Dati e calcio, la rivoluzione si gioca in casa. Intervista al Data Scientist Gian Piero Cervellera

Sul suo profilo Linkedin si legge:

– research Interest: Big Data Analyst, Machine Learning, Statistical Models
– applied to: Sport (in particular in Football), Finance (Trading System, Portfolio Analysis, Financial analysis), Marketing (any new business proposal), Busines Intelligence, Artificial Intelligence, Artificial Vision.

Stiamo parlando del Data Scientist e Co-owner di Footballintelligence Gian Piero Cervellera, che quest’anno abbiamo avuto modo di conoscere durante una delle Late Night, Experience serale durante la quale gli studenti dei Master part time incontrano un’azienda che racconta la sua case history in aula.
Visto il gran successo riscosso tra i banchi abbiamo deciso di intervistarlo, ma questa volta non abbiamo posto noi le domande bensì l’ex studente di Business Data Analysis Master Carmelo Abate.

Ecco il confronto tra un Marketing Specialist e un Data Scientist.


C: Come ti sei avvicinato al mondo dei dati? 

G: Laureato in Scienze Statistiche ed Economiche ho sempre avuto la passione per il dato soprattutto per l’informazione che esso può fornire quando lo si sa lavorare. La mia è una vera e propria passione, mi piace studiare, soprattutto leggere articoli di qualsiasi settore per comprenderne i modelli matematici sottostanti per immaginarli poi in mondi completamente differenti, ad esempio quelli del calcio.

 

C: Da dove nasce l’idea di fondare un’azienda che applica l’analisi dati al calcio?

G: L’idea nasce una sera di un paio di anni fa quando con due amici decidemmo per curiosità di valutare se alcune applicazioni statistiche utilizzate fino ad allora solo in ambito aziendale e finanziario potessero essere traslate al mondo dello sport.

Oggi come sappiamo tutti, anche nel mondo dello sport c’è una tale inflazione di dati che vale la pena provare a gestirli nel modo migliore. Siamo nel bel mezzo di una piccola rivoluzione che doverosamente dobbiamo comprendere e saper sfruttare al meglio. Il nostro obiettivo è quello di trasformare tutta questa mole di dati in informazione utile agli allenatori e al loro staff.

C: Quali sono gli elementi più interessanti di Football Intelligence?

Innanzitutto il team complementare che associa varie competenze: statistico-matematiche, gestionali, sportive e commerciali. Forniamo strumenti di monitoraggio delle performance e analisi tecnico tattiche per migliorare le prestazioni di squadra. Le sfida più bella è quella di raggiungere un alto livello di attendibilità predittiva analizzando e monitorando giocatori e partite.

 

C: I dati sono davvero il nuovo petrolio?

Attualmente è forse esagerato definirli “il nuovo petrolio”, ma come possiamo constatare stanno nascendo sempre più analisi utili per poter sfruttare correttamente i dati a 360 gradi: televisioni, betting e staff tecnici…diciamo che se gestiti nel modo giusto danno un bel vantaggio. C’è qualcuno che ha scritto:

sapere è potere! Crediamo che l’analisi del dato, se fatto in maniera corretta, dia la conoscenza quindi il potere!

 

C: Quale aspetto dell’analisi dati ti affascina di più?

Sicuramente il poter fare delle simulazioni. Creare modelli matematici che possano dare risposte in qualunque condizione futura anche in situazioni che nel passato non si sono mai verificate. È affascinante: si riescono a creare strumenti di previsione sulla base di qualsiasi scenario ipotizzato. Il Manager (dal manager aziendale all’allenatore di calcio) deve essere in grado di saper prendere delle decisioni sulla base del futuro atteso o di un radicale cambiamento del presente, spesso in maniera istantanea. Con la matematica si può contare su strumenti affidabili e precisi che diminuiscono i tempi di lavoro e che quindi consentono di prendere decisioni guidate nel minor tempo possibile.

 

C: Quale sarà il futuro dei dati nel mondo dello sport, secondo te? Fino a dove si potrà arrivare?

Il futuro che, come footballintelligence, ci piace immaginare, è uno sport dove si dia una grande considerazione al dato e all’informazione. Come prototipi abbiamo già costruito modelli che sono in grado di: scegliere il giocatore ideale in sede di calcio mercato, definire la tattica ideale per avere la probabilità massima di poter arrivare a tirare in porta data la squadra avversaria, concludere e convertire l’allenamento in una simulazione della prossima partita trasformando i propri giocatori in giocatori della squadra avversaria.

C: Intelligenza artificiale e machine learning: a tuo avviso quale scenario si profila nel business?

Nel mondo ci sono già migliaia di settori (più di quanti se ne possa immaginare) che utilizzano l’intelligenza artificiale. Recenti articoli affermano che entro 10 anni il 90% della tecnologia all’interno delle nostre case sarà costituita da sistemi che sfruttano la Machine Learning. Non parliamo di fantascienza ma di soluzioni reali! Una volta testata l’accuratezza, quando anche i manager del calcio giocato ne comprenderanno le potenzialità, questi stessi modelli verranno poi presi e adattati al calcio reale.

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