Kako duboka analitika utječe na sport?

Prije analize bilo kojih podataka, moramo imati u vidu da podaci ne pričaju na glas, niti se korisne predikcije rađaju same od sebe samo na bazi postojanja podataka. Od izuzetne je važnosti znati kako pravilno pristupiti podacima i iz kojih izvora, kako efikasno pročistiti podatke te kako na bazi dostupnih podataka predložiti odnosno izgraditi model koji nudi odgovore na postavljena pitanja same analize.

Na bazi naprednih alata statističkog učenja, dobivamo razne uvide i spoznaje iz samih podataka, bez kojih nije moguće konstruirati efikasan model dovoljno preciznih karakteristika. U cilju što efikasnije komunikacije s managementom, potrebno je ići korak dalje od formula i moći samih algoritama, kao i crnih kutija koje se kriju iza njih. Potrebno je imati interpretativan model kako bismo kompleksne relacije i strukturu unutar samih podataka mogli vizualno predstaviti na jednostavan i razumljiv način svim dionicima procesa.

Pozitivna asimetričnost distribucije iznosa transfera igrača ukazuje nam na važnost određenih dragulja, budući da iznosi koji se kreću oko takvih dragulja mogu u potpunosti promijeniti cjelokupni dojam vrijednosti cijele skupine, kluba ili reprezentacije. Također, nerazumno je pretpostaviti da su neki parametri distribucije iznosa transfera unaprijed poznati, te samo modeliranje određene pojave bez podrške statističkog učenja baziranog na podacima više ne može zadovoljiti sve zahtjeve managementa.

Stoga je potrebno konstantno reducirati nesigurnosti u modeliranju određenog ponašanja prikupljajući i analizirajući relevantne uzorke podataka, tražiti skrivene veze i strukture među varijablama koje utječu na određeno ponašanje i preventivno djelovati ovisno o cilju uprave kluba.

Duboka analitika nudi važne uvide i spoznaje na sljedeća pitanja

• Je li je dovoljno odluku televizijskog prijenosa utakmica nacionalnih vrsta bazirati samo na spolu?
• Utječu li neki novi faktori na prosječnu gledanost finala natjecanja muških i ženskih nacionalnih vrsta?
• Kako odrediti takve faktore ovisno o tome jesu li kategorijske ili numeričke prirode?
• Utječe li prosječan broj navijača pojedine vrste na odluku televizijskog prijenosa?

Ovisno kome su informacije na gore navedeno od izuzetnog značaja, postupak donošenja odluka baziran na podacima nudi mjerljiva i primjenjiva rješenja.

Podatkovna analitika u sportskom managementu

Uspjeh u sportskom poslovnom svijetu u današnje vrijeme sve više ovisi o sljedećim podacima:

• statistici igrača,
• ugovori s medijima,
• prodaja ulaznica,
• prodaji suvenira i drugih trgovačkih proizvoda,
• o licencama.

Kao nacija srčanih zaljubljenika u razne sportove, izuzetno je važno naglasiti da je svaka informacija u vidu konkretnog podatka visokovrijedna.

U visokobudžetnim sportovima, softveri se postavljaju na samom terenu. Takva softverska rješenja služe za procesuiranje stanja na terenu u obliku važnih informacija poput identifikacije igrača najveće vrijednosti, razvoj njihovih vještina, ali i razvoj balansiranih timova.

Ono što se događa izvan terena, točnije u našim analitičkim uredima kada se svjetla reflektora ugase, je nešto drugačije prirode: kako informacije koje smo dobili u vidu podataka pretvoriti u korisne smjernice koje će povećati prihod kluba, od pojednostavljenja operacija, sve do većeg angažiranja obožavatelja kluba. Podatkovna analiza u sportskom managementu podrazumijeva nekoliko koraka:

• sakupljanje podataka sa i izvan terena, iz različitih izvora,
• analizu i interpretaciju tih podataka u cilju otkrivanja značajnih uvida i informacija.

