datasets prontos em plataformas, como o Kaggle; e de visualização de dados, a fim de entender as correlações entre as variáveis desejadas e, assim, chegar às conclusões considerando o conhecimento da situação a ser analisada.

*Artigo escrito por Ana Carolina Oliveira, cientista de dados da Radix e produtora de conteúdo esportivo.

 

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