En estos días está de moda recurrir al análisis de datos deportivos para profundizar en cómo está configurado un equipo para competir y qué métricas tienen más sentido para el rendimiento de los jugadores en un juego. Para los Seattle Seahawks, esa inmersión comienza con un “lago de datos” construido con Amazon Web Services.
Un lago de datos es un “repositorio centralizado que permite a las organizaciones almacenar, gobernar, descubrir y compartir todos sus datos estructurados y no estructurados a cualquier escala”, dice Werner Vogels, director de tecnología de Amazon y autor de una nueva publicación de blog que debería Haga que cualquier aficionado al fútbol se sienta más allá de las X y O de la analítica convencional.
Amazon amplió su asociación con la NFL cuando aseguró un acuerdo con los Seahawks el año pasado para convertirse en el proveedor oficial de servicios en la nube del equipo.
Vogels, un fanático del fútbol en el fondo, tiene una pasión creciente por el fútbol americano principalmente debido a la forma en que la tecnología está impactando la progresión del deporte y cómo los Seahawks están a la vanguardia en la adopción de nuevas tecnologías como el aprendizaje automático, Internet de las cosas y sin servidor. arquitectura para realizar mejoras desde la seguridad del jugador hasta el rendimiento en el campo.
Todo comienza con datos, escribe Vogel, y el impacto se siente en varias áreas clave relacionadas con el equipo:
- Evaluación y adquisición de talento: La exploración tradicional se complementa con el análisis de AWS, ya que los Seahawks recopilan datos como el tamaño de la escuela de la que proviene un jugador, la posición que desempeñan y los roles que han desempeñado dentro del estilo de juego de ese equipo universitario. Junto con los datos sobre los Seahawks, incluido su estilo de juego y los jugadores actuales en el equipo, un modelo ML evalúa si un jugador encaja bien o no. El modelado se usa durante el draft de la NFL y en la agencia libre.
- Tiempos de salud y recuperación del jugador: Cada jugador recibe una evaluación inicial de salud de referencia y el equipo recopila información continua sobre los jugadores, como el nivel de esfuerzo, la tendencia de las repeticiones en la práctica, los movimientos explosivos, la frecuencia con la que hacen ejercicio y más. El seguimiento de estos datos permite a los Seahawks maximizar las ganancias de un jugador, reducir las lesiones de tejidos blandos y comprender mejor su carga desde la práctica hasta los juegos. Con el lago de datos en AWS, la información es más fácilmente accesible en un solo lugar.
- Planificación del juego: El análisis de video es clave para el trabajo de preparación que implica analizar el talento o prepararse para un oponente. Los Seahawks han trabajado con el Laboratorio de soluciones de aprendizaje automático de Amazon para crear modelos de aprendizaje automático personalizados que identifiquen automáticamente a los jugadores en el campo y el tipo de juego. Los científicos de datos de Seahawks pueden cargar jugadas de la carrera de un jugador y ver qué han hecho con más éxito, lo que podría ayudar a integrar a ese jugador en ciertos esquemas y maximizar sus resultados más rápido que antes.
Es discutible cuánto toda esta tecnología y datos realmente equivalen a ganancias. Si bien sabemos, como hemos escuchado en alguna parte, que el la separación está en la preparación, es probable que pocos fanáticos deseen un mejor análisis de datos si los Seahawks no salen y ganan simplemente con el talento humano reunido.
Pero en lo que respecta a Vogels, no es necesario buscar muy lejos las respuestas sobre por qué el equipo está empatado en el primer lugar en la NFC Oeste: los Seahawks “cuentan con la ayuda de toda la preparación meticulosa que se pone en cada día de juego, algunos de los cuales provienen directamente de este lago de datos “.
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