Sport Tech: per vincere servono i Big Data

Esplode il mercato degli analytics: grazie alle nuove tecnologie il giro d’affari cresce del 166% in 5 anni e toccherà 8 mld di euro nel 2026.

Pubblicato il 26 agosto 2022

In estate tutte le attenzioni sono concentrate sul vortice innescato dal calciomercato: i nomi sui giornali, le indiscrezioni, i tweet. In questi due mesi, però, le squadre lavorano dietro le quinte, iniziando lunghe preparazioni in ritiri di montagna o in tournee internazionali. All’immagine delle ripetute nei boschi e del recupero muscolare dei calciatori immersi nei torrenti ghiacciati si sono sostituti i rilevatori GPS che indossano i giocatori per capire velocità e intensità del lavoro, parametri importanti per costruire programmi personalizzati. Oppure i droni che registrano i movimenti della squadra, fornendo preziose informazioni tattiche ai Match Analyst, un ruolo moderno ma che ha radici antiche. Nato nel 1950 in Inghilterra grazie all’intuizione di un contabile, Charles Reep, che era solito annotare, con carta e penna, tutti gli eventi a livello statistico delle partite dello Swindon. Settant’anni dopo, il passaggio dall’analogico al digitale ha determinato la creazione e lo spostamento di milioni di dati su numerosi dispositivi: molte aziende sfruttano sempre di più le potenzialità dei Big Data e anche lo sport professionistico sta andando in questa direzione. Come emerso dal report di Research and Markets nel 2022 il giro d’affari per il mercato dei dati nello sport ha raggiunto la cifra di 3 miliardi di euro, un volume che è destinato a crescere fino a 8 miliardi di euro nel 2026(+27% CAGR). Un incremento del 166% in 5 anni. “Più giro d’affari significa più dati generati, diffusi ed elaborati su differenti piattaforme. Questa enorme mole di numeri e statistiche ha bisogno di un sistema centralizzato di gestione: per questo motivo la Data Integration rappresenta il futuro per chi vorrà sfruttare al meglio questo tesoro di informazioni” afferma Francesco Borraccino, Customer Success Manager di Primeur Group, azienda multinazionale italiana leader nei servizi di data integration presente in 28 paesi nel mondo.

Uno dei casi più eclatanti di Data Analysis è Moneyball, il film che racconta la storia della squadra di baseball degli Oakland Athletics. Nel 2001 il General Manager della squadra Billy Beane mette a punto un metodo innovativo per la campagna acquisti: selezionare gli atleti basandosi quasi esclusivamente sulla percentuale che indica il numero delle volte in cui il giocatore conquista una base senza aiuto di penalità. Questa vicenda ha contribuito a rivoluzionare il metodo con cui vengono misurate le prestazioni dei giocatori: l’esperienza e l’intuizione tradizionali vengono integrate ad un approccio basato sui dati.Progressivamente altre squadre della NFL iniziano ad adottare questa visione e il metodo si diffonde anche ad altri sport come NBA, Formula 1 e calcio. L’applicazione delle tecnologie che forniscono dati ha raggiunto livelli di dettaglio impressionanti, e gli esempi sono diversi e trasversali: tutte le franchigie NBA hanno installato 6 telecamere nelle passerelle delle arene per tracciare i movimenti di ogni singolo giocatore e della palla ad una velocità di 25 volte al secondo. Anche dall’altra parte dell’oceano a guidare l’innovazione è il mondo anglosassone. Il Manchester City ha aggiunto allo staff degli analisti quattro astrofisici. Segue la stessa linea la rivale, il Liverpool, che ha attirato talenti con un background completamente opposto a quello sportivo, assumendo fisici e neuroscienziati. Negli allenamenti precedenti alla finale di Champions League la squadra di Klopp ha utilizzato dei sensori applicati alla testa degli atleti con il fine di raccogliere dati su come reagiscono i circuiti cerebrali. Se il calcio sta provando ad aumentare la quantità di dati a sua disposizione c’è un altro sport che ogni fine settimana ne genera più di quanto un club ne produca in una stagione: la Formula 1. Ogni vettura di F1 contiene 300 sensori che spostano 1,1 milioni di dati telemetrici al secondo trasmessi dalle vetture ai box. Durante ogni weekend di gara 160 terabyte di dati vengono inviati tra il circuito remoto e il centro multimediale e tecnologico della Formula 1. Le squadre sportive che necessitano di un accesso continuo ai propri dati stanno iniziando a cercare soluzioni cloud flessibili e sostenibili per migliorare le proprie capacità di archiviazione dei dati.

“Adottare una metodologia di pura data integration è estremamente vantaggioso anche nel caso del settore sportivo”, prosegue Borraccino. “Per evitare silos aziendali, in cui i dati risiedono isolati dal mondo circostante, giocano un ruolo strategico le piattaforme di data integration, come quella con cui Primeur fa viaggiare i dati in modo sicuro, affidabile e disaccoppiando chi produce i dati rispetto a chi li consuma. La metodologia di pura data integration ci 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 aggiunge Francesco Borraccino. Essere in grado di accedere senza problemi ai dati nel cloud per raccogliereinformazioni utili dalle varie sorgenti al tempo opportuno, saperle trasformare e aggregare correttamente perché gli esperti possano effettuare le loro analisi, può fare la differenza tra una vittoria e una sconfitta per alcune squadre sportive.

