Este documento discute como a Business Intelligence pode ser aplicada no desporto. Explica o processo de Business Intelligence e fornece exemplos de como sensores, tecnologia wearable e métricas como "Expected Goals" podem ser usados no ciclismo, F1, ténis e natação para construir melhores equipes e tomar decisões informadas.

1. Business
Intelligence e o
Desporto
Pedro Lima, nº 52197
Unidade Curricular: Gestão de Dados
Mestrado em Métodos Quantitativos para a Decisão Económica e
Empresarial

2. Definição
Business Intelligence pode ser definido de variadas formas:
1. Business Intelligence é um sistema que combina dados operacionais e ferramentas analíticas, para
apresentar informação complexa e competitiva para quem toma as decisões. (Negash, 2004)
2. Business Intelligence é definido pelo processo que transforma os dados em informação, e uma vez
estes em conhecimento capaz de ajudar a suportar as escolhas. (Golfarelli et al., 2004)
3. O termo Business Intelligence refere-se às tecnologias, aplicações e práticas para a recolha,
integração, análise e apresentação da informação e por vezes à informação, por si mesma. (Tong Gang
et al., 2008)

3. Processo de Business Intelligence
Esta fase é responsável por
recolher informação de
variados tipos, estruturada,
destruturada, interna ou
externa
Data Collection
A Data Manipulation inclui uma
limpeza e integração dos
dados, este processo é
também apelidado de ETL
(Extract-Transform-Load)
Data Manipulation
A análise dos dados é o
processo de aplicar uma
metodologia baseada em
informática de maneira a poder
extrair informação dos
mesmos.
Data Analysis
Uma vez os dados
transformados em informação,
esta precisa de ser transmitida
para as pessoas certas, no
momento certo e da maneira
certa.
Communication
A decisão é o resultado final
de todos os processos acima
referidos. A decisão tanto pode
ser uma ação ou uma opinião.
Decision
Esta fase permite concluir se a
empresa tirou proveito do
processo, de maneira a
equacionar uma continuação
do mesmo para outras
ocasiões
Evaluation

4. Business Intelligence no Desporto
Ciclismo F1
Ténis Natação

5. Exemplos Práticos
Sensores em
campo
Wearable
Technology
Construir melhores
equipas

6. Este modelo tem em conta características
como:
● Distância do remate;
● Ângulo do remate;
● Situação de 1x1 com o guarda-redes;
● Parte do corpo com que foi efetuado
o remate;
● Qualidade do passe que originou o
remate;
● Bola parada / lance corrido;
Calculando assim a probabilidade de cada
remate ser transformado em golo
Expected Goals