올바른 성장을 위한 데이터 활용 방법

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이전 블로그에서 '세션'을 활용하여 훈련 전략을 최적화하는 방법에 대해 얘기하였습니다. 경기의 전반과 후반을 비교하거나 훈련, 컨디셔닝 및 재활에서 특정 훈련을 비교할 수 있습니다.

하지만 이 데이터를 한두 번 사용하는 것만으로는 크게 의미가 없는 것처럼 느껴질 수 있습니다. 어떻게 하면 데이터가 가치 있고 적절하게 활용할 수 있을까요? 바로 여기에서 각 훈련에 이름을 설정하는 기록이 필수적인 도구가 됩니다. 접근 가능하고, 탐색하기 쉬우며, 업데이트하기 쉬운 자신만의 데이터베이스를 만들 수 있습니다.

이제 스포츠 사이언티스트 Charles Cullen (ASCC)과 함께 훈련에 효과적으로 이름을 붙이고 기록하는 방법에 대해 구체적으로 논의해 보겠습니다!

대부분의 코치들은 훈련장에서 활용할 다양한 훈련 데이터를 가지고 있으며, 일반적으로 경기일에 맞춰서 적절한 훈련을 선택하고 있습니다. 대부분의 코치는 훈련 철학에 있어 일관성을 유지하려 하기 때문에 코치가 경기 2일 전에 하는 훈련은 크게 벗어나지 않습니다. 코치의 훈련 스타일과 일주일 동안의 팀의 신체적인 상태를 이해할 수 있다면 경기력 유지와 부상 예방에 유용한 통찰력을 얻을 수 있습니다.

데이터베이스를 구축하는 방법과 이를 효과적으로 수행하는 방법에 대해 다시 살펴보겠습니다.

전체 훈련에 필요한 핵심 정보가 무엇인지 알아야 합니다. 여기서 가장 중요한 요소는 특정 경기 날짜를 결정하는 것입니다: MD -4(경기 4일 전), MD -3(경기 3일 전), MD -2(경기 2일 전), MD -1(경기 하루 전) 등입니다. 이를 자신만의 시스템에 기록해야 훈련 데이터베이스의 탄탄한 기초를 마련할 수 있습니다.

예를 들어 토요일에 경기를 하고 화요일에 경기를 하는 경우 일요일의 훈련 세션은 MD -2 (경기 이틀 전)가 아닌 MD +1(경기 다음 날)으로 기록하는 것이 중요합니다.

훈련 세션이 이런 식으로 정리를 하는 것이며, 개별 훈련도 살펴보겠습니다.

세부적으로 고려해야 할 사항은 다음과 같습니다:

훈련 유형: SSG, Possession (소유 훈련), 11 vs 11, 공격 대 수비, 기술 훈련 등 데이터베이스에서 어떻게 분류할지 결정하고 이를 지속하세요.

선수 인원: 선수 인원에 골키퍼를 포함할지 여부를 결정합니다. 예를 들어, 각 팀에 선수가 4명인 SSG의 경우, SSG - 4 대 4 또는 SSG - 5 대 5(골키퍼 포함)라고 부를지 결정합니다. 무엇보다 일관성이 중요합니다. 또한, Possession (소유 훈련) - 5 대 5 [8, 필드 바깥쪽]와 같은 훈련에서 바깥쪽에 있는 선수도 포함시키는 것을 잊지 마세요.

훈련 크기: 미터 or 야드, 길이×너비 or 너비×길이 등의 측정 기준을 일관되게 유지하여 혼동을 피할 수 있도록 합니다.

추가 정보: 작은 골대와 같은 추가 장비를 활용한 훈련에 대한 추가 세부 정보를 기록하세요. 이렇게 하면 데이터베이스에 깊이가 더해집니다.

결정을 한 이후에는 데이터베이스 스타일에 맞는 순서로 명확하게 정리하세요. 각 세션(훈련)을 기록하는 코칭스태프가 프로세스를 이해하고 일관성을 유지할 수 있어야 합니다.

OHCOACH를 사용할 때 '세션 제목'에 세션(훈련)의 이름을 입력하고 각 정보 사이에 하이픈을 사용하여(예: SSG - 5 v 5 - 36 x 30yds) 추후에 데이터를 Excel/Power BI/Tableau에서 정리할 때 쉽게 구분할 수 있도록 하세요.

