A- Risk ਖਿਡਾਰੀਆਂ ਨੂੰ ਪਛਾਣਨ ਲਈ ਡਾਟਾ ਐਨੀਲਿਟੀਸ ਕਿਵੇਂ ਵਰਤੋਂ

ਅੰਕੜੇਵਾਦੀ ਟੈਕਨੀਕ: ਇਕੋਮੋਥਿਅਸ ਦੀ ਖੋਜ ਅਤੇ ਗ੍ਰੈਜੂਏਸ਼ਨ

ਸਾਧਾਰਣ ਅੰਕੜੇ ਢੰਗ ਵੀ ਬਹੁਤ ਹੀ ਕੀਮਤੀ ਹਨ । ਕੰਟਰੋਲ ਚਾਰਟ ਪਛਾਣ ਸਕਦੇ ਹਨ ਕਿ ਜਦੋਂ ਮੀਟਰਿਕ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ HRV) ਖਿਡਾਰੀ ਦੇ ਆਮ ਤਬਦੀਲੀ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਜਾਂਦਾ ਹੈ । ਰੈਗਰੇਸ਼ਨ ਰੈਗਰੇਸ਼ਨ ਰੈਜ਼ਲੇਸ਼ਨ ਵਰਡਲੋਡ ਅਤੇ ਨੁਕਸਾਨਾਂ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਸੰਬੰਧ ਨੂੰ ਕਾਇਮ ਕਰਨ ਲਈ ਸਹਾਇਕ ਹੈ । ਉਦਾਹਰਣ ਲਈ, ਇੱਕ ਲਾਗਿਜ ਸਟੈਂਸ ਸਟੈਂਪਿੰਗ ਮਾਡਲ ਮੌਜੂਦਾ ਅੰਕ ਉੱਤੇ ਆਧਾਰਿਤ ਨੁਕਸਾਨ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਦਾ ਅਨੁਮਾਨ ਲਗਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ।

ਡਾਟਾ ਸਰੋਤਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਇਮਰੀ ਕੀਤਾ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ

ਇੱਕ ਸੰਯੁਕਤ ਖ਼ਤਰੇ ਪਰੋਫਾਇਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ, ਵਿਹਲਾਪੈਪਲ, ਪੋਲਰ, ਅਤੇ ਇਲੈਕਟ੍ਰਾਨਿਕ ਮੈਡੀਕਲ ਰਿਕਾਰਡਾਂ ਨੂੰ ਸੰਚਾਰ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ । API ਅਤੇ ਡਾਟਾ ਗੁੰਡੇ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ snoflec or AWS) ਮੈਨੂੰ ਅਪਰਾਟ ਡਾਟਾ ਨੂੰ ਜੋੜਨ ਲਈ ਸਹਾਇਕ ਹਨ । ਸਟੈਂਡਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ "ਹਾਈ- ਸੰਭਾਵਨਾ" ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਚੱਲਣ ਲਈ ਸਹਿਮਤ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ।

ਇੱਕ ਡਾਟਾ- ਡਰਾਇਵਰ ਪਲੇਅਰ ਪਰਬੰਧ ਸਿਸਟਮ ਲਈ ਤਲ ਕਰਨ ਲਈ ਉਪਲਬਧ ਕਦਮ

ਇਕ ਚੰਗਾ ਖ਼ਤਰਾ ਪੇਸ਼ ਕਰਨ ਲਈ ਵਿਭਾਗਾਂ ਵਿਚ ਧਿਆਨ ਨਾਲ ਯੋਜਨਾ ਬਣਾਉਣੀ ਅਤੇ ਸਹਿਯੋਗੀ ਹੋਣਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ ।

ਸੁਝਾਅ 1: ਕਿਰਿਆਵਾਂ ਅਤੇ KPIs ਦਿਓ

ਆਪਣੇ ਸੈਂਟਰ ਲਈ "at- rek" ਦਾ ਕੀ ਅਰਥ ਹੈ, ਸਾਫ਼ ਕਰੋ । ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਸਭ ਤੋਂ ਜ਼ਿਆਦਾ ਤਰੁੰਤ ਚੋਟਾਂ, ਮਾਨਸਿਕ ਲਿਬਾਟ, ਜਾਂ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਬਾਰੇ ਚਿੰਤਾ ਕਰਦੇ ਹੋ? ਸਾਫ਼ ਮੁੱਖ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਇੰਡੀਕੇਟਰ (KPIS) ਜਿਵੇਂ ਕਿ 1000 ਘੰਟੇ ਐਕਸਪਰੈਸ਼ਨ, ਘੱਟ ਟਰੇਨਿੰਗ ਸ਼ੈਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ, ਜਾਂ ਔਸਤਨ HRV ਸਟਾਈਲ ।

