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Data analytics negli sport, un mercato da 3 miliardi di dollari

L’utilizzo di Big data per migliorare le prestazioni si allarga ad altri sport a partire dalla Formula 1: stimato una crescita a 8 miliardi per il 2026

di Marco Trabucchi

Reuters

4' di lettura

Per qualche nostalgico sta tramontando l'epoca romantica dello sport, guidata da passione, intuizione e talento. Non è una novità, infatti, che la gestione degli atleti – in numerosi settori sportivi - sia diventata sempre più informatizzata, attraverso nuove tecnologie, e sempre più legata alla statistica.

E sono i Big Data gli artefici di una rivoluzione del settore, dove l'unione di numeri, dati e algoritmi, stanno diventando centrali nell'elaborazione delle informazioni che arrivano dalle performance di sportivi e squadre. Si, perché in quasi tutti gli sport, specie quelli che muovono molto denaro, le strategie decisionali di allenatori e società sono sempre più basate sui dati: a tutti i livelli, dal reclutamento dei giocatori, al coinvolgimento dei tifosi attraverso il broadcasting e la realtà aumentata.

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Una tendenza che a fronte di risultati concreti, ha portato a maggiori investimenti in servizi dati e soluzioni analitiche. Come emerso dal report di Research and Markets nel 2022 il giro d'affari per il mercato dei dati nello sport ha raggiunto la ragguardevole cifra di 3 miliardi di euro, un volume che è destinato a crescere fino a 8 miliardi di euro nel 2026 (+27% a livello Cagr).

Dal film Moneyball del 2011, che racconta la storia della squadra di baseball degli Oakland Athletics, dove il manager Billy Beane mette a punto un metodo statistico per selezionare gli atleti basato sulla percentuale di conquista della base senza aiuto di penalità, l'utilizzo dei dati – e delle tecnologie che li producono - ha raggiunto livelli di dettaglio impressionanti, con esempi diversi e trasversali.

Dai primi utilizzi nel football della Nfl e nel basket professionistico della Nba, la data analytics si è diffusa nel mondo coinvolgendo molti altri sport. La Formula 1 è l'esempio più limpido di utilizzo di Big data, con la lettura dei dati telemetrici provenienti dai sensori delle auto che producono centinaia di terabyte di dati che vengono inviati in remoto ai centri multimediali e tecnologici delle scuderie.

Anche il calcio ha intrapreso la strada della data analytics. La lettura di dati biometrici, di distanza e sforzo fisico sembrano già sorpassati. Nel 2021 ha fatto notizia il reclutamento da parte di Pep Guardiola del Manchester City di quattro astrofisici che si sono aggiunti allo staff degli analisti di dati. Il loro compito, attraverso un tipo di tecnologia 3D utilizzato dalle telecamere, sarà quello di tracciare e monitorare ogni azione dei singoli giocatori al fine di migliorarne il rendimento. Un tempo quello che facevano i preparatori atletici.

Una commistione tra scienza e sport che ha coinvolto, quest'anno, anche gli acerrimi rivali del Liverpool, che hanno collaborato con un'equipe di neuroscienziati tedeschi che hanno contribuito ad allenare i giocatori su alcuni aspetti specifici del gioco, tra cui i rigori. Negli allenamenti precedenti alla finale di Champions League la squadra di Klopp ha equipaggiato i giocatori con elettrodi che misurano l'attività elettrica del cervello, così da stabilire se sono “in the zone”, ovvero perfettamente concentrati rispetto a ciò che devono fare durante l'esecuzione di uno schema su angolo o punizione, o proprio su un calcio di rigore.

Con risultati sorprendenti: il Liverpool è la squadra di Premier League che ha segnato più gol su azione da palla inattiva (15 esclusi i rigori, di cui 11 da corner e quattro da punizione indiretta).

Un gioco di squadra, quello tra scienza e sport, che sembra aver centrato l'obiettivo e che, in modalità differenti, ha portato benefici per le squadre, i tifosi e l’industria in generale. «Più giro d'affari significa più dati generati, diffusi ed elaborati su differenti piattaforme. L'enorme mole di numeri e statistiche prodotta da diverse fonti ha bisogno di un sistema centralizzato di gestione: la data integration rappresenta il futuro per chi vorrà sfruttare al meglio questo enorme tesoro di dati e informazioni» afferma Francesco Borraccino, customer success manager di Primeur Group, azienda italiana di servizi di data integration presente in 28 paesi nel mondo.

Rimane centrale il flusso tra la gestione dei dati da parte delle due parti: chi produce i dati e chi li raccoglie interpretandoli. «Adottare una metodologia di data integration è estremamente vantaggioso», prosegue Borraccino. «Per evitare che i dati siano isolati dal mondo circostante, giocano un ruolo strategico le piattaforme di data integration, disaccoppiando chi produce i dati rispetto a chi li consuma. Una metodologia che – come avviene da noi - consente di suddividere il flusso business in tre fasi: raccolta dati provenienti da sensori o da applicazioni, aggregazione dati o elaborazione con algoritmi di intelligenza artificiale ed infine consegna dei dati derivati ad altre applicazioni, ove gli esperti di dominio (ingegneri meccanici, ingegneri elettronici, matematici ecc.) potranno ulteriormente analizzarli per fornire indicazioni, ad esempio ai piloti, per una strategia vincente».

Siamo agli inizi di una rivoluzione dove i dati sosterranno decisioni e orienteranno scelte, ma dove la componente umana che rende lo sport unico e affascinante, quella del talento, rimarrà centrale. O almeno ci si augura.

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