한 가지 가능한 옵션은 CSV를 통해 데이터를 내보낼 때 “엑셀에서 대시로 데이터 분리”라는 작업을 수행하여 데이터를 여러 열로 분할할 수 있다는 것입니다. 즉, 훈련 데이터베이스에서 특정 훈련을 검색할 때 긴 코드로 특정 훈련을 식별하는 대신 그룹별로 필터링할 수 있습니다. 자신의 스타일에 맞는 데이터베이스를 구축하면 의사 결정도 더 쉬워집니다.

모든 훈련 세션이 끝나면 전체 훈련에서 각각의 훈련을 정리하고 해당 데이터를 내보낸 다음(시간, 총거리, 고속 거리, 스프린트 거리 등 주요 지표가 모두 포함되어 있는지 확인), 각 훈련의 평균을 찾아 데이터베이스에 입력하거나 Power BI/Tableau와 같은 도구를 활용하여 훈련의 평균을 찾는 수식을 만듭니다(이를 통해 위치 및 선수별로 필터링하여 다음 수준의 분석을 사용할 수 있습니다). 또한 각 메트릭(데이터)를 해당 훈련의 분당 기준으로 식별하면 계획된 훈련 길이가 데이터베이스에 있는 것과 약간 다르더라도 훈련량을 예측할 수 있습니다.

팀의 스타일에 맞는 방법을 찾아서 꾸준히 해주세요.
이 방식을 명확하게 이해하고 활용하면
팀이 발전하는 데 있어서 굉장히 수월해집니다.

데이터베이스를 활용할 기본 준비가 되었더라도, 지속해서 데이터베이스를 구축하고 각 훈련 세션이 포함되어 있는지 확인하는 것을 잊지 마세요.

이렇게 데이터베이스를 구축하게 되면, 훈련 세션에서 예상되는 피지컬 데이터의 결과물을 계획하고 이해할 수 있습니다. 이를 통해 필요한 경우 훈련의 방향을 수정하거나 적응시킬 수 있습니다. 이러한 인사이트는 팀에게 귀중한 정보가 되어 선수의 건강과 체력을 유지하면서 최적의 성과를 낼 수 있도록 세션을 조정하는 데 도움이 될 수 있습니다. 계획이 변경될 수 있으므로 유연성이 중요하지만, 잘 관리된 데이터베이스가 있다면 필요한 지원과 통찰력을 제공할 준비가 되어 있을 것입니다.

핏투게더의 오코치 데이터 분석 서비스는 팀을 지원하고 팀이 원하는 훈련 세션을 진행할 수 있도록 중요한 정보를 제공하기 위해 활용합니다.

또한 팀원들의 신체적 능력이 평소보다 현저히 높거나 낮을 것으로 예상되는 경우 귀중한 인사이트를 제공할 수 있습니다. 이러한 인사이트를 통해 코치는 훈련량을 적절히 조정하거나, 풀백이나 윙어와 같은 특정 지표가 예상치 못하게 높은지 파악할 수 있습니다.

훈련이 평소보다 더 강도가 높을 것으로 예상되는 경우, 코치의 훈련 세션 목표를 충족하면서 다음 훈련에서 조정 가능성을 고려하세요.(감독이 훈련 세션에서 모든 것을 그래도 진행하기 원한다면 그것 또한 팀의 선택입니다.) 데이터는 팀에 도움을 주기 활용되는 것입니다.

기간: 세션 또는 훈련의 길이를 조정하여 전체 훈련량을 줄이세요.

크기: 훈련의 크기를 변경하면 잠재적인 신체적 부하에 영향을 줄 수 있습니다. 예를 들어, 크기를 줄이면 특정 선수의 고강도와 스프린트 거리가 제한될 수 있습니다.

반복 시간: 11 대 11 훈련에 8분씩 4세트를 계획했지만, 훈련량이 걱정된다면 시간을 6분씩 4세트로 단축하는 것을 고려하세요. 또는 강도를 유지하는 것이 목표라면 6분씩 5세트를 제안하여 비슷한 부하를 제공하면서 선수들이 강도를 유지할 수 있도록 할 수 있습니다.

결론적으로, 자신만의 잘 정리된 훈련 데이터베이스를 구축하면 인사이트를 제공할 수 있는 지식을 갖추게 되어 궁극적으로 선수들의 건강과 체력을 유지하는 데 도움이 됩니다. 일관된 시스템을 구축하면 프로세스가 간소화되고 장기적으로 업무가 더 쉬워집니다.

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