Fabrica de Craques
Por: Kleber.Oliveira • 3/3/2018 • 2.629 Palavras (11 Páginas) • 363 Visualizações
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Requisitos
- Coletar os dados de sensores e imagens no campo;
- Coletar dados através de sensores nos equipamentos dos atletas;
- Armazenar os dados em real time;
- Análise real-time destes dados.
Stakeholders
- Clubes, agentes, patrocinadores e jogadores.
RoadMap[pic 2][pic 3][pic 4]
M1
M2
M3
M4
M5
M6
M7
M8
M9
M10
M11
M12
Indicadores técnicos
Entrega 1
Entrega 2
Indicadores fisiológicos
Entrega 3
Entrega 4
Potencial de mercado
Entrega 5
Transação de atletas
Finalização do projeto (transação)
Orçamento total: R$ 3.820.000,00.
Critérios de sucesso para o piloto
Parâmetros técnicos e fisiológicos e previsão de retorno financeiro com base em dados; correlação dos dados dos atletas potenciais com atletas profissionais atuais.
Governança
Nossa visão da governança dos dados envolve sua caracterização da fonte de dados, análise e classificação, bem como a análise de segurança e ética envolvidas na manipulação dos dados coletados.
[pic 5]
Segurança e ética dos dados
Questões relativas à anonimização de dados, criptografia, serão abordadas durante o escopo da WBS. Abaixo, sugestão de acordo com os processos envolvidos.
[pic 6]
Gestão estratégica de negócios e marketing
O Big Data pode nos ajudar a atingir um determinado cliente ou um grupo de clientes em pontos críticos de contato, por exemplo, quando clubes do exterior começam a acessar a base de jogadores que fica disponível no site, a fim de obter informações sobre os atletas em tempo real como por exemplo, acessa a base de dados quantitativos: quantos “scouts” determinado atleta teve. Reunir o Big Data aos smartphones e geolocalizadores, pelo menos em teoria, deve habilitar os clubes a enviarem a mensagem correta para que o cliente potencial tenha acesso a todas as informações quantitativas de cada jogador, para uma possível transação futura.
Fontes de dados
Indicadores técnicos: serão carregados através de planilhas com dados de cada jogador, nestas planilhas conterão informações como, quantidade de chutes ao gol e seus acertos e erros, quantidade de passes acertados e errados. E haverá também sensores no campo e no jogador que coletaram dados como velocidade média, distância percorrida, zona do campo onde mais ficou, entre outros.
Dados técnicos analisados: Chutes ao gol (erros e acertos), passes (erros e acertos), falta recebidas, falta cometidas, cartões recebidos, dribles, desarmes, impedimentos, gols, assistências para gol.
Dados de sensores analisados: Distância percorrida, velocidade média, ocupação no campo, e batimentos cardíacos.
Tipo de Analise
Frequência dos Dados
Tipo do Dado
Formato
Origem
Sensores (cada jogador)
Real Time
Analise Preditiva
Histórico
Semi-estruturados
Máquina
Câmeras no campo
Real Time
Analise Preditiva
Histórico
Imagens e vídeos
Máquina
Estatísticas de jogo
Batch
Consultas e relatórios
Master Data
Estruturados
Humana
Exames Médicos
Batch
Consultas e relatórios
Master Data
Estruturados e documentos
Humana
Exames Físicos
Batch
Consultas e relatórios
Master Data
Estruturados e documentos
Máquina
Data Flow
[pic 7]
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Coleta, limpeza e agregação de dados via MDM
Master Data Management
Os dados mestre da empresa podem ser otimizados com diferentes iniciativas de QD tanto para ganhos rápidos como para ganhos a longo prazo. Nós identificamos
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