ਸੁਝਾਅ 2: ਸਟੇਜ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰੋ

ਜੰਤਰ ਅਤੇ ਸਾਫਟਵੇਅਰ ਚੁਣੋ, ਜੋ ਕਿ ਖੇਡਾਂ ਲਈ ਢੁੱਕਵੇਂ ਹਨ । ਨਾ- ਵਰਤਣ ਯੋਗ ਸੰਵੇਦਨਕਾਰਾਂ ਲਈ ਭਰੋਸੇਯੋਗ, ਹਲਕਾ, ਅਤੇ ਲਗਾਤਾਰ ਡਾਟਾ ਲਾਗ ਰੱਖਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ । ਕਲਾਉਟ ਪਲੇਟਫਾਰਮਾਂ ਨੂੰ ਅਸਲੀ- ਸਮੇਂ ਪਰੋਸੈਸ, ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਸਟੋਰੇਜ਼, ਅਤੇ ਸੌਖੇ ਡਾਟਾ ਐਕਸਪੋਰਟ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ । ਵੈੱਡ- ਟੀਮਾਂ ਵਿੱਚ ਅਕਸਰ [FT:0] ਵਰਗੇ ਵਿਭਾਜਿਤਾਂ ਨਾਲ ਸਾਂਝੇਦਾਰ ਹਨ [FT:] [FT: 1]] [T]] ਜਾਂ ਪਸੰਦੀਦਾ ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਲਈ ਓਪਲਿਟ ਸੰਦਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤੋਂ ।

ਸੁਝਾਅ 3: ਇੱਕੋ ਕਿਸਮ ਦੇ ਅਸੂਲ ਅਤੇ ਅਸੂਲ ਬਣਾਓ

ਹਰ ਖਿਡਾਰੀ ਦੇ ਆਪੋ ਵਿਚ ਵਿਲੱਖਣ ਤਰਤੀਬ ਅਤੇ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਮਿਆਰ ਹੁੰਦੇ ਹਨ । ਇੱਕ ਸਥਿਰ ਸਮੇਂ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ, ਪ੍ਰੀਸੈਸਟ) ਦੌਰਾਨ ਡਾਟਾ ਦੇ ਦੋ ਹਫ਼ਤੇ ਇਕੱਠੇ ਕਰੋ । ਇਹ ਅਰਥਪੂਰਣ ਢਾਂਚਾਵਾਂ ਦੀ ਖੋਜ ਕਰਨ ਲਈ ਸਹਾਇਕ ਹੈ । ਇਹ ਵੀ, ਹਮਦਰਦ ਖਿਡਾਰੀਆਂ ਦੀ ਤੁਲਨਾ ਕਰਨ ਲਈ ਸਮੁੱਕ ਲਈ ਰੇਸ਼ਮਾਂ ਦੀ ਰੇਡੀਜ਼ਾਈਨਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਸਹਾਇਕ ਹੈ ।

ਸੁਝਾਅ 4: ਲਗਾਤਾਰ ਧਿਆਨ ਰੱਖੋ ਅਤੇ ਚੇਤਾਵਨੀ ਦਿਓ

ਡੇਲੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਬਹੁਤ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ । ਸੈਰ ਕਰਨ ਲਈ ਸਵੈ-ਮੈਰਿਕ ਚੇਤਾਵਨੀਆਂ ਦਿਓ ਜੋ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਥਰੀਆਂ ਤੋਂ ਬਾਹਰ ਡਿੱਗਦੀਆਂ ਹਨ — ਉਦਾਹਰਣ ਲਈ, ਜੇ ਖਿਡਾਰੀ ਦੀ HRV ਤਿੰਨ ਦਿਨਾਂ ਲਈ ਸੈਂਕੜੇ ਤੋਂ 20% ਝੁੰਡਾਂ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਖੇਡਾਂ ਟੀਮ ਨੂੰ ਚੇਤਾਵਨੀ ਦੇਣ ਲਈ ਭੇਜਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ । ਚੇਤਾਵਨੀ ਨੂੰ ਕੇਵਲ ਜਾਣਕਾਰੀ ਲਈ ਨਹੀਂ, ਪਰ ਕਾਰਵਾਈ ਕਰਨ ਯੋਗ ਹੋਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ।

