הסוד הכי פחות שמור בעולם הספורט הוא השימוש בתוכנות אנליטקס (analytics) למיניהן, שמספקות מידע מתקדם על ענפי הספורט השונים ומאפשרות למנהלי ומאמני הספורטאים לשפרם באמצעות ניתוח יעיל של הנתונים. בעוד שבעבר זה נחשב לנחלת הספורט הקבוצתי (אוקלנד אתלטיקס, קבוצת הבייסבול, נחשבת לראשונה שעשתה בשיטה שימוש נרחב כדי להצליח), היום אנחנו רואים את השיטה הזאת חודרת ליותר ויותר תחומים בעולם הספורט.

*

למשל, רק היום פורסם ב-TheMarker שנבחרת הג'ודו הישראלית, אולי באולימפיאדה המוצלחת בתולדותיה, השתמשה באפליקציה שפותחה ע"י ג'ודוקא אולימפי לשעבר לצרכי סקאוטינג.

הסקאוטינג בג'ודו, בדומה לכל ענף ספורט, היה קיים ממזמן, אבל האפליקציה שפיתח אביב חציר מביאה מידע מיידי וזמין על הג'ודוקא בהתאם למה שנשאל ע"י משתמשי הקצה שלה (משתמשי הקצה הם המשתמשים של האפליקציה, במקרה הזה הג'ודוקאים ומאמניהם). זה אפשר למקד את הליך ההכנה לקראת הקרבות בצורה יעילה יותר, וסייע לישראל לסיים אולימפיאדה עם 2 מדליסטים לצד ג'ודוקאים שהגיעו לחצי ולרבע הגמר בהתאמה.

זה עוד שלב בתהליך ההתקדמות, שמגיע גם לענפי הספורט האישיים. לכו תדעו מה יהיה ההמשך: מסלולי אתלטיקה שסופרים צעדים, את המרחק ביניהם ואת המהירות בכל צעד? בריכות שחייה שסופרות את העוצמה של כל תנועה (בין אם בוצעה בעזרת הידיים או הרגליים) והתדירות שבה התנועות האלו מתרחשות? נשמע כמו שאלה של זמן. ברגע שיותר ויותר ענפי ספורט שונים ישתמשו בכל ה-Sports Science הזה הם ישיגו יתרון עצום על יריביהם בדמות חשיפה למידע מתקדם יותר.

לצד זה חשוב להדגיש שענפי הספורט הקבוצתיים עדיין מתקדמים. ה-NBA קרובה מאוד לחתום השבוע על עסקה בשווי 250 מיליון דולר, כן כן, עם חברת מדע הספורט Second Spectrum וחברת הסטט' SportsRadar (שעוסקת בעיקר במתן מידע על הימורים, לכן לא אתייחס אליה). החברה, שבמקרה (או שלא) עובדת עם גולדן סטייט וקליבלנד, 2 הקבוצות היחידות שהגיעו לגמר בשנתיים האחרונות, אוספת כל מידע אפשרי. אפשר לראות את היעילות הזאת בניתוח לדוגמה של מהלך "זניח" מעונת הכדורסל האחרונה:

לא מדובר רק בסטטיטיקה הבסיסית (נקודות, ריבאונדים, אסיסטים, חטיפות, חסימות, איבודים, קליעות וזריקות מהשדה/מהשלוש/מהעונשין), איתה ניתן להגיע לשלל מדדים שונים, אלא בדברים מורכבים יותר. החברה בודקת את המיקום של השחקנים על המגרש, התנועה שלהם והרבה מאוד מדדים אחרים. כל זה שימושי מאוד ומנותח על ידי המחשב, אבל הדבר החשוב ביותר, מן הסתם, הוא ניתוח הנתונים.

לכל קבוצת NBA שמכבדת את עצמה יש מחלקת מדע ספורט, שזה בדיוק תפקידה-לנתח את הנתונים האלו ולהפוך אותן להמלצות של ממש. בין אם מדובר בפיתוח שחקנים יעיל יותר (איתור טעויות נפוצות של שחקן מסויים שנגמרות בסל ליריבה/בהתקפה שלא מייצרת סל), במציאת תפקידים חדשים ששחקנים יכולים לנצל ברגע המתאים (תפקיד כזה, למשל, היה התנועה בלי כדור של ג'יי אר סמית' מול קרי בסדרת הגמר) או במציאת הרכבים העדיפים מול קבוצות שמשחקות בסגנון מסויים. התוכנה הזאת הופכת לעוזר מאמן של ממש, ואולי מהווה הכלי החשוב ביותר כיום, טקטית.

אי אפשר לבנות קבוצה רק בהתבסס על תוכנת מחשב כזאת או אחרת, והכימיה בין השחקנים חשובה לא פחות ולכן כדאי תמיד שיהיה פסיכולוג ספורט בסביבה (אם אתה מוצא במקרה פרנצ'ייז פלייר עם תואר בפסיכולוגיה אז הרווח כפול, אבל טים דאנקן יש רק אחד), אבל זה כלי שימושי בכל ספורט היום. ניתוח המקום המדוייק של שחקן על המגרש, מפת החום שמראה על העומס של שחקנים ליד הסל/הרחבה והמאמץ שלהם בכל נקודה שהיא, היעילות של שחקן בביצוע תנועה מסויימת (למשל המרחק הממוצע שהוא יוצר לשחקן עם הכדור כתוצאה מחסימה בהתקפה) הם נכסים שאי אפשר להמעיט ביכולתם ושווים לא פחות מהיתרון שנותן מאמן כזה או אחר.

אין תחליף ליכולת של עשיית שינויים בזמן אמת, אבל בהכנה למשחקים/מקצים ובניתוח שלהם (אגב, האפליקציה StatsZone של 4-4-2 מומלצת בחום לכל חובבי הכדורגל שבינינו) אין תחליף לאנלטיקס. ככל שיחשבו על עוד ועוד דרכים לנתח את מה שקורה על המגרש בעזרת כלים פיזקליים ומתמטיים שונים, הקבוצה שתשתמש בהם תרוויח יותר. זה אחד ממירוצי החימוש המעניינים ביותר בעולם הספורט המודרני, לא פחות מאיזה שחקן מכר הכי הרבה חולצות. יחד עם זה, יש השפעה ישירה על הענף (ריבוי השלשות למשל וההעלמות הכמעט מוחלטת של זריקות המיד-ריינג') שמקורותיה כמעט סמויים מן העין.