Također, vrlo je važno istaknuti da podaci sa terena podrazumijevaju performans i zdravlje igrača, kao i održivost igara i taktike. Što se poslovne strane sporta/sportskih klubova tiče, profesionalni sportski klubovi funkcioniraju kao klasična poslovanja, odnosno neprekidno traže nove načine rasta prodaje i redukcije troškova unutar svoje organizacije. Jedan dio modela podatkovne analitike fokusira se isključivo na marketing i prodaju sportskih ulaznica i robnu trgovinu, koristeći pritom prediktivnu analitiku za predviđanje baze svojih potrošača te identifikaciju onih mogućnosti koje povećavaju interes za brend.

Budući da na nacionalnoj razini postoje stotine profesionalnih klubova kroz različite lige, postoji mnogo načina eksploatacije podataka u cilju stjecanja kompetitivne i komercijalne prednosti na tržištu. Za poslovanje kladionica su opće statistike kluba vođene podacima od izuzetne važnosti. Primjenom naprednih analitičkih tehnologija i suptilno osmišljenom analizom podataka, kompanije mogu unaprijediti upravljanje odnosa s klijentima, a klubovi i udruge donositi ključne odluke o svojim najrelevantnijim proizvodima u cilju unapređenja iskustva s klijentima te maksimizirati prihod.

Kako analizirati statistiku pojedinih igrača u cilju vođenja strategije u tijeku same utakmice?

Sportski management podrazumijeva donošenje raznih odluka, od vođenja strategije tokom same utakmice pa sve do određivanja cijene same ulaznice. Eksploatacijom podataka i njihovom dubokom analitikom moguće je efikasnije upravljati individualnim i grupnim performansama u sportskom okruženju. U cilju otkrivanja kritičnih uvida i spoznaja na bazi podataka, potrebno je kombinirati povijesne podatke sa onima uživo, za što je potrebna i dodatna tehnologija. No, nikad ne smijemo zaboraviti da tehnologiju hrane i vode podaci koji se analiziraju za potrebe donošenja odluka u točno određenom trenutku, poluvremenu ili određene pozicije na terenu. Od izuzetne je važnosti moći direktno na terenu vizualizirati same podatke kako bi na najbrži i najefikasniji način dobili određene uvide.

Na bazi rezultata dobivenih dubokom analitikom primjenom statističkog učenja na velikim skupovima podataka, treneri ekipa optimiziraju procese treninga za svoje igrače i razvijaju specijalizirani plan prehrane za dostizanje maksimuma trenažnog procesa. Primjenom podatkovne znanosti razvijanje timske strategije i razvoj određenih taktika postaje značajno efikasniji. Proučavanje podataka povijesnih utakmica baziranog na dubokoj analitici dobiva sasvim novi značaj u otkrivanju određenih obrazaca igre kroz raznorazne uzorke postave, strategije same igre (4-4-2, 3-3-3-1) i ostalih ključnih varijabli specifičnih za samu igru.

Prednost podatkovne analitike u sportskom managementu i kako ju primijeniti

Najrecentniji napredci u prikupljanju podataka i upravljanja modernom tehnologijom značajno su proširili mogućnost primjene duboke analitike u sportu.

Vješto korištenje podataka i statističke analize u cilju otkrivanja novih informacija postalo je nužna i nezaobilazna putanja kroz različite sportove u cilju podrške operacijama njihovih klubova. Praćenje određenih vrsta prosječnih rezultata pojedinih igrača, poput prosječnog broja golova po utakmici ili postotak šuta, postala je baza mjerenja njihovog potencijala ili njihovih određenih kvaliteta. Korištenje podatkovne analitike u sportu podrazumijeva slična znanja i vještine statističkog učenja kao i u ostalim područjima poslovne prakse, uz specifične prilagodbe i ograničenja pojedinog sporta.

U samom analitičkom procesu od izuzetne je važnosti odrediti mjerne parametre poput postotka šuta, te konzistentno prikupljati podatke iz većih uzoraka. Takvi se podaci zatim pročišćavaju i optimiziraju u cilju unapređenja preciznosti određene mjere, a time i korisnosti samih rezultata. Kroz sakupljanje i analizu takve vrste podataka, podatkovna analitika igračima, trenerima I ostalom osoblju tima daje vrijedne informacije u procesu donošenja odluka tokom, ali i prije samog sportskog događaja ili utakmice – proces donošenja odluka vođen podacima.