एथलीट मैनेजमेंट सिस्टम क्या है?

संक्षेप में जवाब

मक़सद सिर्फ़ और ज़्यादा डेटा जमा करना नहीं है। एक अच्छा एथलीट मैनेजमेंट सिस्टम उस जानकारी को इस तरह व्यवस्थित करता है कि कोच हर एथलीट की तुलना उसकी अपनी बेसलाइन से कर सके और उन रुझानों को पहचान सके जिन पर क़रीब से देखना ज़रूरी है। मिसाल के तौर पर, ऑस्ट्रेलियन इंस्टिट्यूट ऑफ़ स्पोर्ट का AMS अपने हाई-परफ़ॉर्मेंस स्पोर्ट्स नेटवर्क में परफ़ॉर्मेंस से जुड़े फ़ैसलों को दिशा देने के लिए डेटा ट्रैकिंग, विश्लेषण और रिपोर्टिंग का इस्तेमाल करता है।

एथलीट मैनेजमेंट सिस्टम असल में है क्या?

एथलीट मैनेजमेंट सिस्टम, जिसे छोटा करके अक्सर AMS कहा जाता है, एक केंद्रीय प्लेटफ़ॉर्म है जहाँ एथलीट्स और उनके प्रदर्शन से जुड़ी जानकारी संभाली जाती है।

इसके बिना यही जानकारी बिखर जाती है। कोच के पास वर्कआउट डेटा किसी एक प्लेटफ़ॉर्म पर होता है, जबकि एथलीट अपनी नींद Garmin, Oura या Apple Watch से ट्रैक करते हैं। स्ट्रेंथ टेस्टिंग किसी स्प्रेडशीट में पड़ी रहती है और वेलनेस सर्वे कहीं और।

AMS इन बिखरे हिस्सों को एक ज़्यादा एकसार तस्वीर में जोड़ देता है।

इसका एथलीट मॉनिटरिंग से काफ़ी ओवरलैप है, लेकिन दोनों शब्द एक-दूसरे की जगह नहीं ले सकते। एथलीट मॉनिटरिंग वह प्रक्रिया है जिसमें ट्रेनिंग स्ट्रेस, शारीरिक प्रतिक्रिया और रिकवरी को समय के साथ ट्रैक किया जाता है। AMS वह सॉफ़्टवेयर ढाँचा है जो इस प्रक्रिया को सहारा दे सकता है।

एक श्रेणी के तौर पर इसका दायरा काफ़ी चौड़ा है। कुछ सिस्टम ट्रेनिंग लोड और प्रदर्शन के इर्द-गिर्द बने होते हैं, तो कुछ में टेस्टिंग, चोट की स्थिति और एथलीट की उपलब्धता भी शामिल रहती है। यही इंटरफ़ेस उन जिम और क्लीनिक के लिए भी काम का हो सकता है जो बड़ी संख्या में क्लाइंट संभालते हैं।

टीमों को कौन-सा डेटा ट्रैक करना चाहिए?

ऐसा कोई एक तय डेटासेट नहीं है जिसकी ज़रूरत हर टीम को हो। सही मेट्रिक्स खेल पर और उन फ़ैसलों पर निर्भर करते हैं जो कोचिंग स्टाफ़ लेना चाहता है।

ट्रेनिंग लोड और थकान की निगरानी पर हुए शोध बार-बार यही बात रेखांकित करते हैं कि कोई एक मेट्रिक यह पूरी तस्वीर नहीं दे सकता कि एथलीट कैसे प्रतिक्रिया कर रहा है। व्यवहार में मॉनिटरिंग अक्सर बाहरी वर्कलोड को आंतरिक प्रतिक्रिया और एथलीट के अपने फ़ीडबैक के साथ मिलाकर देखती है।

यहीं AMS काम आता है। किसी एक रेडीनेस स्कोर या अलग-थलग मेट्रिक पर टिके रहने के बजाय कोच कई संकेतों को संदर्भ के साथ पढ़ सकते हैं।

टीमें इसका इस्तेमाल कैसे कर सकती हैं

AMS की असली क़ीमत उन सवालों में है जिनके जवाब वह कोचिंग स्टाफ़ को दिलाता है।

कोच जानना चाहेगा कि किन एथलीट्स का हफ़्ता असामान्य रूप से भारी रहा। प्लेयर परफ़ॉर्मेंस डायरेक्टर देखना चाहेगा कि किसकी नींद की गुणवत्ता गिरी है जबकि ट्रेनिंग वॉल्यूम बढ़ता गया। स्ट्रेंथ कोच हाल की टेस्टिंग की तुलना एथलीट की प्रीसीज़न बेसलाइन से करना चाहेगा।

अगर प्लेटफ़ॉर्म में AI विश्लेषण भी हो, तो स्टाफ़ पूरे रोस्टर के डेटा पर सवाल पूछ सकता है, जैसे: "आज किन एथलीट्स में उनकी सामान्य रेंज से सबसे बड़ा बदलाव दिखा है, और उसके पीछे वजह क्या है?"