ਸੁਝਾਅ: ਕੋਆਚਿੰਗ, ਮੈਡੀਕਲ ਅਤੇ ਡਾਟਾ ਟੀਮਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਕਲਾਬਾਜ਼ ਕਰਨਾ

ਕੇਵਲ ਡਾਟਾ ਹੀ ਜ਼ਖ਼ਮਾਂ ਨੂੰ ਰੋਕ ਨਹੀਂ ਸਕਦਾ ਹੈ । ਨਿਰਣਾ ਕਰਨ ਵਾਲਿਆਂ ਨੂੰ ਹਕੀਕਤ ਨਾਲ ਸੰਚਾਰ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ । ਤਾਕਤ, ਫੈਸੀਪੈਸਟੀਪੈਸਟ, ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਵਿਕਰਣਕਾਰਾਂ, ਅਤੇ ਕੋਚਿੰਗ ਸਟਾਕ ਲਈ ਲਗਾਤਾਰ ਸਭਾਵਾਂ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ ਕਿ ਡਾਟਾ-ਦਿਲ ਸਿਫਾਰਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਲੋਡ ਕਰਨ, ਮੁੜ-ਦੋਸ਼ਿਤ ਕਰਨ, ਅਤੇ ਖਿਡਾਰੀ ਲਈ ਬਾਕੀ ਸਮਾਂ-ਤਰਾਜਾਂ ਲਈ ਸੰਭਾਵਨਾਵਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਜਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ ।

ਸੁਝਾਅ: ਸੋਚ - ਸਮਝ ਕੇ ਫ਼ੈਸਲਾ ਕਰੋ

ਐਨਾਟੀਸ ਇੱਕ ਸਮੇਂ ਦੀ ਸਥਾਪਨਾ ਨਹੀਂ ਹੈ । ਜਿਉਂ ਹੀ ਤੁਸੀਂ ਹੋਰ ਡਾਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਤੁਹਾਡੇ ਮਾਡਲ ਅਤੇ ਥਰੀਆਂ ਨੂੰ ਸੁਧਾਰਦੇ ਹੋ। ਆਰਡਰੀਸ ਪੋਸਟ(s) ਜਾਂਚ ਕਰਨ ਲਈ ਕਿ ਕਿਹੜੀ ਚੀਜ਼ ਦੇ ਤਰਤੀਬ ਨਾਲ ਪ੍ਰਚਲਿਤ ਸ਼ਕਤੀ ਸੀ। ਰਿਸਰਚ ਨਾਲ ਹੁਣ ਤਕ ਖੋਜ ਕਰੋ, ਖੇਡਾਂ ਦੇ ਖੇਤਰ ਵਿਚ ਇੰਡੀਕੇਟਿਕ ਵਿਕਾਸ ਦੀ ਖੇਤਰ ਉੱਤੇ ਵੀ ਨਿਗਾਹ ਰੱਖੋ ।

