Recolha Ágil de Estatística Desportiva Alex Fraser

Apresentação em tema: "Recolha Ágil de Estatística Desportiva Alex Fraser"— Transcrição da apresentação:

1 Recolha Ágil de Estatística Desportiva Alex Fraser alex.fraser@wtvision.com

2 Introdução ao Infografismo Apresentação da empresa e dos seus sistemas Exemplo de Projecto de Infografismo Recolha e Retrieval para Infografismo Problema de Escalabilidade Solução Proposta Discussão

3 Infografia ou infográficos são representações visuais de informação

4 Software House Produtora de Eventos

5 Software House Plataformas Grafismo (CG) Projectos Empresa de Produção de Eventos 1300 Eventos (Exteriores) em 2006 Equipamento especializado para grafismo para televisão

6 Director Geral Comunicação e Marketing ComercialProdução Lisboa Porto Bélgica Espanha Gestão de Projectos Grafismo Quality Assurance Desenv. Integração Plataformas Help-desk e Sistemas Financeiro Director Técnico

7 EVENTOS Jogo de Futebol Noite Eleitoral Jogos Olímpicos Marcha Popular Debate Político Eleição do Grande Português PROGRAMAS Telejornal Diário da Manha Boletim Meteorológico Programa Economia Fora de Horas Ticker de SMS Ticker Notícias

8 wTVision Plataformas Concorrência Solução à medida

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10 Cliente Grafismo Ticker Quadros Oráculos Evento Futebol Eleição Presidencial Programa Novo

11 Projecto Sistemas de informação GrafismoPlataforma

12 Eleições Presidenciais 2006 Serviço Prestado a: RTP RTP Madeira TVI Canal Porto

13 Grafismo 2D Grafismo 3D Grafismo 3D Virtual Tickers de Informação Desenvolvimento de Base de Dados de Suporte Ecrã comentador para consulta rápida dos dados eleitorais e apoio à decisão Operação na noite eleitoral Ligação ao Ministério da Justiça (ITIJ) para importação de dados

14 Grafismo Concepção da Linha Gráfica Implementação dos Templates Animação das cenas Integração Costumização de Front-ends Implementação dos Slides com acesso às ferramentas de suporte ao processo eleitoral (Plataforma) Desenvolvimento Adequação das ferramentas de suporte ao processo eleitoral Desenvolvimento das bases de dados Gestão dos importadores

15 Gestão de Projecto (PMO) ComercialGrafismo Integração Desenvol vimento Quality Assurance

16 ComercialGrafismo Integração Desenvolvi mento Quality Assurance ClienteProdução Gestão de Projecto (PMO)

17 Base de Dados SlidesRecolha

18 Apresentação de uma peça de informação que esteja actualizada e seja relevante para o momento em questão

19 Legislativas 2002 NTV Quadros 2D animados

20 Presidenciais - TVI Quadros 3D Tickers de Resultados e Projecções

21 Presidenciais - TVI Decoração Virtual + Ticker 2D com Notícias Projecções e Resultados

22 Presidenciais - RTP Projecções em Panos Virtuais, Grafismo 3D sobre cenografia Real - Reality Grafismo 2D no Ledwall

23 Presidenciais - RTP Grafismo 3D sobre cenografia Real - Reality Grafismo 2D no Ledwall

24 Presidenciais - RTP Grafismo 3D sobre cenografia Real - Reality Grafismo 2D no Ledwall

25 Presidenciais - RTP Grafismo 3D sobre cenografia Real - Reality Grafismo 2D no Ledwall

26 Apresentação Projecção Abstenção Apresentação Projecção Resultados Resultados Total Nacional Resultados Distrito Comparação entre Dois Distritos à escolha Comparação entre Total Nacional e Distrito Comparação Nacional 2007 / 1998 Comparação Abstenção 2007 / 1998 Comparação Abstenção Referendo com 5 actos eleitorais anteriores Comparação Projecção / Resultados

27 Projectos não têm margem para derrapar (datas são fixas em televisão) Projectos de duração muito variável (dois dias até 4 meses) Clientes pouco disciplinados nos timmings de deliverables Compromisso entre o tempo gasto a orçamentar e o tempo disponivel para a execução do projecto

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29 Recolha tem que ser flexível para se adaptar a qualquer desporto É no entanto importante que a informação possa ser reutilizada Cada modalidade tem um modelo de observação completamente distinto Timmings da recolha são diferentes dos timmings dos Slides

30 1025 – falta cometida do Jogador 1 sobre o Jogador 2 10 26 – Jog1 - primeiro serviço dentro, resposta dentro, erro não forçado de direita, fundo do court, lado esquerdo 10 25 – Jog 1 - Remate, Golo 15 00 – Cartão amarelo Jog 1

31 10 Níveis de recolha Um jogador Parte Tempo Cada termo em cada nível está classificado na BD

32 Conjunto de SPROCs que optimizam os queries que manipulam eventos nucleares Específicos a cada modalidade Dimensão da Base de dados (SCHEMA) é proporcional ao número de modalidades Procedimentos de cálculo de rankings, classificações, etc estão todos mapeados na base de dados. Alteração das regras produz variantes nos procedimentos.

33 Contar Ocorrências (Faltas Cometidas) Máquinas de Estados (Ténis) Estatísticas Inteligentes Resultados (2-1) Explorar Tempo (segmentação) Explorar Tempo – Estatística Inteligente

34 Como fazer com que este modelo de negócio possa crescer de forma sustentada? Quantas modalidades é possível gerir numa mesma base de dados desta forma? Quantas variantes dum mesmo conceito é possível manter em termos de desenvolvimento de software Como suportar o desenvolvimento paralelo destas soluções

35 Informação tem que passar a ser lightweight Não tem que estar previamente catalogada Mecanismos simples mas poderosos de retrieval têm que ser possíveis Uma base de dados para todos Um mecanismo de retrieval para todos Uma arquitectura única Desenvolvimento de plataformas e não de soluções específicas

36 XML events tree XML team XML game – numero de jogadores, suplentes HTML screenstats HTML commentator Análise por script Dicionários

37 Delphi / VBScript C# / IronPython XML / XSLT / XPATH SQL Javascript / XHTML Sockets Webservices

38 Traversal passa a mecanismo universal Recolha de tempos é universal Estrutura do Evento passa a ser parametrizável Análise da modalidade passa a projecto Criação de plugins para colmatar as diferenças fundamentais

39 Um evento do filme de jogo terá que servir para múltiplas modalidades Não há limite para a complexidade do evento Normalmente envolve um ou dois atletas Tem sempre tempo associado Parte do jogo (em algumas modalidades)

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41 Contar número de vezes que um evento ocorreu: Stat.Count(\FOULS\COMMITTED\, HomeTeam) Se for só na primeira corrente? Stat.Count(\FOULS\COMMITTED\, HomeTeam, Timer.ActivePart) Se for para apenas um jogador? Stat.Count(\FOULS\COMMITTED\, ActivePlayer)

42 Normalização vs Agilidade Capacidade de Resposta Como alimentar sistemas de informação tradicionais com esta informação ágil? Desvantagens?

43 Obrigado

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