di mondopalermo.it - 3 anni fa

I dati sono, senza ombra di dubbio, il patrimonio più importante del nuovo millennio. Il dibattito è aperto, fra chi ritiene la loro raccolta una violazione della privacy e chi invece li configura come una preziosa risorsa, ormai imprescindibile nel mondo moderno.

Effettivamente, molto più spesso di quanto pensiamo ci confrontiamo con realtà quotidiane che fanno largo uso dei fatidici Big Data, sui quali imperniano la propria offerta, che sia di prodotti o di servizi.

Da anni anche lo sport ha scoperto i vantaggi offerti dal data mining. La versione tecnologica dell’oracolo di Delfi che, in maniera ancora più precisa, può offrire predizioni e delineare schemi invisibili alle nostre menti e ai nostri occhi. Sia a livello individuale, tramite i dispositivi che può indossare il singolo atleta e che possono fornire statistiche sul singolo allenamento, ma anche dati aggregati, per arrivare fino all’analisi di intere squadre.

Una tecnica che, soprattutto a livello professionistico, ha demarcato un punto di svolta, che può incidere sia sulle contrattazioni in ambito di mercato sia sulle decisioni da intraprendere di partita in partita, fino al termine della stagione. Riuscire a caratterizzare i comportamenti di una squadra è fondamentale per impostare il comportamento che, invece, dovrebbe avere e, di conseguenza, aumentare la sua percentuale di successo.

A occuparsi di questo è soprattutto il machine learning, una specifica branca dell’intelligenza artificiale che è in grado di analizzare e automatizzare la costruzione di modelli.

La Data Science coinvolge il mondo dello sport a 360 gradi, tanto che viene integrata anche nei portali più innovativi come Eazybet, operatore di gioco che ha sviluppato un’innovativa sezione dedicata agli eventi sport live e al betting, in cui appunto i Big Data giocano un ruolo chiave. La possibilità di accedere alle statistiche di ogni singolo evento, combinata con le proprietà del machine learning, garantisce agli utenti sessioni di gioco dinamiche e interattive, oltre ad un offerta dedicata per ogni tipologia di utente.

È chiaro che i dati devono aver determinate caratteristiche per poter svolgere compiutamente il proprio lavoro. Anzitutto è importante la mole di dati: quante più informazioni sono disponibili, maggiormente preciso sarà il pattern che potranno delineare.

Ma anche la qualità dei dati è essenziale. Un dataset ampio è sicuramente un buon punto di partenza, ma è altrettanto importante che contenga variabili significative affinché possa produrre un buon modello predittivo.

Per quanto controverso, l’utilizzo dei Big Data ha apportato innovazioni indiscusse. E, una volta scoperta e convalidata la loro utilità, è difficile ritornare sui propri passi e ignorarne l’esistenza non utilizzandole.

La soluzione è tratteggiabile, piuttosto, in una regolamentazione dell’utilizzo dei dati, un controllo a priori che possa precludere o limitare le controversie sulla privacy e garantire i vantaggi che è invece in grado di offrire.

Disclaimer - Il post dal titolo: «Data Science: i modelli predittivi che hanno rivoluzionato il mondo dello sport è apparso 3 anni fa sul quotidiano online mondopalermo.it».