Playrs
Big Data para descentralizar la industria del deporte.Playrs está introduciendo un mecanismo de análisis innovador que proporcionará un enfoque innovador y una nueva forma de ver el juego: herramientas de análisis rigurosas para los jugadores estarán disponibles para cada segmento de la industria del deporte. Los aficionados ya no serán solo espectadores, sino que contribuirán al proceso de valoración de los atletas al dar su opinión.
Febrero 2016 Idea del proyecto "Hola fútbol", diseño conceptual y desarrollo.
Marzo - Julio 2016 Enmarcar un proyecto más grande que cubre la participación de la comunidad en la valoración en tiempo real de los atletas de todos los deportes.
Abril 2016 Lanzamiento de la página web "Hola fútbol".
Julio - Diciembre 2016 Investigue y desarrolle el producto analizando diferentes ligas de fútbol, verifique los datos con matemáticos y expertos en deportes.
Enero - marzo 2017 Desarrollar el marco para Playrs mediante el análisis de la aplicabilidad de la tecnología blockchain dentro de la industria deportiva.
Abril 2017 Plan de negocios.
Mayo - Agosto 2017 Comenzó a probar diferentes enfoques tecnológicos para la transferencia óptima de datos.
Septiembre 2017 Expandir el equipo central con asesores de negocios y tecnología; Desarrollo de UI / UX.
Noviembre- diciembre 2017 Configuración del Whitepaper y estrategia de marketing; Establecer un equipo global de desarrollo de negocios.
Enero - marzo 2018 Desarrollando la estrategia online y el canal de redes sociales para Playrs.
Enero - abril 2018 Desarrollo de plataforma Playrs, Prototipado.
Abril 2018 Anuncio público de la OIC.
Junio - Julio 2018 Período pre-ICO 1-15 de julio; Período ICO 19 de julio - 5 de agosto julio.
Julio - Septiembre 2018 Comience el proceso de creación del PPA (Player Pricing Algorithm) basado en las Contribuciones de los Expertos y los datos en bruto del juego.
Julio - Diciembre 2018 Desarrollo de producto y construcción de la comunidad. dieciséis Septiembre - Diciembre 2018 Crear algoritmo para 1 campeonato (Premier League inglesa).
Enero de 2019 Lanzamiento de la plataforma Playrs versión privada Alpha.
Febrero - Mayo 2019 Crear algoritmo para 2ª (Liga española), 3ª (Liga italiana), 4ª (Liga francesa) y 5ª Liga (alemana).
Agosto 2019 Lanzamiento de la versión Beta abierta.
Mayo - Octubre 2019 Evaluación de los rendimientos de los algoritmos e introducción de algoritmos de procesamiento del lenguaje natural para integrar las noticias y las redes sociales dentro del algoritmo de precios.
Octubre - Diciembre 2019 Prueba BETA de V2 del PPA.
Octubre - Diciembre 2019 Prueba BETA de V2 del PPA.
Diciembre de 2019 Lanzamiento de la aplicación móvil.
Q1 2020 Integración de Cricket.
Q3 2020 Integración del fútbol americano.
Q1 2021 Baloncesto.
Más allá de recopilar datos y analizarlos, la “Revolución de Moneyball” en el fútbol presenta a los clubes de fútbol formas de implementar estos datos sin procesar en sus enfoques de compra de jugadores y estratégicos en el campo. Nosotros, en Playrs , creemos firmemente que la industria del fútbol en su conjunto está madura para una revolución. El método actual de recopilación y ejecución de datos de jugadores en el juego resulta en un análisis restringido que no cubre la totalidad de la actuación de un jugador durante un juego.
Como resultado, el rendimiento general de cierto jugador de fútbol puede ser tergiversado en tiempo real, por lo que ciertas acciones no se tienen en cuenta. Esto podría, a su vez, afectar la valoración de mercado de un jugador y la clasificación general a escala nacional y global. Los clubes de fútbol que desean buscar un tipo específico de jugador con habilidades particulares pueden usar los datos para limitar su búsqueda a una lista de posibles candidatos; e incluso ir tan profundo como el uso de datos para ayudar a tomar la decisión entre dos candidatos finales, lo que reduce considerablemente el riesgo en la adquisición de jugadores.
En el otro lado de la industria, los organismos de los medios de comunicación están incrementando el uso de los datos para promover su experiencia en el desempeño de un equipo o la tasa de trabajo de un jugador. Los principales canales deportivos utilizan datos extensos para proporcionar un análisis de partidos en profundidad diariamente. Los agentes también pueden usar esta herramienta para administrar su cartera de jugadores y tener una visión en tiempo real y profunda del desempeño de sus clientes y las valoraciones del mercado, según el conjunto de datos más extenso disponible en el mercado.
Con el fin de lograr un análisis eficiente, ya sea que el objetivo sea facilitar la decisión de reclutamiento de un jugador o para el beneficio del análisis posterior al partido del panel; los datos en bruto generalmente se deben recopilar de un proveedor de datos a través de un feed en vivo. Considere la inevitable demora de 30 a 45 segundos y se encontrará con una fuente de datos que no le proporcionará beneficios en tiempo real.
Entonces, ¿cómo lograr la información del equipo y el jugador en tiempo real, sin tener que estar físicamente en el estadio? Y, lo que es más importante, ¿cómo justifica la validez de los datos?.