L’analyse des données dans le football : comment les clubs utilisent le big data pour gagner

Depuis l’avènement des nouvelles technologies et surtout avec l’arrivée de l’intelligence artificielle, le sport et la science sont plus que jamais liés. Les outils de l’IA sont régulièrement utilisés pour améliorer et optimiser les potentiels et les capacités des athlètes, mais aussi du club. Comment cette coopération focntionne ? Découvrez cela dans la suite.

Quels types de données sont collectées par le Big data ?

Ce volet met un accent particulier sur les différentes données qui seront recueillies et traitées par le big data. Au nombre de celles-ci, figurent les :

• Données de performance des joueurs ;
• Données tactiques et de positionnement ;
• Données biométriques et de santé ;
• Données sur les adversaires et les matchs.

Les données de performance des joueurs

Les informations sur les performances des athlètes sont recueillies à l’aide de capteurs portables, de caméras adaptées ou encore de statistiques de jeu. Effectuer votre inscription Melbet en RDC pourrait vous donner plus d’opportunités et y suivre les résultats d’équipes entières en plaçant des paris. Ces différents dispositifs prennent en compte la fréquence cardiaque, l’accélération, l’endurance, la vitesse de pointe, la vitesse des tirs et bien d’autres données.

Étude de données sur les tactiques et du positionnement

À chaque fois qu’une tactique est mise en place et adoptée par le collectif, vous pouvez utiliser la vitesse de positionnement de chacun des athlètes pour en évaluer la rentabilité. Cela peut permettre en fonction de la vitesse et de la réactivité de chacun d’entre eux, revoir la formation et faire quelques remplacements. Le big data permet d’optimiser votre système de jeu.

Enregistrement des données biométriques et santé

Grâce aux analyses effectuées à l’aide du big data, il est possible d’avoir un suivi en temps réel de l’état de santé des joueurs, mais aussi de prévenir les possibles blessures. Ce point est étroitement lié aux tactiques de jeu en ce sens que le big data peut à nouveau intervenir pour apporter des variantes de la même tactique.

Utilisation des données sur les adversaires et récentes rencontres

Comparer l’équipe actuelle à ses principaux adversaires en se basant sur les précédentes rencontres et formes des deux équipes permet de trouver des failles exploitables. D’un autre côté, les coachs ont une meilleure idée des capacités manquantes à leurs joueurs et s’adaptent en conséquence.

Les différentes technologies et outils mis en jeu

Le big data est un outil informatique qui prend en compte un nombre plutôt important de logiciels secondaires. C’est la combinaison de ces nombreuses composantes qui fait l’utilité du big data. Pour le suivi des joueurs sur le long terme, les données collectées sont stockées suivant des systèmes bien définis. Il est possible d’utiliser le HDFS (Hadoop Distributed File System) qui stock les données sur machines, le NoSQL Databases ou encore le Data Lakers. Le traitement des données est assuré grâce à des frameworks tels que Apache Hadoop du système HDFS.

En récupérant et en traitant ces données en temps réel, le big data offre aux équipes une vue d’ensemble sur l’évolution de l’effectif. Par ailleurs, en intégrant et en orchestrant le traitement de ces données, le big data réduit les dépenses du club en réduisant le personnel alloué à la section informatique. Ainsi, l’utilité du big data est également palpable en marketing. Pour les adeptes de paris sportifs, sachez que c’est un outil très apprécié des bookmakers.

Comment s’utilise et à quoi sert le big data dans le foot alors ?

Le rôle premier du Big data ici est d’abord d’assurer le suivi des performances des footballeurs. À l’aide des capteurs biométriques et autres outils précédemment cités, les données de performance de chaque joueur sont enregistrées et traitées en temps réel à une vitesse hors-norme. Ainsi, il est possible de revoir en plein entraînement, la méthode à suivre pour chaque joueur afin d’exploiter son potentiel. Le big data est un outil adapté à la personnalisation. Ces derniers sont également employés dans la mise au point de tactiques et de stratégies de jeu. En effet, il est important d’avoir une idée claire et précise de donner comment l’endurance des joueurs afin de prévoir jusqu’aux possibles remplacements.

Étant donné que le Big data s’étend également au collectif des autres équipes, il permet de trier sur le volet de nombreux joueurs suivant certains critères. C’est tout simplement idéal dans le recrutement, pour combler des manques dans l’effectif ou découvrir de nouveaux talents. Les capteurs de mouvements quant à eux peuvent donner pour les plus avancés, une vision accrue des mouvements internes du corps durant le déplacement des joueurs. Cela permet concrètement d’éviter des blessures. Pour rappel, les blessures sont un frein conséquent au développement d’un joueur et entament son état mental.

Quels sont les défis que rencontre l’analyse de données ?

Au nombre des difficultés rencontrées par l’analyse du big data figure la qualité et surtout la fiabilité des données traitées. En réalité, l’information, en l’occurrence les données ici présentées, est une denrée très périssable. Ainsi, les données collectées par le système doivent être régulièrement mise à jour par une main humaine pour un résultat correct. D’autre part, il faut tenir compte de la diversité des sources de données. En effet, plus il y a de sources exploitées, plus la probabilité de fiabilité des informations est augmentée. Pensez à élargir au maximum le champ d’action du big data avec un filtre pour les données les plus récentes.

D’autre part, il est assez compliqué de faire face à la confidentialité et la sécurité sur les données sensibles. D’abord, il est exigé que le big data respecte un certain nombre de réglementations sur la vie privée suivant chaque pays. Cela peut constituer un frein relativement important étant donné que les possibilités d’exploitation sont réduites. Cela peut parallèlement conduire à la collecte de données erronées ou dépassées. Pour finir, avec la mise au point en continu de nouvelles innovations, encore faudrait-il que le système d’analyse soit en mesure de s’adapter. Déjà, il sera régulièrement confronté à l’analyse de volumes de données toujours plus importants. Dans un même temps, la diversité de ces données sera également un défi à relever.

Conclusion, le big data est un outil adopté par le monde du sport pour ses nombreux apports. D’abord au niveau des joueurs, il joue un rôle de booster de performances et facilite l’assimilation et l’ajustement des stratégies pour les collectifs. Cependant, il faut reconnaître qu’il est limité face aux données variées et d’un volume imposant.