Sviluppo MVP TWINPLAY per analisi avanzata dei dati nel basket.

/* Progetto */

Sviluppo MVP per analisi dati basket avanzata

// Parametri

Servizi

Migrazione database, Sviluppo Web Application, Analisi dati Sportivi, Startup.

Durata

Circa 5-6 mesi.

Tecnologia

PostgreSQL, MongoDB, Python, Django, API.

// Sfida del progetto

Evolvere il database e sviluppare una web app dinamica.

TwinPlay è concepito come una piattaforma avanzata di analytics dedicata al basket, capace di raccogliere, elaborare e visualizzare in tempo reale i dati delle sessioni di allenamento.

L’obiettivo principale è fornire a giocatori, allenatori, squadre e campus uno strumento unico per monitorare prestazioni, progressi fisici e comportamentali.

Il sistema dovrà integrare telecamere intelligenti per acquisire i dati di gioco, elaborare oltre 40 metriche per ogni tiro (posizionali, temporali, fisiche e di performance) e rendere disponibili analisi granulari tramite dashboard interattive.

Saranno previste funzioni di gestione multi-tenant, così da permettere l’uso contemporaneo da parte di organizzazioni diverse senza rischio di sovrapposizione dei dati.

Inoltre, il software dovrà supportare report PDF, analisi di zona del campo, tracciamento delle serie positive/negative e misurazioni avanzate come la true shooting percentage. Ogni utente accederà esclusivamente alle informazioni pertinenti al proprio ruolo, grazie a un sistema di permessi gerarchico.

// Quote

"Abbiamo trasformato TwinPlay.ai in una piattaforma scalabile per analisi sportive in tempo reale integrando database ibrido e web app dinamica garantendo efficienza sicurezza e insight avanzati per club e allenatori."

Roberto Sacchetti

Co-Founder && Project Manager

// Soluzioni del progetto

Migrazione database ibrido e sviluppo applicazione responsive.

Per raggiungere questi obiettivi, il progetto viene sviluppato su una solida architettura Django 5.0.4, strutturata in 12 app specializzate che coprono autenticazione, gestione giocatori, squadre, sessioni e video.

Il backend dialoga con un database PostgreSQL ottimizzato per query complesse e aggregazioni, mentre il frontend utilizza Bootstrap, Chart.js e Plotly per dashboard interattive.

Le telecamere si autenticano tramite API dedicate, inviano i dati shot-by-shot in modalità bulk e caricano i video su AWS S3 attraverso credenziali temporanee STS.

Una pipeline di elaborazione gestisce la normalizzazione dei dati, il calcolo delle analytics in tempo reale e la validazione manuale dei giocatori tramite workflow di tagging.

Il deployment è containerizzato con Docker e orchestrato su AWS EC2 tramite Terraform, con Doppler per la gestione sicura dei secrets.

Per la scalabilità futura, il sistema è predisposto a caching strategy, microservizi e CDN.

Infine, la sicurezza è garantita da controlli multi-livello, isolamento dei dati e protezioni CSRF, mentre l’esperienza utente è raffinata da un design responsive multilingua.

// Galleria immagini

// Risultati del progetto

Piattaforma scalabile per analisi sportive in tempo reale.

Il progetto ha portato a una soluzione completa e scalabile, capace di fornire analisi dettagliate delle performance dei giocatori in tempo reale.

La migrazione al database ibrido ha garantito maggiore velocità, affidabilità e flessibilità nella gestione dei dati.

La nuova web app ha introdotto strumenti di visualizzazione avanzati, migliorando l’accessibilità e l’usabilità per allenatori e club sportivi.

L’approccio metodico per fasi ha assicurato una transizione fluida senza interruzioni operative, mentre l’integrazione con strumenti di analisi ha ampliato le possibilità strategiche per gli stakeholder. Nel complesso, TwinPlay.ai si è evoluta in una piattaforma moderna e pronta a supportare la crescita futura.

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// Vantaggi aziendali