ਅਸਲੀ- ਵੁਰਚੁਅਲ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਕੇਸ ਖੋਜName

ਕੇਸ ਅਧਿਐਨ: ਹਾਮ ਸਤਰ ਦੇ ਅੰਤ ਤੋਂ ਬਚੇ ਰਹੋ

ਯੂਆਫੇਸੀਆਈ ਕਲੱਬਾਂ ਦੇ ਕਈ ਯੂਰਪੀ ਕਲੱਬਾਂ ਨਾਲ ਸੰਚਾਰ ਕਰਨ ਲਈ GPS ਟਰੈਕਿੰਗ ਅਤੇ ਆਕਸੀਟੀ ਤਾਕਤ ਜਾਂਚ ਲਈ ਬਹੁਤ ਹੀ ਖ਼ਤਰਨਾਕ ਹੈ। ਉਨ੍ਹਾਂ ਨੇ ਇਕ ਨਿਸ਼ਾਨੇਦਾਰ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਪ੍ਰੋਗਰਾਮ ਨੂੰ ਉਨ੍ਹਾਂ ਲਈ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਜੋ ਘੱਟ ਐਕਸੀੰਮੀਟਰ ਬਲਾਤਮ ਅਤੇ ਇਕ ਭਾਰੀ: ਵਾਤਾਵਰਣ ਨੂੰ ਵਧਾਅ ਕਰਨ ਲਈ ਯੋਗ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਦੋ ਵੇਹੀਆਂ ਦੇ ਜ਼ਖ਼ਮਾਂ ਉੱਤੇ ਜ਼ਖ਼ਮਾਂ ਦੇ ਮਾਰੇ ਗਏ 60-70% ਘਟਾਏ ਗਏ। ਡਾਟਾਟਿਅਟਿਕ ਸਾਧਨਾਂ ਨੂੰ, ਜੋ ਕਿ ਸਭ ਤੋਂ ਜ਼ਿਆਦਾ ਹਿੱਝਣ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹਨ, ਉੱਤੇ ਧਿਆਨ ਦੇਣ ਲਈ ਯੋਗ ਠਹਿਰਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ।

ਕੇਸ ਸਟੱਡੀ: ਫੌਜੀਬਾਲ ਵਿਚ ਕੰਮ ਕਰਨ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧ

NBA ਦੇ ਲੋਡ ਪਰਬੰਧ ਪਾਲਸੀ ਨੇ ਬਹਿਸ ਕੀਤੀ ਹੈ, ਪਰ ਟੀਮਾਂ ਨੇ ਫ਼ੈਸਲਾ ਕਰਨ ਲਈ ਡਾਟਾ ਇਸਤੇਮਾਲ ਕੀਤਾ ਕਿ ਕਿੱਥੇ ਬਾਕੀ ਖਿਡਾਰੀਆਂ ਲਈ ਹੈ। ਟੋਰੌਂਟੋ ਰਾਪਟਰਸ ਨੇ 2019 ਵਿਚ ਕਾਵ ਲੰਡਰਡੈਨ ਦੀ ਸਿਹਤ ਨੂੰ ਬਚਾਉਣ ਲਈ ਪ੍ਰਸਿੱਧ ਤਰੀਕੇ ਵਰਤੇ ਸਨ। ਉਸ ਦੇ ਭਾਰ, ਬੈਂਕ ਖੇਡ ਸੰਭਾਵਨਾ, ਅਤੇ ਪਿੱਠ-ਛੇ ਖੇਡ ਮਾਰਕਰ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ ਕਰ ਕੇ, ਉਹ ਉਸ ਨੂੰ ਤਾਜ਼ੇ ਲਈ ਤਾਜ਼ੇ ਰੱਖਿਆ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਗੋਡਾ ਨਿਗਾਹ ਨੂੰ ਨਿਯੰਤ੍ਰਣਿਆ ਗਿਆ ਸੀ।

ਕੇਸ ਦੀ ਸਟੱਡੀ: ਐਲੀਟ ਐਥਲੇਟਜ਼ ਵਿਚ ਮਾਨਸਿਕ ਸਿਹਤ ਦੀ ਨਿਗਰਾਨੀ

ਆਸਟ੍ਰੇਲੀਆ ਦੀ ਇੰਸਟੀਟਿਊਟ ਆਫ਼ Sport (AIS) ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਮਿਡਿਜ ਸਰਵੇਟਾਂ ਨੂੰ HRV ਅਤੇ ਨੀਂਦ ਦੇ ਸਰਵੇਖਣ ਨਾਲ ਮਿਲਾਉਂਦੇ ਹਨ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਮਾਨਸਿਕ ਸਿਹਤ ਲਈ ਨਿਗਰਾਨੀ ਲਈ । ਜਦੋਂ ਹਵਾਈ ਮੀਡਿਅਮ ਥਲੀ ਦੇ ਹੇਠਾਂ ਉਤਪੰਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ HRV ਹਮਦਰਦਤਾ ਦਿਖਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਟੀਮ ਖਿਡਾਰੀਆਂ ਨਾਲ ਗੱਲਬਾਤ ਸ਼ੁਰੂ ਕਰਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਨੂੰ ਸੁਧਾਰਦੀ ਹੈ । ਇਹ ਪ੍ਰਣਾਇਤ ਕਰਨ ਨਾਲ ਦਰਦਰ ਘੱਟਦੀ ਅਤੇ ਸੁਧਾਰ ਘੱਟ ਗਿਆ ਹੈ।

