Quando è nata Football Intelligence?
"Football Intelligence nasce circa 18 mesi fa quando un mio ex brillante studente, Filippo Pauciullo (attuale project manager dell'azienda), mi contatta e mi suggerisce di provare a sviluppare modelli matematici applicati allo sport del calcio. Mi presenta Bernardo Corradi (che oggi cura la parte del business development dell'azienda) che si mostra subito entusiasta delle potenzialità che tali strumenti possono offrire". 

Di cosa si occupa Football Intelligence?
"Il mondo dello sport, in particolare quello del calcio, sta attraversando oggi il periodo che le aziende classiche hanno passato circa una decina di anni in passato: dal non averne nessuno, ad avere una moltitudine di numeri. Basta guardare una partita in tv per rendersi conto di quante statistiche si possono ottenere: gol fatti, gol subiti, numeri di tiri, numero di punizioni, distanze di tiro, posizione in campo del giocatore, solo per citarne alcune. Oggi la tecnologia rileva una moltitudine di dati talmente ampia che, nell'insieme, sono di difficile interpretazione. Football Intelligence nasce con l'idea di trasformare questa mole di numeri in informazione, utili per gli allenatori ed il loro Staff: elaborare le statistiche in modo funzionale, sofisticato, con capacità previsionali. Oggi, con lo scopo di proporre soluzioni per il monitoraggio delle performance dei calciatori, simulazioni tattiche, studi dei sistemi e dei flussi di gioco fino ad arrivare alla scelta del giocatore obbiettivo in sede di calcio mercato".

Che know how serve per essere un analista di dati sportivi?
"Per essere un Analista di dati sportivi serve un background sicuramente statistico ed informatico. Questa figura deve essere comunque coadiuvata da esperti del settore".

Come è nata l'idea di partecipare al contest #hackmcfc e come è stato l'impatto con le realtà del Manchester City?
"Abbiamo trovato il bando quasi per caso una mattina in cui eravamo riuniti attorno a un tavolo per preparare alcuni lavori, ci siamo iscritti e mi hanno selezionato. Eravamo in 100 e sembra che abbiano ricevuto circa 5000 richieste. L'impatto? In una sola parola strepitoso: strutture ed organizzazione al massimo livello"

C'è differenza con i dati che si raccolgono sul campo in Italia?
La differenza è sostanzialmente culturale. In Inghilterra da anni hanno “la definizione del dato”, credono molto nei numeri e soprattutto nelle informazioni che questi possono restituire. In Italia, per cultura, facciamo molto affidamento alle ‘iniziative personali', nel caso del calcio, alla grande preparazione tecnica degli allenatori. Sto comunque notando che l'interesse informativo che l'analisi dati può proporre suscita sempre più interesse. 

Quale squadra di calcio in Italia e quali allenatori utilizzano di più l'analisi dei dati? 
"Il calcio si sta evolvendo, quindi molti stanno adottando soluzioni innovative: per quanto riguarda la mia esperienza in Football Intelligence, abbiamo avuto modo di sperimentare nuovi modelli matematici con Allegri, Pioli, Zenga e, recentemente anche con Sarri. Stiamo avendo contatti anche con allenatori di serie minori, segno che la fiducia nei numeri sta aumentando". 

Da chi era composto il gruppo di lavoro per il contest? Ciascuno aveva un compito o un ruolo specifico?

Il contest, dato l'elevato numero di iscritti, è stato suddiviso a gruppi con skills differenti. Il mio team era formato da un analista (io), un esperto di calcio (Mario Savo), un esperto di marketing del calcio (Matteo Consonni) ed un esperto di grafica (Jeshua Maxey).

In che cosa consiste il modello scelto dal gruppo per concorrere? 
"Ogni persona del gruppo aveva, al momento della costituzione del team, un proprio progetto da proporre. Ne potevamo presentare soltanto uno ed è stato scelto il mio, nonostante l'elevato standard dei lavori proposti anche dagli altri appartenenti alla squadra. Insieme lo abbiamo discusso, criticato e migliorato. Si tratta di un Modello Matematico che con Football Intelligence abbiamo iniziato a sperimentare nell'ultimo anno. In breve, si tratta di un modello che analizza sofisticatamente sia i flussi di gioco che i sistemi tattici. Il singolo giocatore viene valutato nei suoi movimenti, sia rispetto ai compagni che agli avversari, con il fine di riuscire a studiare le tattiche e gli schemi più efficaci. Ha suscitato grande interesse tanto da vincere il premio 'come migliore idea' valutata da tutti i partecipanti. 

Come può essere trasferito concretamente sul campo questo modello?
"Sono tre i risultati concreti: 
- Studio ed analisi della tattica più efficace, della squadra e della squadra avversaria 
- Simulare la scelta dei giocatori più idonei in certi contesti di gioco, (esasperando un po' il concetto sarebbe la scelta dei migliori 11 per affrontare un dato avversario). 
- In ottica calcio mercato può essere favorevole per verificare l'inserimento di un nuovo giocatore nel contesto tattico della squadra e quanto questo può essere più o meno funzionale, non sempre il giocatore più forte è il migliore per una squadra".

Qual è stato il bilancio di questa esperienza? 
"Dal mio punto di vista un esperienza esaltante, al di là dell'ambiente e dell'organizzazione, la possibilità di confrontarsi con altri 'appassionati di numeri' di tutto il mondo e di lavorare una mole di dati impressionante!".


Nota: Gian Piero Cervellera è Professore a contratto di advanced computer science for finance (ingegneria finanziaria) all'Università di Viterbo e Professore a contratto di applied computer science (statistica avanzata) all'Università di Siena