Ostatnie osiągnięcia Liverpoolu budzą zachwyt i zaskoczenie. Co wpłynęło na znaczną poprawę jakości gry zawodników? Technologia, a dokładniej – big data.
Ostatnie dwa rozegrane turnieje były dla Liverpoolu wielkimi osiągnięciami. Od początku 2019 roku możemy właściwie mówić o zdecydowanej poprawie graczy z Anfield. Pierwsze zwycięstwo w finale FA Cup z Chelsea, następnie wyrównana (choć zakończona porażką 1:0) walka z Realem Madryt o tytuł czempiona Ligi Mistrzów. W jaki sposób technologia miałaby doprowadzić zawodników do tych sukcesów?
Musimy zacząć od początku i wyjaśnić, czym w ogóle jest big data? Spróbujmy to wytłumaczyć na przykładzie: z GPS-u w telefonie korzysta aktualnie cały świat. Większość kierowców wykorzystuje go nie tylko po to, aby znaleźć drogę z punktu X do punktu Y, ale także żeby ominąć korki, roboty drogowe itp.
Te wszystkie informacje pobierane są bezustannie od milionów użytkowników, administracji, która informuje o utrudnieniach itd. Ta pula danych trafia do bazy. Informacje zebrane w ten sposób są zbyt liczne, aby człowiek samodzielnie był w stanie zrobić z nich użytek. Co chwilę pojawia się nowa informacja, która uaktualnia obecny stan wiedzy.
Dlatego właśnie analityk big data wykorzystuje sztuczną inteligencję do operowania tak ogromną ilością danych. Gromadzi, segreguje i wydobywa z nich potrzebne informacje. Odwołując się do przykładu z GPS-em: w ten sposób można zaobserwować, że w miejscu, w którym jest ruchliwe skrzyżowanie, codziennie między godziną 14 a 16 są kroki, które spowalniają podróż kierowców średnio o 15 minut.
I taką informację ujrzymy podczas podróży w GPS. Jeżeli jednak któregoś dnia ruch będzie niewielki, to big data zbierze dane dotyczące małego natężenia samochodów i również nas o tym poinformuje. Użyteczne narzędzie, prawda?
Zbierane w ten sposób informacje wykorzystywane są m.in. przez policję, wojsko, administrację, firmy marketingowe i PR, a także przez kluby sportowe. Ostatnimi czasy na tym rynku szczególną rangę wyrobiła sobie znana już firma Intel.
Upraszczając: korporacja gromadzi dane dotyczące piłkarzy, wskazuje ich słabe i mocne strony. Następnie analityk przetwarza wszystkie dostępne informacje i przekazuje je trenerowi, który może je wykorzystać podczas treningu. W ten sposób można szlifować umiejętności zarówno pojedynczego piłkarza, jak i cały zespół.
Do tego dochodzi jeszcze aspekt transferów. Starsze pokolenie wciąż stawia na osobiste obserwacje poszczególnych zawodników i ewentualnie liczbę goli w tabelkach. Big data proponuje jednak o wiele dokładniejsze pomiary graczy, dlatego m.in. trener Brighton, Graham Potter, zanim zakupił zawodników, najpierw całą sprawę przedyskutował ze swoim analitykiem.
Zdjęcie główne: Markus Spiske/pexels.com
