Buffalo Bills

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

Como a Catapulta está beneficiando os Buffalo Bills?

  • Atleta buy-in

  • Coletando dados para encontrar 'bandeiras vermelhas'

  • Acompanhar vários atletas ao mesmo tempo

  • Promove competição entre atletas

 

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Atleta Buy-in

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

“É mais ou menos do tamanho de um bipe, como nos dias em que as pessoas tocavam. Mandamos fazer nossas camisetas Nike dri-fit para nossos rapazes e tínhamos um bolso costurado nas costas, então os caras, antes do treino, colocamos as unidades no bolso.

“Nós os colocamos em seus armários ligados 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 - pegue-os e coloque em nossos bolsos.

“Quando terminamos com as unidades, nós as desligamos e temos uma estação de encaixe - encaixamos todas as unidades e baixamos todas as informações para o computador, então podemos decompor os dados da maneira que quisermos.”

Colete dados para encontrar 'bandeiras vermelhas'

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

“Um dos nossos jogadores fez quatro treinos consecutivos onde o seu PlayerLoad passou pelo telhado, a sua distância era muito grande. 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 esgote, eu não os esgote 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 sua equipe aos quais você pode prestar atenção ativamente em qualquer ponto, ao objetificar cada movimento, você essencialmente fica de olho em cada jogador durante cada segundo de prática e, em seguida, permite que os dados mostrem o que é importante.

“Outro cara nosso é um exemplo perfeito, porque ele vai jogar em todas as equipes especiais e vai jogar uma tonelada na defesa.

“Ele é o tipo de cara que teremos que monitorar de perto por causa do uso excessivo e porque ele é alguém que muda de direção se você olhar seus números agora. Então, ele é definitivamente alguém que tem que ser monitorado. ”

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

“Os caras virão e perguntarão 'qual foi o meu PlayerLoad hoje?', 'Ontem foi um treino difícil, como estava no computador? Foi tão difícil quanto parecia 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 muito e o computador mostrou que trabalharam muito.”

Eric e o Buffalo Bills conhecem o potencial da tecnologia, particularmente com a aplicação de IMA e monitoramento específico de posição, mas eles estão no final da cauda da maneira mais inteligente de se aprofundar no uso do Catapult: coletar dados para o primeiro ano sem fazer quaisquer mudanças irracionais e, em seguida, construir benchmarks para cada atleta e posição, bem como encontrar padrões nos dados.

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

 

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