Conheça a tecnologia por trás do Tour de France e como ela ajuda a fomentar as informações da corrida

Big DataCloudData Storage

Uma competição exaustiva de 21 dias, 3.351 km, e 176 ciclistas em 22 times – o Tour de France é a maior competição de ciclismo do mundo e tem usado a tecnologia para trazer dados precisos, acompanhar o desempenho de atletas e melhorar a experiência de visualização dos fãs.

Desde 2015, a Dimension Data, realiza um projeto de tecnologia enorme na competição, que foi capaz de aumentar em 140% o número de seguidores das redes sociais do Tour nos últimos 3 anos.

Quem acompanha a corrida deve ter percebido pequenos dispositivos embaixo do selim das bicicletas. Eles são rastreadores que coletam dados como posição geográfica e velocidade e os transmitem para um caminhão equipado especialmente para analisá-los, chamado de Big Data Truck. Neste caminhão, a Dimension Data analisa os dados e os combina com informações históricas e condições climáticas. A partir disso, consegue entregar insights precisos sobre a corrida, como posição exata de cada competidor, a distância entre eles, velocidade média, formação de grupos, desempenho em condições diversas e mesmo previsões da competição.

Esses insights são compartilhados em tempo real em um site de monitoramento criado para a corrida, chamado de Race Center, e nos feeds de redes sociais. Além dos fãs, as informações são utilizadas por redes de televisão e comentaristas.

Os espectadores da corrida na televisão somam 12 milhões em média por etapa. Com o projeto, o Tour de France conquistou 6,5 milhões de seguidores nas redes sociais, especialmente um público mais jovem e digital – 73% desse total têm entre 18 e 35 anos de idade. O site Race Center teve um crescimento no tráfego de 160%, atingindo 9,1 milhões de visitantes. Os vídeos da corrida passaram de 6,1 milhões de visualizações para 71 milhões, e o app oficial do Tour soma 1,4 milhão de downloads.

Por trás da tecnologia

O projeto foi pioneiro no rastreamento individual de ciclistas e funciona da seguinte forma:

  1. Rastreadores nas bicicletas se comunicam entre si, com sensores na corrida e com carros da equipe, formando uma rede mesh. São 150 milhões de pontos de dados geoespaciais, capazes de transmitir informações mesmo nos locais mais remotos da competição.
  2. Os dados são transmitidos dos carros para um helicóptero que, por sua vez, os retransmite para o Big Data Truck.
  3. Videoconferência em HD e serviços gerenciados 24 horas por dia são usados para colaboração e gerenciamento, o que permite que equipes da Dimension Data em várias partes do mundo trabalhem como uma só.
  4. A plataforma avançada de analytics digital funciona na solução de nuvem híbrida da Dimension.
  5. Análises preditivas e machine learning combinam os dados coletados em tempo real com informações históricas.
  6. As informações são entregues com segurança às plataformas digitais e à imprensa.

Evolução da tecnologia

 2015: Projeto beta – o público conseguia acessar informações como velocidade de cada ciclista, posição exata na corrida e em relação aos competidores e a distância entre cada atleta.

2016: Novos dispositivos de rastreamento nas bikes com alcance de transmissão dez vezes maior do que antes (de 100 metros para 1.000 metros). Criação do site Race Center com monitoramento em tempo real da corrida, vídeos, fotos e comentários. Mais informações disponíveis como composição dos pelotões, inclinações, velocidade do vento e condições climáticas. O Big Data Truck cresceu para se tornar o hub de todas as atividades de monitoramento e análise. 

2017: Projeto incorpora machine learning e algoritmos complexos para  gerar insights mais profundos da corrida. Isso permitiu analisar as probabilidades de vários cenários da corrida. Também foram criados perfis dos ciclistas para os fãs entenderem mais sobre o desempenho deles em cada etapa.

 2018:  Mais melhorias na tecnologia estão entregando insights adicionais, como um índice de esforço, que mede o quão difícil a corrida é para os atletas; o tempo estimados das chegadas; e um mapa 3D para entender a geografia do percurso.

Read also :