यहीं डेटा को जोड़ना सिर्फ़ एक और डैशबोर्ड रखने से ज़्यादा उपयोगी हो जाता है।

अकेली एक HRV रीडिंग सामान्य से नीचे होने पर कोच को शायद ज़्यादा कुछ पता न चले। लेकिन अगर HRV कई दिनों से गिर रहा हो, रेस्टिंग हार्ट रेट बढ़ रहा हो, नींद घट रही हो और एथलीट ज़्यादा दर्द बता रहा हो, तो यह ऐसा संदर्भ है जिसकी पड़ताल करनी चाहिए।

फिर भी इसका मतलब यह नहीं कि सॉफ़्टवेयर तय करे कि कोई ट्रेनिंग करेगा या नहीं। एथलीट डेटा तब सबसे काम आता है जब वह बातचीत को आगे बढ़ाए और कोच के अनुभव में संदर्भ जोड़े।

एथलीट मैनेजमेंट में वियरेबल्स की जगह कहाँ है

वियरेबल्स ने एथलीट मॉनिटरिंग को कहीं ज़्यादा सुलभ बना दिया है। स्मार्टवॉच, रिंग, हार्ट रेट मॉनिटर और GPS सिस्टम गतिविधि, ट्रेनिंग और शारीरिक प्रतिक्रिया के बारे में लगातार जानकारी देते रहते हैं।

दिक़्क़त यह है कि सभी एथलीट एक ही डिवाइस इस्तेमाल नहीं करते।

एक खिलाड़ी Garmin पहनता है। दूसरा Oura पर है और तीसरा Apple Watch पर भरोसा करता है। हर कंपनी का ऐप और डैशबोर्ड अलग-अलग खोलकर देखना, रोस्टर बढ़ने के साथ उतना ही मुश्किल होता जाता है।

चौड़े इंटीग्रेशन वाला एथलीट मैनेजमेंट सिस्टम इन सभी स्रोतों पर एक ज़्यादा एकसार तस्वीर बना सकता है। मिसाल के तौर पर Sonar Atlas यही करता है और अलग-अलग वियरेबल, हेल्थ ऐप और दूसरे स्रोतों का डेटा एक ही प्लेटफ़ॉर्म पर ले आता है। यहीं एक व्यापक हेल्थ एनालिटिक्स प्लेटफ़ॉर्म पारंपरिक एथलीट मैनेजमेंट सॉफ़्टवेयर से जा मिलता है।

चोट और बीमारी की निगरानी पर अपने सर्वसम्मति वक्तव्य में अंतर्राष्ट्रीय ओलंपिक समिति ने एक्सपोज़र मापने के लिए पहने जाने वाले एक्टिविटी ट्रैकर के इस्तेमाल को बढ़ावा दिया। साथ ही उसने यह भी कहा कि टीमों को ऐसे डिवाइस चुनने चाहिए जो उनके मक़सद के लिए उपयुक्त हों और जिनकी वैधता तथा विश्वसनीयता के प्रमाण मौजूद हों।

एथलीट मैनेजमेंट सिस्टम में क्या देखें

फ़ीचर की लंबी सूची किसी AMS को दूसरे से बेहतर नहीं बना देती। ध्यान इस पर दीजिए कि सिस्टम आपके ट्रेनिंग स्टाफ़ के मौजूदा तरीक़े में फ़िट बैठता है या नहीं।

डिवाइस और ऐप इंटीग्रेशन

देखिए कि प्लेटफ़ॉर्म उन डिवाइस से जुड़ता है या नहीं जो आपके एथलीट पहले से इस्तेमाल कर रहे हैं। मौजूदा स्रोतों को जोड़ लेना पूरे रोस्टर से नया वियरेबल अपनाने को कहने से कहीं आसान है।

व्यक्तिगत बेसलाइन

एक ही वर्कलोड पर हर एथलीट की प्रतिक्रिया अलग होती है। अच्छा सिस्टम वही है जिसमें एथलीट की तुलना उसके अपने पिछले आँकड़ों से करना आसान हो, न कि सिर्फ़ टीम या आबादी के औसत से।