ਡਾਟਾ- ਡਰਾਇਵਰ ਪਲੇਅਰ ਪਰਬੰਧ ਦੇ ਲਾਭ

ਇਕ ਪੁਲਾੜ ਦੀ ਕਾਗਜ਼ ਤੇ ਕਸਰਤ ਕਰਨ ਨਾਲ ਕਈ ਫ਼ਾਇਦੇ ਹੁੰਦੇ ਹਨ:

• ਘੱਟ ਇੰਨਜੂਰੀ ਇੰਡੀਜ਼ਨੈਸ਼ਨ: ਫੋਕਸਾਂ ਦੀ ਸ਼ੁਰੂਆਤੀ ਖੋਜ ਨਾਲ ਮਖੌਲ ਨੂੰ ਰੋਕ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਜ਼ਖ਼ਮਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਸਿੱਧੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਘਟਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ।
• Exted Player ਕਾਰਪੋਰੇਸ਼ਨ: ਮੈਨੇਜਮੈਂਟ ਕਾਰੀਗਰੀ ਅਤੇ ਮੁੜ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਖਿਡਾਰੀਆਂ ਦੀ ਲੰਬੀ ਰੁੱਤਾਂ ਲਈ ਉੱਚ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਸੰਭਾਲਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕਈ ਸਾਲਾਂ ਦੌਰਾਨ,
• ਨਿੱਜੀ ਸਿਖਲਾਈ: ਡਾਟਾ ਹਰੇਕ ਲੋੜ ਮੁਤਾਬਕ ਕਾਰਜ ਲਈ ਸਹਾਇਕ ਹੈ - ਇੱਕ ਖਿਡਾਰੀ ਨੂੰ ਹੋਰ ਸਬਰ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਹੋਰ ਠੀਕ ਕਰਨ ਲਈ ਹੋਰ ਸਮਾਂ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ।
• ਕਾਢ ਸੰਭਾਲਣੇ: ਜ਼ਖ਼ਮਾਂ ਨੂੰ ਘੱਟ ਦਵਾਈਆਂ ਖ਼ਰਚਣ ਅਤੇ ਹੋਰ ਵੀ ਘੱਟ ਸਮਾਂ ਬਰਬਾਦ ਕਰਨਾ ਪੈਂਦਾ ਹੈ, ਬਿਨਾਂ ਚੰਦੇ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ।
• Compotitive Advantiet: ਟੀਮਾਂ ਜੋ ਕਿ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਆਪਣੇ ਸਭ ਤੋਂ ਚੰਗੇ ਖਿਡਾਰੀਆਂ ਨੂੰ ਲਗਾਤਾਰ ਜਿੱਤਣ ਦੀ ਵੱਧ ਸੰਭਾਵਨਾ ਰੱਖਦੀਆਂ ਹਨ ।
• IImsofual Athlete ਟਰੱਸਟ: ਜਦੋਂ ਖਿਡਾਰੀਆਂ ਨੂੰ ਦੇਖਦੇ ਹਨ ਕਿ ਨਿਰਮਾਣਕਤਾ ਦੀ ਬਜਾਇ ਡਾਟਾ ਉੱਤੇ ਆਧਾਰਿਤ ਹਨ, ਤਾਂ ਉਹ ਹੋਰ ਸੰਭਵ ਤੌਰ ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਅਤੇ ਹੋਰ ਪਰੋਟੋਕਾਲਾਂ ਵਿੱਚ ਖ਼ਰੀਦੇ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ ।

ਮੁਸ਼ਕਲਾਂ ਅਤੇ ਸੋਚ - ਵਿਚਾਰ

ਇਸ ਵਾਅਦੇ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ, ਖਿਡਾਰੀ ਲਈ ਡਾਟਾ ਐਨਲਿਟਿਕਸ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਨਹੀਂ ਹਨ ।

ਡਾਟਾ ਕੁਆਲਟੀ ਅਤੇ ਇਕਸਾਰਤਾ

ਢਾਂਚਾ ਕਰਨ ਯੋਗ ਜੰਤਰ ਨਾਕਾਬਲ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ, GPS ਸਿਗਨਲ ਅੰਦਰ ਆਨਸਾਵਾਂ (ਅਕਸਰ ਇੰਦਰਾਜ਼) ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਖਿਡਾਰੀਆਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਪੁਆਉਣਾ ਭੁੱਲ ਸਕਦੇ ਹਨ । ਅਸਪਸ਼ਟ ਡਾਟਾ ਭੰਡਾਰ ਵਿੱਚ ਅਸਮਾਂ ਘੱਟ ਜਾਂਦੀ ਹੈ । ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ ਪਰੋਟੋਕਾਲ ਅਤੇ ਕ੍ਰਾਸ- ਰਿਫਰੈਂਸ਼ਨ ਰਾਹੀਂ ਠੀਕ ਡਾਟਾ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ HR vs. sps) ਰਾਹੀਂ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ।

