Business Intelligence nel calcio: Analisi Dati e strategie per il successo

This paper explores how the use of automated tracking technologies and multivariate statistical analysis is transforming professional football, a global sector in which clubs and investors aim to mitigate risks and enhance results. The first section outlines today’s football market, characterized by big-money transfers and a growing interest from funds and hedge funds, which regard players as genuine assets assessed according to athletic data, match performance, and marketing potential. The discussion then illustrates how advanced metrics such as xG, xT, and VAEP offer a probabilistic view of the creation and prevention of scoring opportunities, moving beyond traditional statistics of goals and assists. The application of regressions and Principal Component Analysis correlates on-field performance with market value trends and contractual decisions, showing how a data-driven approach can increase the transparency of negotiations and contain expenses. Particular attention is given to Business Intelligence, seen as a set of tools and models that bring together performance data, financial resources, and forecasting estimates, enabling managers to make more informed decisions, from player acquisitions to turnover management. In conclusion, this study highlights how integrating probabilistic analyses, machine learning techniques, and multivariate insights is essential for interpreting modern football, shifting the focus from pure competition to the strategic and economic value of information, with implications ranging from tactics to the global transfer market.

Questo elaborato esplora come l’uso di tecnologie di tracciamento automatizzato e l’analisi statistica multivariata stiano trasformando il calcio professionistico, un settore di portata globale in cui club e investitori puntano a ridurre rischi e migliorare i risultati. Nella prima parte si inquadra il mercato calcistico odierno, contraddistinto da operazioni di acquisto milionarie e dall’interesse crescente di fondi e hedge fund, che vedono i calciatori come veri e propri asset valutati secondo dati atletici, rendimento in partita e potenzialità nel marketing. Si passa poi a illustrare come metriche avanzate come xG, xT e VAEP offrano un modo probabilistico di capire la creazione e la prevenzione delle occasioni da gol, superando le classiche statistiche di gol e assist. L’uso di regressioni e dell’Analisi in Componenti Principali permette di correlare queste prestazioni di campo con le dinamiche del valore di mercato e con le scelte contrattuali, mostrando come un approccio basato sui numeri possa aumentare la trasparenza delle trattative e contenere le spese. L’attenzione si concentra anche sulla Business Intelligence, intesa come l’insieme di strumenti e modelli che aggregano dati di performance, risorse finanziare e stime previsionali, aiutando i dirigenti a prendere decisioni più ragionate, dalla scelta dei giocatori da acquistare alla gestione del turnover. In conclusione, questa ricerca mette in luce come l’integrazione tra analisi probabilistiche, tecniche di machine learning e approfondimenti multivariati rappresenti un elemento essenziale per interpretare il calcio in chiave contemporanea, spostando il baricentro dell’attenzione dal puro agonismo al valore strategico ed economico delle informazioni, con ricadute che vanno dalla tattica al mercato globale dei trasferimenti.