A Gestão de Dados é parte essencial do tratamento de dados, independente da área ou setor. Se existem dados, a Gestão e Governança deles é necessária para garantir análises concretas e auxiliar decisões confiáveis.
No mundo do esporte, o desenvolvimento de tecnologias para medir a saúde e performance dos atletas transforma rapidamente a forma com que eles jogam, treinam e até mesmo planejam suas carreiras.
Se incluirmos ainda dados fornecidos pelos torcedores e audiência de jogos, que impactam diretamente orçamentos e vendas, a questão da Gestão de Dados no esporte se torna ainda mais complexa.
Por conta dessa quantidade cada vez maior de dados obtidos de fontes diversas, tanto dos atletas quanto do público, questões de como utilizar essas informações da melhor maneira e de forma ética e correta ainda precisam ser respondidas.
Desafios da Gestão de Dados no Esporte
Chegamos em um momento em que não contamos apenas com o instinto ou intuição de treinadores ou olheiros – temos também os dados para embasar escolhas e aumentar as chances de vencer em um ambiente cada vez mais competitivo.
Ainda é comum empreendimentos focaram em adquirir muitos dados, ou buscar as tecnologias e modelos mais avançados para gerar insights com esses dados.
O que acontece é que, assim como em outras áreas, a Gestão e Governança de Dados é deixada de lado.
O resultado são análises pouco precisas e com baixa confiança da equipe, levando a contar, novamente, “apenas” com o olhar afiado da equipe técnica, quando poderíamos ter uma vantagem a mais.
E isso vem acontecendo para campos os esportes, sejam eles mais tradicionais, e-games, apostas, eventos ao vivo e muito mais.
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As Causas dos Desafios da Gestão de Dados
Fontes de Dados
Os princípios de Gestão de Dados passam por unificar e integrar as diversas fontes de dados para analisá-las de forma holística. Quando o Programa de Gestão de Dados é bem aplicado, os conjuntos de dados estão seguros e bem organizados, garantindo o retorno sobre o investimento para a tecnologia.
No sistema atual, diferentes equipes constroem plataformas de dados esportivos independentes de acordo com as necessidades de seus clubes, resultando em ilha de dados. É necessário integrar diferentes sistemas e construir uma plataforma unificada, permitindo avaliar diversas relações entre entidades.
Integrar as fontes de dados garante que não haverá medidas misturadas, referências diferentes, falta de padronização e confusão entre termos.
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Privacidade e Regulamentações
Uma questão ética que surge é de como proteger a privacidade dos atletas e evitar o vazamento de informações confidenciais.
É necessário implementar um controle rígido e que os processos de análise de dados contem com estratégias relevantes de anonimização de dados para melhor proteger privacidade dos atletas.
Contar com um Programa de Gestão de Dados eficiente onde se conhecem os dados é fundamental para determinar qual a categoria dos dados em relação a sensibilidade, definir quem pode ter acesso a eles e oferecer informações relevantes aos atletas que forneceram aos dados quanto ao tratamentos dos mesmos.
Outra questão sobre a privacidade é em relação a quem será o dono dos dados. Algumas ligas estabeleceram comitês de sensores e acessórios que aprovam o uso de dispositivos e dados. Por exemplo, a NFL afirma que “cada jogador individual é dono dos seus dados pessoais coletados por sensores”, enquanto o acordo coletivo da NBA diz que “um jogador terá acesso total a todos os dados coletados sobre ele a partir de acessórios aprovados”.
Muitos atletas não gostam de usar esses sensores pois sentem que fazem parte de um experimento de laboratório, enquanto outros se preocupam que, embora tal uso seja proibido, a coleta de dados biométricos possa influenciar as negociações contratuais. Alguns também expressam preocupações de que a coleta de dados necessária invadirá cada vez mais atividades fora do trabalho, como dormir.
Um exemplo desse conflito é o “Project Red Card”, um grupo jogadores de futebol no Reino Unido está processando casas de apostas e empresas de processamento de dados, alegando que lucram ilegalmente com estatísticas de jogadores.
Fair play
Atualmente, a maior parte das coletas e análises de dados biométricos acontecem durante os treinos ou nas avaliações pós-jogo. Ainda não existes regulamentações claras para coleta e uso de dados no momento dos jogos – mesmo que os dados sejam coletados no jogo, normalmente não são usado para nenhuma decisão imediata.
Algumas ligas proíbem a coleta e o uso de biometria no momento da partida, a menos que previamente aprovado. Por outro lado, os dados de posicionamento e GPS já são utilizados em ligas como a NFL, permitindo uma melhor visão de como as estratégias de jogo estão funcionando.
Como garantir a ética no uso dos dados, em conjunto a manter uma competição limpa e justa para todos os times? Até que ponto o uso de análises de dados e predições pode ser permitida mantendo o fair play?
A Gestão de Dados é uma aliada à solução desse questionamento uma vez que permite entendermos os processos pelos quais os dados passam, de onde eles vêm, quais suas limitações e permitindo auditorias e conhecimento completo do ciclo de vida dos dados.
Novas experiências
Utilizar os dados de performance dos jogadores pode apimentar a experiência dos torcedores e criar novas maneiras de os torcedores se envolverem com o esporte e atletas. Isso pode levar a novas fontes de receita, gerar novas oportunidades de marketing e patrocínio.
Por exemplo, a Professional Squash Association (PSA), trabalhando com o Sports Data Labs, exibe os batimentos cardíacos dos jogadores em tempo real durante as transmissões. O objetivo é dar aos fãs uma melhor compreensão do atletismo do jogo, além de criar mais emoção em torno da partida, qualquer receita gerada por meio dos dados biométricos é compartilhada entre a liga, os jogadores e os parceiros.
Outra maneira de jogadores e ligas ganharem dinheiro é licenciando dados de jogadores para organizações como ligas de esportes de fantasia, empresas de apostas esportivas, emissoras e empresas de saúde e fitness. Em 2017, a NFL Players Association chegou a um acordo com a Whoop que permitia que os jogadores vendessem seus dados pessoais de saúde coletados pelos acessórios que utilizavam.
Outros tipos de oportunidades também existem, como a tentativa da Alliance of American Football, em parceria com a MGM, de desenvolver um aplicativo que permitiria apostar durante jogos em que as probabilidades eram ajustados com base em dados fornecidos pelos acessórios utilizados pelos jogadores.
Centralização de Dados
Tendo todas as fontes de dados padronizadas e integradas, e os dados processados, é importante centralizar a informação de modo a obter um repositório com uma “verdade única”.
Esse repositório permitirá revisar dados com rapidez, compartilhar as informações mais relevantes e organizar as conclusões de formar a criar planos de ação, treinamentos e planejamentos mais eficientes e ágeis.
Acompanhamento de Desempenho
Um dos pilares da Gestão de Dados é a Qualidade de Dados. Com dados de qualidade você tem mais confiança na informação que possui e a entende com mais clareza. Tendo isso em mente, é possível determinar métricas ou perceber a necessidade de novas medições para acompanhar a evolução dos atletas em determinados pontos.
Se os dados não tiverem qualidade, esse acompanhamento é prejudicado e enviesado.
Referências
Sports Big Data: Management, Analysis, Applications, and Challenges – Bai & Bai, 2021
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