Estudio de caso PRO: Alineación de la supervisión del rendimiento mediante una única pila de productos
El sitio Organización de Árbitros Profesionales (PRO) supervisa la identificación, formación, evaluación, asignación y empleo de los árbitros profesionales de fútbol en Estados Unidos.
Recientemente hablamos con Matt Hawkey, Director de Rendimiento y Análisis de PRO, sobre la superación de los desplazamientos y la supervisión remota, la estructura del rendimiento, la recopilación diaria de datos y la alineación de la supervisión del rendimiento a través de una única pila de productos.
El mayor impacto en la supervisión del rendimiento
"Catapult ha sido nuestra herramienta más valiosa. Nos ha proporcionado mucha información sobre las pautas de formación, y podemos sacar de ella un enorme partido. También hemos llegado a un punto en el que las respuestas subjetivas que obtenemos de los cuestionarios son cada vez más importantes. Creo que al principio teníamos un grupo que nos daba respuestas a lo que creía que queríamos oír, pero ahora está un poco más claro que queremos saber qué está pasando realmente.
"Capturamos la frecuencia cardiaca, los datos de Catapult, la prueba de esfuerzo HRV, un cuestionario de bienestar matutino, y algunos de los datos más interesantes están relacionados con nuestros datos de viaje. Los viajes son muy importantes para nosotros, ya que nos permiten controlar todo, desde las zonas horarias hasta los patrones de sueño y los resultados de los cuestionarios".
Alineación de todos los productos de rendimiento en una única plataforma
"En última instancia, el gran objetivo es tener toda la tecnología bajo un mismo paraguas y toda la información disponible para poder tomar decisiones rápidamente. Tenemos que consultar todos los días nuestros datos de rendimiento, nuestra producción de vídeo y nuestros cuestionarios subjetivos, así que tenerlos todos en un mismo sitio es una obviedad".
El futuro de la tecnología del rendimiento
"El objetivo a corto plazo es visualizar los datos de forma más sofisticada; poder estudiar modelos estadísticos dentro del sistema junto con el aprendizaje automático y la IA, incluso algunas de las cosas de realidad virtual que están por llegar. El siguiente paso es poder realizar análisis estadísticos más detallados al alcance de la mano e integrarlos en el sistema".