Dati e sport, un mercato da 90 miliardi e qualche pericolo

Dati e sport, un mercato da 90 miliardi e qualche pericolo

Tutto è iniziato nel 2014: il sodalizio tra tecnologia e sport ha dato il là a quella che oggi viene già definita come una vera e propria rivoluzione. Tra microsensori indossati dagli atleti, Intelligenza Artificiale, cloud, Internet of Things e machine learning, ci si affida con maggiore precisione all’analisi dei dati. Anzi, dei big data. E per capire l’importanza della svolta, basti pensare che il mercato globale degli sport professionali è stimato in 90 miliardi di dollari, e poi farsi due conti (Global sports market – total revenue from 2005 to 2017). Read it in English.

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Iniziata con la partnership tra la Major League Baseball e il sistema cloud Player Tracking System, creato da MLB Advanced Media insieme a Amazon Web Service (AWS), questa tendenza si sta progressivamente espandendo a sempre più discipline professionistiche (AWS: lo sport entra in una nuova era, quella dei Big Data).

L’esempio più eclatante è la collaborazione stretta tra la National Football League (NFL) e AWS: sfruttando una combinazione di cloud computing, data science e apprendimento automatico, l’enorme mole di dati su velocità, posizione del campo e schemi di movimento, raccolti, sin dal 2015 dalle etichette elettroniche Rfid (identificazione a radiofrequenza) di Zebra Technologies, applicate sugli spallacci dei giocatori e, più recentemente, dai sensori sugli arbitri, sui segnapunti, sui piloni delle estremità e persino nel pallone, possono ora essere trasformati in valore per le squadre e i tifosi.
La NFL vanta 180 milioni di fan in tutto il mondo, di cui “solo” 17 milioni frequentatori degli stadi. Il che significa che circa il 90% segue gli incontri in televisione (nel 2017 le partite della NFL hanno rappresentato 37 delle prime 50 trasmissioni televisive più votate), on line e sullo smartphone, con  relativi game e, ça va sans dire, grande giro di advertising.

Al momento una settimana di incontri genera 3 TB di dati ad uso e consumo delle squadre. Ogni squadra, infatti, ha accesso ai propri dati (e non a quelli degli avversari!) per valutare le proprie prestazioni, anche tramite il supporto di scienziati e data analyst interni, assoldati all’uopo. Parte di questi dati sono anche a disposizione in tempo reale  delle trasmissioni CBS per spiegare alcuni dei passaggi più importanti del match. Ai tifosi la NFL ha dedicato un portale, che propone qualunque tipo di statistica di gioco. (How the NFL and Amazon unleashed ‘Next Gen Stats’ to grok football games).

Dopo il baseball e il football, l’IoT e l’IA stanno trovando applicazione anche nella Ultimate Fighting Championship, l’organizzazione americana di arti marziali miste (MMA). E ancora: gli allenatori sempre più spesso utilizzano i big data per comprendere quali fattori migliorano le performance degli atleti olimpionici(How Big Data Is Revolutionizing Sports)

Gli esperti però lanciano un alert: cosa succederebbe se i dati approfonditi sui giocatori cadessero nelle mani sbagliate? Mentre i dati sulle prestazioni di gioco possono essere ottenuti con la semplice osservazione esterna, i dati sull’allenamento e sullo stile di vita degli atleti sono più preziosi e pericolosi. Per esempio scoprire che un giocatore stenta a riprendersi da un infortunio potrebbe nuocere al suo prezzo e, quindi, anche alla squadra (The Big Risks Of Big Data In Sports).

La soluzione però già c’è e si chiama sicurezza: si tratta di tutelare appropriatamente i dati, tramite password e crittografia!

 

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