Comment améliorer l'analyse des performances avec des données personnalisées
La dernière fonctionnalité de MatchTracker continue de s'appuyer sur sa mission consistant à combiner des flux de travail d'analyse intuitifs avec des informations plus approfondies. Aujourd'hui, les équipes peuvent importer n'importe quel fichier XML, y compris des données d'équipe personnalisées et tierces, dans MatchTracker. En quelques clics, les données personnalisées sont synchronisées avec la vidéo et superposées aux événements du match.
Cela signifie que les analystes peuvent connecter les philosophies et définitions de jeu de leur propre équipe aux données d'événements tiers pour un moyen plus clair de comprendre les performances. Cela apporte à son tour un nouveau niveau d’améliorations à un large éventail de flux de travail d’analyse tactique.
La nécessité d'intégrer des données personnalisées
Comprendre la nécessité d'intégrer des données personnalisées commence par la connexion entre Catapult Pro Vidéo Les clients, en particulier les utilisateurs de MatchTracker, et l'équipe de développement de produits Catapult. Grâce aux collaborations, une déconnexion claire entre les flux de travail dans MatchTracker est devenue claire.
Avant cette mise à jour, l'équipe créait des données à partir de balises dynamiques, de philosophies personnalisées et/ou de notes de coaching subjectives et les analysait dans divers logiciels. En conséquence, les analystes étaient confrontés à des flux de travail déconnectés et chronophages pour extraire des informations à partir d'ensembles de données personnalisés parallèlement à leurs flux de travail d'analyse tactique standard. Cela signifiait que les analystes travaillant dans MatchTracker n'étaient capables d'analyser les performances qu'en utilisant 4 composants principaux de données et de médias ; ensembles de données vidéo, événementielles, de suivi et physiques. Parallèlement, les analystes ont ensuite exploité des outils externes pour collecter et créer des fichiers XML afin d'analyser leurs ensembles de données personnalisés avec la philosophie de leur propre équipe.
La connexion entre ces deux flux de travail d'analyse distincts a désormais été établie et, par conséquent, Analysis peut gagner un temps crucial tout en découvrant des informations plus claires en un seul endroit.
Un flux de travail fluide et sans code
L'une des forces de MatchTracker est sa capacité à fournir aux analystes des flux de travail transparents. Cela signifie concevoir et développer un outil intuitif qui fournit des informations détaillées sur les performances en moins de temps.
Désormais, avec cette nouvelle fonctionnalité, cet objectif est toujours le même : créer un flux de travail transparent pour importer n'importe quel XML dans MatchTracker sans aucun codage fastidieux requis. En quelques clics, les analystes peuvent analyser les performances de leurs données.
Élargir la portée de Analyse de performance
L’impact de la véritable synchronisation de n’importe quel XML avec chaque ensemble de données de performances et chaque vidéo dans un seul outil ouvre de nouvelles portes sur la façon dont les équipes comprennent leurs performances. Au-delà du simple visionnage de vidéos avec leurs données, les analystes peuvent filtrer, trier, tracer et visualiser les données d'une nouvelle manière. Cela signifie découvrir une compréhension plus approfondie des résultats des équipes et des joueurs, des phases de jeu et au-delà.
Les analystes peuvent importer plusieurs fichiers XML contenant à la fois les définitions de leur équipe ou celles de tiers. Cela signifie que les équipes qui codent manuellement les correspondances peuvent désormais importer des balises et les superposer avec des événements dans MatchTracker. De même, les définitions provenant de fournisseurs de données tiers peuvent également être importées de la même manière. Désormais, tous les événements de match, y compris les passes, les plaquages et les interceptions, sont recouverts de définitions spécifiques à l'équipe ou à un tiers.
L'analyse avec des données personnalisées permet de mieux comprendre chaque phase du jeu, y compris les transitions, les possessions, les préparations, les coups de pied arrêtés et au-delà.
Voyez-le en action
Voici deux façons d’en savoir plus sur les principaux impacts des données personnalisées dans l’analyse.
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