Manfaat Sport Analytics

Sport analytics merupakan hal yang sangat penting dalam industri olahraga saat ini. Sport analytics akan menggunakan data bukan hanya data dari dalam lapangan tetapi juga data di luar lapangan. Data dalam lapangan misalnya data statistik pemain yang dapat digunakan untuk meningkatkan Latihan, pertandingan, maupun mengurangi resiko cidera. Sedangkan data di luar lapangan yaitu data yang digunakan untuk peningkatan bisnis olahraga misalnya penjualan tiket dan merchandise, fans engagement, dll.

Berdasarkan Gambar 1, sport analytics memberikan manfaat yang dibagi menjadi 3 sektor. Pertama “Player & Game Performance” yang termasuk di dalamnya adalah analisis permainan, strategi dan taktik, perekrutan pemain, dan performa Latihan. Kedua yaitu “Business-Oriented Applications” yang termasuk di dalamnya ada finansial, marketing, penjualan, customer relationship management (CRM). Ketiga adalah “Player Health and Injury Analytics” yang di dalamnya termasuk workload management, pencegahan cidera, recovery management, dan ecotrophology.

Decision Making

Dalam decision Making atau pengambilan keputusan, data sport analytics menyediakan pandangan terhadap performa masa lalu, statistik pemain, dan skenario pertandingan. Pelatih dan manager dapat menggunakan informasi ini untuk keputusan dalam strategi, pola pergantian pemain, dan rencana pertandingan sehingga dapat meningkatkan kesempatan untuk sukses.

Player Selection

Data analytics memiliki peran krusial dalam pemilihan pemain secara objektif dengan menilai performa dan potensial. Pemantauan dan managemen dapat mengidentifikasi pemain bertalenta yang sesuai dengan gaya permaian dan kebutuhan tim dengan menganalisis metrik performa dan membandingkannya dengan kebutuhan tim.

Player Mechanics Training

Data Sports analytics memungkinkan sports scientists dan trainer untuk menganalisis biomekanik pemain selama musim Latihan dan pertandingan. Informasi ini menolong mengidentifikasi area untuk peningkatan teknik dan kondisi pemain. Hal ini dapat digunakan untuk program training secara personal dan meningkatkan performa dan mengurangi resiko cedera.

Training Schedules

Data analytics merupakan instrumental dalam optimalisasi jadwal training untuk atlet. Dengan menganlisis workload data, recovery metrics, dan trend performa, pelatih dapat mendesain program training yang seimbang antara intensitas dan waktu istirahat, meningkatkan performa dan mengurangi kemungkinan dalam overtraining atau cedera.

In-Game Tactical Adjustments

Selama pertandingan, data sport analytics menyediakan pandangan secara real-time yang dapat digunakan untuk penyesuaian taktik. Pelatih dapat menilai performa pemain dan tim, melacak pola lawan, dan mengidentifikasi area kelemahannya, sehingga memungkinkan untuk membuat keputusan strategis dan menyesuaikan taktik untuk mendapatkan keunggulan.

Injury Prevention and Management

Data sport analytics membantu dalam pola pencegahan dan faktor resiko atlet. Dengan menganalisis data pada beban pemain, biomekanik, dan rekam medis, tim dapat mengimplementasikan pengukuran pencegahan dan membuat rencana penyembuhan secara personal sehingga dapat mengurangi risiko cidera dan menjaga kebugaran dan kesehatan pemain.

Game Strategy and Tactical Analysis

Pelatih dapat menggunakan data sport analytics untuk mendapatkan pandangan terhadap gaya, kekuatan, dan kelemahan pemain lawan. Informasi ini dapat membantu dalam strategi permainan dan membuat penyesuaian pada saat permainan secara real-time, sehingga meningkatkan kemungkinan menang dalam lapangan.

Performance Enhancement

Data sport analytics dapat membantu dalam mengidentifikasi area yang perlu ditingkatkan untuk masing-masing pemain dan tim. Dengan menganilisis metrik performa, pelatih dapat mentarget kemampuan spesifik dan komponen kebugaran untuk ditingkatkan. Hal ini dapat membantu untuk performa yang lebih baik dan keuntungan kompetitif.

Fan Engagement Experience

Data sport analytics dapat membantu organisasi memahami fans secara lebih baik. Dengan menganalisis perilaku fans, preferensi, dan pola keterlibatan penggemar, tim dapat menyesuaikan kampanye pemasaran, konten media sosial, dan pengalaman fans untuk menciptakan hubungan yang lebih kuat dan menumbuhkan loyalitas.

Contract Negotiations and Salary Cap Management

Data-driven analysis sangat penting saat negosiasi kontrak dan manajemen batasan gaji. Data sport analytics mengevaluasi performa pemain, potensi, dan nilai pasar, memastkan kompensasi atlet adil dan mengoptimalkan alokasi anggaran tim untuk membangun tim yang seimbang dan kompetitif.

Sumber:

https://www.analyticsvidhya.com/blog/2023/08/sport-analytics/

https://www.datacamp.com/blog/sports-analytics-how-different-sports-use-data-analysis