Recentemente, você deve ter visto que a SAP está disponibilizando suas soluções voltadas ao futebol – usadas pela seleção alemã, inclusive – para que qualquer equipe tenha acesso a novas formas de analisar seus dados e melhorar resultados. Mas é preciso saber que essa não é a única utilização das tecnologias no mundo esportivo. Há uma grande quantidade de aplicações surgindo com frequência e com variedades bem interessantes.

É preciso entender que a utilização de tecnologias nos esportes vai muito além da instalação de sensores em jogadores, bolas ou equipamentos. O que buscamos mostrar neste artigo está diretamente relacionado às possibilidades que são conseguidas com a análise de dados e, mais do que isso, com o aproveitamento correto deles. É a maneira como as informações serão usadas que fará a diferença no futuro.

Dados... Muitos dados

O caso da seleção alemã é um excelente exemplo de aproveitamento de dados. Ele foi possível graças à solução Sports One, que se baseia nas nuvens e permite que técnicos e assistentes possam ter um grande volume de dados acerca de cada jogador de seu elenco – o que significa uma fácil verificação sobre precisão, domínio de bola, capacidades físicas, resistência e muito mais.

Mas essa quantidade de dados não serviria de nada sem os direcionamentos corretos. É por isso que as soluções de Big Data são tão plurais. É por meio do cruzamento desses dados com o de outras equipes ou de jogadores-padrão (com dados medianos usados para o nivelamento e avaliação) que eles começam a fazer sentido. Nesse mesmo ponto, fica bem claro porque falamos de Big Data e Nuvens, não de sistemas locais.

Em um futuro próximo, muitos outros esportes devem ter o Big Data e os softwares de análise sendo implementados para análises mais completas e precisas. As possibilidades são muito amplas e podem ir desde o beisebol (com análises de arremessos e rebatidas, performances individuais) até ao voleibol (com potências de saques, estatísticas avançadas sobre passes). É praticamente impossível pensar em alguma modalidade que não tenha espaço para esse tipo de aplicação. Abaixo você pode conferir um exemplo bem interessante.

Hockey e dados: um presente para os fãs

No início deste ano, a mesma SAP anunciou uma parceria com a NHL (a Liga Nacional de Hockey no Gelo dos Estados Unidos e Canadá) para gerar dados estatísticos muito mais complexos. Como explicado pela própria liga, na primeira fase da nova implantação serão coletados e organizados os dados sobre tentativas de lance a gol, defesas, média de pontos a cada período, bloqueios e muito mais. Mas é somente nas próximas fases que os fãs verão as reais possibilidades.

Com o início dos playoffs da NHL, os dados serão mostrados também com filtros avançados de demonstração, ferramentas de visualização e cruzamento de dados das equipes – permitindo que fãs e analistas saibam com muita precisão quais são os tipos de estratégia que fazem efeito contra cada time. Mas ainda veremos uma terceira fase no sistema, que ainda permitirá a comparação entre jogadores e previsões de performance individuais.

Esta terceira fase é a que mais chama a atenção e é a que mais envolve o famoso Big Data. As máquinas dedicadas podem fazer cruzamentos de informações sobre como cada jogador se comporta em relação às diferentes situações em que podem se encontrar. Dessa forma, é possível prever o desempenho de cada atleta com um alto nível de assertividade. A finalização do projeto ainda terá a digitalização de todos os dados anotados desde o início da liga, em 1917.

É preciso de sensores?

Uma das grandes expectativas que muitos têm ao ouvirem falar sobre a Internet das Coisas e sobre o Big Data aplicado aos esportes é relacionada a sensores. Quando eles se tornam necessários para as aplicações e quando eles são apenas artifícios dispensaveis (sendo possível usar dados inseridos manualmente)? Responder a essa questão pode ser um desafio em diversos momentos, mas o mundo esportivo vem demonstrando sabedoria nas respostas.

Esportes de alto nível estão sempre relacionados à otimização. Isso vale para o uso dos dados e vale para os vestuários. Logo, a instalação de um sensor – com necessidades energéticas e dimensões variadas – nas roupas pode não ser algo tão interessante. Se levarmos isso para os wearables, acabamos limitando muito a esportes individuais e sem contato.

Tendo isso em mente, entende-se porque esportes que envolvem velocidade acabam sendo um bom campo de testes para os sensores. Ciclistas, por exemplo, podem ter relatórios completos de velocidade, desempenho em cada setor das provas – pontos fortes e fracos de cada atleta –, condições de saúde... Como já dissemos em outro momento: as possibilidades são muitas.

Quando isso será realidade?

Quando pensamos nos exemplos que estão sendo implementados na Liga de Hockey e no da seleção alemã de futebol,é comum imaginarmos que se tratam de testes muito distantes da realidade. Mas a verdade é que tudo isso já existe e está sendo aplicado em todo o mundo. Há uma grande gama de equipes e organizações que já utilizam soluções de Big Data nos esportes e isso só tende a crescer – num movimento quase obrigatório do esporte de alto nível.

Em um evento realizado em Orlando (Estados Unidos), Stefan Wagner (Gerente-Geral de Mídia, Esportes e Entretenimento da SAP) revelou que o Sports One mencionado mais acima já estará disponível no mercado mundial no iníico do segundo semestre. Vale dizer também que o executivo revelou que existe uma plataforma aberta para que desenvolvedoras possam criar soluções ligadas a ele – como apps Mobile, gadgets e integradores de dados.

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Como você acabou de ver, são muitas as aplicações da tecnologia nos esportes e elas vão além dos campos e das pistas de treino. O Big Data pode ser usado até mesmo no acompanhamento de reabilitação de atletas e na criação de bancos de informações sobre lesões – algo similar ao que mostramos neste link. Quais serão os próximos passos nesse cenário? Estamos ansiosos para descobrir.

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