ਇਕੱਲੀਪਨ ਅਤੇ ਇਕਸੁਰਤਾ

ਇੱਕ ਵੇਰਵੇ ਸਮੇਤ ਸਿਹਤ ਅਤੇ ਟਿਕਾਣਾ ਡਾਟਾ ਨੂੰ ਇੱਕਤਰੀ (ਅਥਲੇਟੀ) ਜਾਣਕਾਰੀ, ਡਾਟਾ ਮਾਲਕ, ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਆ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ ਹੈ । ਲੀਗਜ਼ ਅਤੇ ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ GDPR ਜਾਂ HIPAA ਵਾਂਗ ਬਿਧੀਆਂ ਅਨੁਸਾਰ ਚੱਲਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ । ਖਿਡਾਰੀਆਂ ਨੂੰ ਪਾਰਦਰਸ਼ਤਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋਣੀ ਚਾਹੀਦੀ ਹੈ ਕਿ ਡਾਟਾ ਖੋਜਿਆ ਗਿਆ ਹੈ ਅਤੇ ਕਿਵੇਂ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ।

ਮਨੁੱਖੀ ਨਿਆਉਂ ਉੱਤੇ ਅਤਿਅੰਤ

ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਸਰੀਰ ਵਿਚ ਅਲਵਿਦਾ ਚੇਤਾਵਨੀਆਂ ਨੂੰ ਮਿਲਾਉਂਦੀ ਹੈ — ਇਕ ਕੋਚ ਸ਼ਾਇਦ ਆਰਾਮ ਕਰਨ ਲਈ ਇਕ ਸੁਝਾਅ ਦੇਵੇ, ਜੇਕਰ ਖਿਡਾਰੀ ਨੂੰ ਚੰਗਾ ਲੱਗਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਖੇਡ ਬਹੁਤ ਹੀ ਨੁਕਸਦਾਰ ਹੈ ।

ਮੌਜੂਦਾ ਵਰਕਫਲੋ ਨਾਲ ਐਂਟੀਗਰੇਸ਼ਨ

ਇੱਕ ਨਵੀਂ ਡਾਟਾ ਸਿਸਟਮ ਜੋੜਨ ਨਾਲ ਅਪਵਾਦ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ । ਜੇ ਕੋਚੇ ਇਸ ਨੂੰ ਹੋਰ ਕੰਮ ਸਮਝਦੇ ਹਨ ਤਾਂ ਵਿਰੋਧੀ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ । ਸਫ਼ਲ ਕੰਮ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ, ਮੁੱਲ, ਸਾਫ਼ ਸੰਚਾਰ, ਅਤੇ ਮੌਜੂਦਾ ਸਭਾਵਾਂ ਅਤੇ ਫ਼ੈਸਲੇ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਵੱਖੋ- ਵੱਖਰੇ ਰਿਪੋਰਟ ਦੇਣ ਦੀ ਬਜਾਇ ।

ਸੈਨਤ ਭਾਸ਼ਾ ਸਿੱਖਣੀ

ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਦੇ ਤਰੱਕੀ ਦੇ ਨਾਲ, ਕ੍ਰਿਸਕ ਖਿਡਾਰੀਆਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਹੋਰ ਵੀ ਸਹੀ ਹੋ ਜਾਵੇਗੀ। ਬਾਈਮੈਟਰੀ ਸੈਂਸਰਾਂ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਲਗਾਤਾਰ ਗਲੂਕੋਜ਼ ਨਿਗਰਾਨੀ, ਪੋਰਨੋਗ੍ਰਾਫੀ) ਅਤੇ ਵਿਡਿਓ ਵਿਦਿਆ ਵਿਕਟਰਾਂ ਨਾਲ ਵਧੇਰੇ ਜਾਣਕਾਰੀ ਹੋਰ ਵੀ ਵਧੇਗੀ। ਹਦਾਇਤਾਂ ਦੀ ਮਹੱਤਤਾ ਨਾਲ ਪ੍ਰਿਭਾਸ਼ਾ ਤੋਂ ਪ੍ਰਿੰਤਿਤ ਹੋ ਜਾਵੇਗੀ, ਨਾ ਕਿ ਤੁਹਾਨੂੰ ਖਿਡਾਰੀ ਨੂੰ ਕੇਵਲ ਖ਼ਤਰੇ ਵਿਚ ਹੋਣ ਦੀ ਸਲਾਹ ਦੇਣ ਲਈ, ਪਰ ਠੀਕ ਤਰ੍ਹਾਂ ਵਾਜਾਈ ਜਾਂ ਸੁਧਾਰ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।