काम के अलर्ट

अलर्ट का काम यह बताना है कि कोच को कहाँ देखना चाहिए। अगर हर छोटे बदलाव पर चेतावनी बजने लगे, तो ज़रूरी संकेत शोर में दब जाते हैं।

टीम-स्तर के व्यू

कोचिंग स्टाफ़ को रोस्टर के समग्र व्यू से किसी एक एथलीट तक, कई प्लेटफ़ॉर्म से हाथ से रिपोर्ट जोड़े बिना, पहुँच पाना चाहिए।

डेटा एक्सेस और निजता

एथलीट डेटा में संवेदनशील बायोमेट्रिक और स्वास्थ्य जानकारी हो सकती है। टीमों को साफ़ पता होना चाहिए कि इस डेटा तक किसकी पहुँच है, इसे कितने समय तक रखा जाता है और एथलीट के प्रोग्राम छोड़ने पर उसका क्या होता है।

अक्सर पूछे जाने वाले सवाल (FAQ)

एथलीट मैनेजमेंट सिस्टम और ट्रेनिंग लोड मॉनिटरिंग टूल में क्या फ़र्क़ है?

ट्रेनिंग लोड मॉनिटरिंग टूल का दायरा आम तौर पर सीमित होता है। वह दूरी, अवधि, हार्ट रेट, GPS डेटा या सेशन RPE जैसे मेट्रिक्स पर केंद्रित रहता है। एथलीट मैनेजमेंट सिस्टम इसी जानकारी को वेलनेस डेटा, परफ़ॉर्मेंस टेस्टिंग, उपलब्धता और रिपोर्टिंग के साथ एक ही प्लेटफ़ॉर्म पर ले आता है।

क्या एथलीट मैनेजमेंट सिस्टम चोट रोकने में मदद कर सकता है?

AMS स्टाफ़ को वर्कलोड में बदलाव और ऐसे दूसरे पैटर्न पहचानने में मदद करता है जिन पर ध्यान देना चाहिए, लेकिन वह हर चोट का भरोसेमंद अनुमान या बचाव नहीं कर सकता। चोट का जोखिम कई कारणों से बनता है। मॉनिटरिंग डेटा को एथलीट के अपने फ़ीडबैक, मेडिकल राय और पेशेवर समझ के साथ जानकारी के एक स्रोत की तरह देखना चाहिए।

क्या जिम और क्लीनिक भी एथलीट मैनेजमेंट सिस्टम इस्तेमाल कर सकते हैं या यह सिर्फ़ प्रो टीमों के लिए है?

एथलीट मैनेजमेंट सिस्टम अब सिर्फ़ प्रोफ़ेशनल और कॉलेज स्पोर्ट्स तक सीमित नहीं रहे। जिम, हेल्थ कोच और लॉन्जेविटी क्लीनिक अब उसी सॉफ़्टवेयर के छोटे संस्करणों से अपने क्लाइंट की सेहत पर लंबे समय तक नज़र रखने लगे हैं।

एथलीट मैनेजमेंट सिस्टम के साथ AI का इस्तेमाल कैसे हो सकता है?

AI किसी एथलीट मैनेजमेंट सिस्टम को बड़े पैमाने के डेटा का विश्लेषण करने और ऐसे पैटर्न सामने लाने में मदद कर सकता है जिन्हें हाथ से पकड़ पाना मुश्किल होता। मिसाल के तौर पर, वह नींद, रिकवरी या वर्कलोड में आए बदलाव पर निशान लगा सकता है, एथलीट के रुझान समेट सकता है और स्टाफ़ को यह तय करने में मदद कर सकता है कि किस एथलीट पर क़रीब से नज़र रखनी है। AI को कोचिंग और परफ़ॉर्मेंस के फ़ैसले खुद लेने के बजाय उनमें सहारा देना चाहिए, ख़ासकर तब जब डेटा चोट के जोखिम या मैदान पर वापसी से जुड़ा हो।

एथलीट मैनेजमेंट सिस्टम की क़ीमत कितनी होती है?

क़ीमत एथलीट्स की संख्या, शामिल फ़ीचर और इस बात पर निर्भर करती है कि सिस्टम एलीट स्पोर्ट के लिए बना है या किसी छोटे जिम या क्लीनिक के लिए। छोटे सेटअप के लिए एक तय मासिक शुल्क से लेकर प्रो टीमों और बड़े एथलेटिक डिपार्टमेंट के लिए कस्टम एंटरप्राइज़ प्राइसिंग तक, दायरा काफ़ी बड़ा है।