Números e estatísticas são cada vez mais influentes no mundo dos esportes. Nos Estados Unidos, a paixão pelos dados e pelos números de escalte, isso, a análise do desenvolvimento dos atletas, é tão grande que ganhou as telas, em filmes como “O Homem que mudou o jogo”, com Brad Pitt no elenco. Por isso, usar a revolução proporcionada pelo big data no esporte não se trata apenas de uma boa ideia: é inevitável.

Logo, nada mais equivocado do que a ideia de que o big data é algo que só pode ser usado em processos extremamente tecnológicos, longe dos olhos do público.

No esporte, o volume de dados gerados pelo desempenho dos praticantes das diversas modalidades é uma verdadeira mina de ouro para uma análise qualificada, fornecida pelo big data, produzindo estatísticas extremamente precisas que vão basear o planejamento e as decisões de treinadores, preparadores físicos e dos próprios atletas.

Como as modalidades usam o big data no esporte?

As aplicações do big data no esporte são tantas, que fica difícil a indicação de tudo neste post, mas vamos ver alguns exemplos da sua utilização em modalidades com grandes números de apreciadores no Brasil e no mundo.

Futebol

Os sensores presentes nos uniformes dos jogadores de futebol profissional permitem a criação de mapas de calor, que traduzem as posições que eles mais ocuparam em campo, e de gráficos que apontam os seus padrões de deslocamento e de velocidade, além de dados que podem indicar o seu estado físico ao longo do jogo.

Com esses dados, o treinador pode optar por ampliar ou reduzir a pressão sobre o adversário, ou pode decidir o momento mais adequado para uma substituição.

Fórmula 1

Os carros de corrida são cobertos por centenas de sensores, que geram dezenas de gigabytes de informação, a cada final de semana de provas, para serem analisadas em tempo real pelos engenheiros. Dados sobre o comportamento aerodinâmico do carro, do motor e dos sistemas elétrico e hidráulico orientam as intervenções do piloto e da equipe, indicando a hora certa de parar e as melhores estratégias de corrida.

Basquete

Na NBA, além das informações sobre o desempenho dos atletas, inclusive dos adversários – algo como calcular as probabilidades de acerto de um jogador a uma determinada distância da cesta, em um ângulo X, com ou sem marcação – o big data proporcionou a criação de sites, repletos de vídeos e estatísticas sobre as equipes e jogadores mais populares, aumentando os page views, ano a ano, desde 2014.

As análises de big data são usadas até para orientar o recrutamento de novatos nas ligas universitárias, usando algumas variáveis mais valorizadas pelas equipes como referência para avaliação.

Vôlei

Um dos pioneiros no uso de big data, o vôlei mede o desempenho em fundamentos como saque, recepção e ataques, para avaliar os pontos fortes e as melhores estratégias para os diversos momentos da partida, assim como fatores relacionados ao condicionamento físico.

A Seleção Brasileira, por exemplo, acompanha indicadores como frequência cardíaca, esforço muscular, níveis de impulso, tempo de resposta e movimentação coletiva em quadra.

Dessa forma, o big data no esporte pode mudar as regras do jogo, em diversas modalidades, auxiliando jogadores, técnicos e demais membros da equipe, promovendo vitórias e contribuindo para o sucesso do time.

Quer saber mais sobre como o mundo está mudando com a utilização do big data no esporte e em outros setores de nossas vidas? Siga a gente nas redes sociais. Estamos no Facebook, no Linkedin e no Google+.

Leandro Guimarães
Leandro Guimarães
Leandro Guimarães é o fundador da Know Solutions e trabalha com Business Intelligence desde 2009. Possui amplo conhecimento em Modelagem Dimensional, Data Warehouse e na plataforma Pentaho.

Foi aluno de Ralph Kimball, maior referência mundial no assunto, no curso de Modelagem Dimensional realizado pela Kimball University, em Estocolmo – Suécia.

Já ministrou diversas palestras sobre o tema e atualmente mantêm o blog da Know Solutions, com referências sobre Business Intelligence.

Pós Graduado em Gestão de Projetos de Software pela PUC – Paraná. Trabalhou durante 7 anos na empresa Siemens onde participou de projetos em diferentes países.