Необычный путь Грегори Пайма
Самый необычный путь в НБА не был пройден недооцененным рекрутом или не выбранным новичком. Грегори Пайм прошел путь от экспериментирования с теорией законов вселенной на крупнейшем в мире синхротроне до раскрытия секретов защиты против пик-н-ролла и оценки игроков для Лос-Анджелес Клипперс.
Научные достижения и решение о карьере
Теоретический физик Северо-восточного университета Пран Нат вспоминает, как 16 лет назад Пайм постучал к нему в офис, будучи скромным аспирантом. Пайм хотел, чтобы Нат стал его научным руководителем в процессе получения докторской степени по физике. В течение следующих трех лет Пайм, по словам Ната, стал «звездой среди студентов», неутомимым работником, чьи увлечения так и остались его страстью.
Лучшие ученики Ната обычно публикуют более четырех статей в престижных физических журналах, но Пайм сумел опубликовать 13, изучая потоки частиц, возникающие при столкновении атомов на высоких скоростях, что дало ему новые знания о темной материи, супергравитации и других загадках нашей вселенной.
Инвестиции НБА в аналитику
Его научные достижения привели к множеству предложений о постдокторской исследовательской позиции. Престижные институты из Европы, такие как Женева и Мадрид, обращались к Нату с просьбой уговорить Пайма принять их предложения, что, по словам Ната, происходит «крайне редко». Если бы Пайм выбрал путь науки и академической среды, как многие его коллеги по теоретической физике, Нат уверен, что «он добился бы огромного успеха».
Вместо этого Пайм решил применить свои знания анализа данных в баскетболе, отклонившись на путь, который привел его к работе в Клипперс, где он большую часть времени занимал должность директора по исследованиям и аналитике. Инвестиции Клипперс в Пайма отражают современный интерес НБА к поиску новых источников данных для достижения даже малейшего конкурентного преимущества.
Секреты аналитики в НБА
«Команды очень секретны,» — отметил пионер спортивной аналитики Бен Аламер, который семь лет работал с Кливленд Кавальерс и Оклахома-Сити Тандер.
Когда команды НБА только начинали заниматься аналитикой, многие из них пытались скрыть свои интересы от конкурентов, запрашивая от новых сотрудников не раскрывать, на кого они работают.
Даже сейчас, по словам Аламерa, аналитики «редко говорят о том, какие модели они используют в деталях». «Преобразование данных в информацию строго связано с собственными разработками, так же как и подходы команд к использованию данных,» — рассказал Аламер Yahoo Sports.
