Nota do editor: Este artigo inclui parte da entrevista entre Asa Whillock, vice-presidente e diretor executivo do Alteryx Machine Learning, e Tim Howard, astro do futebol mundial.
Tim Howard ostenta mais títulos e vitórias do que qualquer outro goleiro na história do futebol dos EUA. O jogador também atuou no clube inglês Manchester United, disputou três Copas do Mundo, se destacou na MLS All-Star e é recordista com o maior número de defesas em uma única partida. Hoje em dia, ele é diretor esportivo e sócio minoritário do Memphis 901FC, analista da NBC Sports e um pai atuante nos gramados.
Recentemente, Tim esteve conosco e revelou como o analytics ajudou no planejamento, conquistas e trajetória de sucesso nesse esporte altamente competitivo no mundo inteiro. No decorrer da entrevista, abordamos a importância do analytics para a contratação de equipes, formulação de estratégias, previsão de confrontos e muito mais. Além disso, discutimos como o potencial da nuvem e do machine learning contribuem para turbinar análises modernas.
O jogador recorda um dos principais momentos da carreira durante uma disputa de pênaltis contra o Manchester United. Com cerca de 90 mil espectadores presentes nas semifinais no estádio Wembley na Inglaterra, Howard explica que o duelo era como 'matar um leão por dia'. "Antes da partida, eu e o técnico nos reuníamos para rever todos os lances e estatísticas", conta ele. "Às vezes, o time adversário optava por reservas, então era necessário analisar cada atleta: existiam jogadores responsáveis por cobrar pênaltis pela seleção? E pelos antigos clubes? Corriam para a esquerda ou para a direita? Precisávamos examinar cada ângulo."
O goleiro esperava um desempate já que, segundo seu estudo, sabia quais jogadores possivelmente seriam escolhidos pelo Manchester para iniciar as cinco ou dez primeiras cobrança e como eles bateriam. "Quando a disputa começou, eu estava confiante que defenderia dois, e com dois de cinco, tínhamos grandes chances de vitória", enfatiza ele. "Me lembro de pensar com um sorriso estampado no rosto, com um sentimento de que havíamos acertado, que o analytics realmente teve efeito."
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Durante a trajetória de sucesso, Howard conta que aproveitou o analytics em diversas outras ocasiões. "Todos no esporte buscam aquele 1% a mais", ressalta o atleta. "No meu caso, o foco era estudar os atacantes e seus hábitos. Por exemplo, observar os ângulos preferidos e tipos de finalização que dominavam: corridas de curta ou longa distância. Os técnicos preparavam sessões de treinamento com base nessas informações, e a confiança que adquiri com isso me ofereceu uma vantagem competitiva". Outros dados importantes incluíam os resultados esperados, o tempo de posse de bola e "mapas de calor", indicando a atividade no campo.
Tim também destaca o valor do analytics no seu recente cargo como diretor esportivo e sócio minoritário de um clube: "Para a contratação e seleção de profissionais, análises e estatísticas representam quase 90% do trabalho. De fato, é preciso usar a intuição, mas quando lidamos com contratos milionários e cometemos erros, podemos sofrer prejuízos. Por isso, examinamos treinos de alta intensidade, infrações, contusões prolongadas, tipos de marcação, assistências, entradas na área: com que frequência um jogador recebe passes em uma zona de risco?".
Após a entrevista, nossa colega Monica Cisneros entrou em cena para uma breve demonstração sobre o potencial do analytics no futebol. Ela empregou o Alteryx Analytics Cloud para identificar os principais fatores que influenciam o resultado de uma partida. Segundo Cisneros, as chances de vitória aumentam drasticamente quando um time domina mais da metade do jogo. Outras duas características determinantes para vencer incluem dar mais passes do que a equipe adversária e o tempo total de posse da bola.
Para enviar os dados atualizados para o Alteryx Machine Learning, ela adotou a biblioteca de dados compartilhada, um futuro recurso do Alteryx Analytics Cloud. "O Alteryx Machine Learning permite criar modelos de forma automática sem necessidade de expertise em data science", explicou ela. A profissional transformou um conjunto de dados brutos em um modelo de machine learning eficiente, sem nenhum conhecimento especializado. por meio do Alteryx Analytics Cloud, a solução ideal para usuários não técnicos.
Assista ao vídeo on-demand e implemente o potencial preditivo do analytics na sua equipe. E se ainda utilizar planilhas para executar análises, não se prenda aos times amadores. Se quiser descobrir como aplicar uma estratégia vitoriosa, entre em contato conosco para solicitar uma demonstração gratuita do Alteryx Machine Learning.
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