ਇਹ ਮਾਡਲ ਹਜ਼ਾਰਾਂ ਹੀ ਹਾਲਾਤਾਂ ਵਿਚ ਖਿਡਾਰੀਆਂ ਦੇ ਸਮੇਂ ਵਿਚ ਆਪਣੇ ਸਮੇਂ ਨੂੰ ਸਹੀ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਵਰਤਣ ਦੀ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ।

ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਜਿਉਂ ਹੀ ਡਾਟਾ ਸਾਂਝਾ ਕਰਨਾ ਲੰਗਜ਼ਾਂ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ NFL ਦੇ ਅਗਲੇ ਜਨ ਅੰਕੜੇ) ਦੇ ਆਰੰਭ ਨੂੰ ਜ਼ਿਆਦਾ ਮਿਆਰੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਇਤਿਹਾਸਕ ਡਾਟਾ ਸੈੱਟ ਵੱਡੇ ਹੋ ਜਾਣਗੇ, ਅਤੇ ਹੋਰ ਢਾਂਚੇ ਦੇ ਮਾਡਲ ਯੋਗ ਹੋਣਗੇ ।

ਸੰਚਾਰ

ਡਾਟਾ ਐਨਲਿਟਿਕਸ ਖੇਡਾਂ ਨੂੰ ਇਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਔਕੜ ਸੰਸਥਾ ਪੇਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਉਹ ਜ਼ਖ਼ਮੀ ਹੋਣ ਜਾਂ ਪਿੱਠ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਖੇਡਾਂ ਖੇਡਣ ਲਈ ਇਕ ਔਜ਼ਾਰ ਵਰਤਦੇ ਹਨ । ਸਰੀਰਕ, ਕਾਰੋਬਾਰ, ਅਤੇ ਮਾਨਸਿਕ ਤੌਰ ਤੇ ਮਾਨਸਿਕ ਢੰਗਾਂ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਨਾਲ ਦੇਖ ਕੇ, ਟੀਮਾਂ ਨੂੰ ਮਸ਼ੀਨ ਨੂੰ ਸਿੱਖਣ ਲਈ, ਸ਼ੁਰੂ ਵਿਚ ਹੀ ਰੋਕ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਿ ਨੱਜੀ ਦੇਖ - ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਨੂੰ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ । ਵਿਵਕਟਰਾਂ ਵਿਚ ਅਨੁਸ਼ਾਸਨ, ਅਤੇ ਇਕ ਸਭਿਆਚਾਰ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ ਕਿ ਰੀਤ ਉੱਤੇ ਤਰਤੀਬਤੀਆਂ ਨੂੰ ਘੱਟ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ । ਜੋ ਲੋਕ ਕੇਵਲ ਮੁਕਾਬਲੇਬਾਜ਼ੀ ਲਈ ਦਰ ਤੇ ਵਧਦੇ ਨਹੀਂ ਹਨ, ਉਹ ਨਾ ਹੀ ਸਫ਼ਲ ਹੋਣਗੇ । ਇਹ ਨਿਸ਼ਾਨਾਵਾਂ ਹਮੇਸ਼ਾ ਖੋਖੇਬਾਜ਼ ਖੇਡਾਂ ਨੂੰ ਖ਼ਤਮ ਕਰਨ ਲਈ ਨਹੀਂ ਕਰੇਗਾ, ਪਰ ਇਹ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਹੈ, ਹਰ ਖਿਡਾਰੀ ਨੂੰ ਆਪਣੇ ਖਿਅਤਮ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਨ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਵਧੀਆ ਮੌਕਾ ਦੇਣਗੇ ।