Notas de búfalo

Ficando à frente quando a tecnologia de rastreamento de atletas começou a se tornar comum nos vestiários da NFL, o treinador principal de força e condicionamento do Buffalo Bills, Eric Ciano, é um pouco pioneiro em uma abordagem baseada em dados para a prática.

Como o Catapult está beneficiando o Buffalo Bills?

• Adesão do atleta

• Coletando dados para encontrar 'sinais de alerta'

• Acompanhar vários atletas ao mesmo tempo

• Promove a competição entre os atletas

 

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Participação do atleta

Olhando para Catapult como um treinador de força que tradicionalmente não possui um pequeno dispositivo ajuda a ditar sua carga de trabalho diária, Eric descreve a tecnologia em termos leigos para seus jogadores.

“É mais ou menos do tamanho de um bip, como antigamente, quando as pessoas tinham bip. Mandamos fazer nossas camisas Nike dri-fit para a nossa galera e tínhamos um bolso costurado nas costas, então galera antes do treino colocamos as unidades no bolso.

“Nós os colocamos em seus armários para que os caras saibam que eles os colocaram antes do treino, e nós apenas sabemos como pegá-los quando eles estão saindo do campo – pegá-los e colocá-los em nossos bolsos.

“Quando terminamos as unidades, desligamo-las e temos uma estação de ancoragem – acoplamos todas as unidades e transferimos todas as informações para o computador, depois podemos dividir os dados da forma que quisermos.”

Colete dados para encontrar 'sinais de alerta'

Usando os estágios iniciais de sua parceria com a Catapult para coletar dados e encontrar bandeiras vermelhas nas informações, a análise desses dados gira em torno da análise do PlayerLoad em tempo real e pós-sessão. O uso dessa métrica fácil de entender mostra rapidamente quem pode estar fazendo muito naquele dia.

“Um de nossos jogadores teve quatro treinos consecutivos em que seu PlayerLoad estava nas alturas, sua distância era muito alta. Eu disse 'ei treinador, talvez tenhamos que ter muito cuidado com isso.

“Para nós, queremos ser o elo entre os treinadores ofensivos e defensivos e as equipes especiais, para que todos saibam o que está acontecendo, para que você não os desgaste, eu não os desgastei e, eventualmente, estamos matando ele e ele quebra.

“Agora temos uma maneira de monitorar esses caras e todos sabem onde cada um está.”

A análise dos dados mostrará outliers que podem não ser visíveis a olho nu, mas também permitirá que você monitore de perto os atletas que você já sabe que precisam de atenção extra.

Acompanhar vários atletas ao mesmo tempo

Com mais jogadores em seu time nos quais você pode prestar atenção ativamente em qualquer ponto, objetivando cada movimento, você está essencialmente de olho em cada jogador durante cada segundo de treino e, em seguida, permitindo que os dados mostrem o que era importante.

“Outro dos nossos rapazes é um exemplo perfeito, porque ele vai jogar em todos os times especiais e vai jogar muito na defesa.

“Ele é o tipo de cara que vamos ter que monitorar de perto por causa do uso excessivo e porque é alguém que muda muito de direção se você olhar os números dele agora. Então ele é definitivamente alguém que precisa ser monitorado.”

Promove a competição entre os atletas
Outro benefício que Eric encontrou em ter o sistema Catapult como ponto central de cada treino é que ele promove a competição entre os jogadores e permite que eles entendam melhor o que fizeram a cada dia.

“O pessoal vai chegar e perguntar 'qual foi meu PlayerLoad hoje?', 'ontem foi um treino duro, como ficou no computador? Foi tão difícil quanto pareceu para mim?

“Podemos voltar e dizer 'sim, você correu essa distância, essa quantidade de sprints nessa velocidade e dar feedback a esses caras, o que é bom porque eles sabem que trabalharam duro e o computador mostrou que trabalharam duro.

Eric e os Buffalo Bills conhecem o potencial da tecnologia, principalmente com a aplicação de IMA e monitoramento específico de posição, mas estão no final da maneira mais inteligente de se aprofundar no uso do Catapult: coleta de dados para o primeiro ano sem fazendo quaisquer alterações irracionais e, em seguida, construindo referências para cada atleta e posição, bem como encontrando padrões nos dados.

“Nosso objetivo agora é analisar dados durante um ano, obter o máximo de informações que pudermos, criar ótimos padrões para cada grupo de cargos e poder monitorar nossos funcionários agora e saber que eles não estão sendo usados demais”.

 

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