La rivoluzione dei Big Data non coinvolge solo i club a livello interno ma impatta sull’offerta dei broadcast, sulle scelte degli arbitri e sulle modalità di ingaggio degli appassionati. In Qatar, durante i Mondiali del 2022, verrà lanciato il fuorigioco semi-automatico. Questo strumento dispone di 12 telecamere di localizzazione e 29 punti di raccolta dati per ogni singolo giocatore, calcolando la loro posizione in campo 50 volte al secondo e sezionando ogni parte del corpo passibile di fuorigioco. All’internodel pallone verrà posto un sensore che invierà segnali alla sala di controllo 500 volte al secondo, risultando così fondamentale nei casi millimetrici. L’ultima decisione però spetta sempre all’essere umano: prima di segnalare l’infrazione, al VAR controlleranno manualmente i dati ricevuti e dopo pochi secondi potranno informare l’arbitro. La F1, invece, sta utilizzando il cloud computing anche per portare i fan all’interno dell’esperienza di gara in modo nuovo attraverso F1 Insights, proponendoalle trasmissioni di tutto il mondo i dati provenienti dai sensori insieme ai video delle telecamere di bordo. Questi approfondimenti aiutano i fan a comprendere le decisioni e le strategie di gara prese dai piloti o dai team in una frazione di secondo, che influenzano enormemente l’esito di una corsa.



Contenuti correlati

  • La data integration

    Grazie all’integrazione dei dati della produzione è possibile monitorare e migliorare i processi. Vediamo la proposta di Sick Con l’avvento di Industria 4.0 e della digitalizzazione dei processi, le aziende dispongono di un patrimonio enorme di dati...

  • L’AI per la qualità produttiva

    L’applicazione dell’AI alla gestione della qualità non si limita alla semplice raccolta e analisi dei dati: le tecnologie predittive, oggi, consentono di costruire modelli che anticipano le problematiche prima ancora che si manifestino, migliorando la resa delle...

  • I dati digitali per la competitività

    È sempre possibile modificare strutture originarie progettate in modo da limitarne l’evoluzione con nuovi sistemi incentrati su flessibilità e scalabilità, utilizzando simulazioni di eventi, testando potenziali modifiche e garantendo il futuro dell’azienda Settori come il food&beverage, il...

  • Quando l’acqua è vita

    La piattaforma PcVue è stata scelta per realizzare il sistema di supervisione e gestione dell’acqua della diga di Karian, in Indonesia Situata nella provincia di Banten, a un’ora di auto da Giacarta, la diga di Karian testimonia...

  • Analisi dei dati nell’industria: contesto nazionale

    Oggigiorno le organizzazioni che sono in grado di raccogliere le informazioni e utilizzarle in modo efficace possiedono un forte vantaggio competitivo sul mercato Il dato è l’elemento più prezioso al mondo, infatti è il risultato di un...

  • I dati? Sono acquisiti in modo sicuro e affidabile

    Grazie a soluzioni Softing è possibile un’integrazione sicura e centralizzata dei dati e la gestione del modello informativo per OPC-UA e SAP Business Suite Un importante gruppo industriale internazionale, specializzato nella produzione e distribuzione di sistemi di filtraggio...

  • Minsait rapporto adozione AI aziende industriali
    Rapporto Minsait, AI in produzione già nel 67% delle aziende industriali

    L’intelligenza artificiale è diventata un potente strumento di trasformazione del settore industriale. In un contesto in cui l’obiettivo è quello di aumentare la produttività e la competitività, il 67% delle aziende industriali sta già utilizzando l’AI e...

  • Dati pronti all’uso

    Sensori per l’impiego in ambienti critici, in settori quali l’alimentare e il farmaceutico, con il plus della comunicazione IO-Link Resistenti all’esterno, intelligenti all’interno: gli Smart Sensor W4 Inox di Sick sono la soluzione in tutte quelle situazioni...

  • Vertiv: il ruolo della tecnologia di rete è in continua evoluzione

    Oggi stiamo producendo una quantità enorme di dati (a livello personale e professionale), la maggior parte dei quali viene elaborata in vario modo, archiviata e recuperata su richiesta. Di conseguenza, il settore dei data center è cresciuto...

  • Comunicazione industriale: conviene il fai da te?

    Qual è il dubbio più grosso di un’azienda che deve far parlare le macchine tra di loro? Per molti il problema è: “sviluppare in autonomia o acquistare soluzioni ad hoc?” se si è incerti sul da farsi,...

Scopri le novità scelte per te x

  • La data integration

    Grazie all’integrazione dei dati della produzione è possibile monitorare e migliorare i processi. Vediamo la proposta di...

  • L’AI per la qualità produttiva

    L’applicazione dell’AI alla gestione della qualità non si limita alla semplice raccolta e analisi dei dati: le...