Democratizzare il dato: perché la pallavolo ha bisogno di una memoria condivisa

Non c’è stata innovazione nella società moderna che non sia stata guidata dai dati, e dal loro uso consapevole e granulare. Ogni sport professionistico ha basato le sue fortune proprio sulla selezione consapevole di questi numeri. C’è chi ne ha fatto un business e chi ci ha costruito le basi per vincere trofei. Troppo spesso parliamo della crescita della pallavolo senza accorgerci che manca ancora una componente fondamentale per trasformare quella crescita in patrimonio: un archivio statistico e storico realmente accessibile.

Il dato, nella pallavolo, non è soltanto quello prodotto dalla Lega Volley e dalla Lega Volley Femminile. È anche quello che nasce molto più in basso: dalla Serie B, dai campionati regionali e territoriali, dai settori giovanili, dalle società di provincia che ogni anno investono risorse, costruiscono squadre, formano giocatori e diventano, spesso, un passaggio decisivo nella carriera di un atleta.

Quante giocatrici e quanti giocatori transitano da queste categorie prima di arrivare in Serie A? Quanti allenatori costruiscono lì una parte importante del proprio percorso? Quanti club rappresentano un territorio per dieci, venti, trent’anni e producono una quantità enorme di informazioni che poi semplicemente scompaiono? Semplicemente tanti. Ne ho parlato su queste colonne qualche numero fa. La vita di un club va di pari passo con quella di un giocatore esperto.

È qui che entra in gioco il concetto di democratizzazione del dato. Non significa rendere gratuito qualsiasi database né pensare che ogni informazione debba essere disponibile senza controllo. Riguarda lo sviluppo di un sistema nel quale la produzione, la verifica e l’utilizzo del dato non siano prerogativa esclusiva dei grandi campionati o delle grandi organizzazioni.

In questo numero di Fuori Rete, partiamo da una startup italiana, Aced Sports, e dal lavoro di Carlotta Oggioni e i suoi soci. Non perché sia l’unica risposta possibile, ma perché al momento è l’unico progetto italiano che prova a costruire quell’infrastruttura partendo dal basso della piramide invece che dai vertici. Se funziona, cambia il punto di partenza di tutte le domande che seguono.

Una premessa che cambia la domanda

Prima di guardare agli altri sport, conviene mettere a fuoco un punto che spesso viene dato per scontato e non lo è.

La pallavolo italiana non ha un problema di dati che non vengono prodotti. Il referto elettronico, rappresentato dal sistema dell’e-Scoresheet, sviluppato dall’azienda bolognese Data Project, la stessa di Data Volley, è obbligatorio nei campionati di Serie A e di Serie B, e diversi comitati regionali lo hanno reso obbligatorio anche in Serie C e D, con l’obbligo per la società ospitante di mettere a disposizione un segnapunti formato appositamente. Chi è entrato, in quale set, al posto di chi: è scritto, partita dopo partita, in migliaia di palestre.

Quel dato viene prodotto, omologato ai fini della giustizia sportiva, e poi smette di esistere come informazione utilizzabile da chiunque. Vale la pena essere precisi anche su dove passa davvero la frattura. Le statistiche pubblicate dalla Lega Pallavolo Serie A coprono SuperLega, A2 e A3 maschile; quelle della Lega Volley Femminile coprono A1 e A2. Con rilevazione curata da Data Project, schede giocatore, medie e dettaglio gara per gara. Il salto nel vuoto non avviene quindi tra A2 e A3 (nel caso maschile) ma tra le serie di Lega e la Serie B (quest’anno anche A3 nel femminile), che è FIPAV e pubblica calendari, risultati e classifiche, ma non statistiche individuali.

Sotto, il silenzio quasi totale. E parliamo di un perimetro enorme: 359.304 atleti tesserati alla FIPAV secondo i dati federali aggiornati a maggio 2025, di cui circa due terzi under 16. Nel frattempo le società affiliate sono scese da 4.911 nel 2009-10 a 3.916 nel 2024: quasi mille realtà perse in quindici anni.

Il movimento cresce nelle persone e si contrae nelle strutture. Ogni società che chiude porta con sé un archivio che non è mai esistito in forma scritta.

La domanda, quindi, non è “perché mancano i dati”. È: perché li produciamo e non li usiamo, e chi finirà per possederli quando qualcuno deciderà di aggregarli.

Gli altri sport hanno già capito che il dato crea valore

Non serve un’enorme struttura tecnologica per costruire un database utile. Serve soprattutto un’architettura coerente: quali dati raccogliere, chi li inserisce, come vengono verificati e come possono essere riutilizzati.

Il calcio offre modelli interessanti. Tuttocampo ha costruito un patrimonio enorme sul dilettantismo e sul settore giovanile italiano, grazie anche al contributo degli utenti. È la dimostrazione che il dato non deve necessariamente essere prodotto centralmente. Ma il crowdsourcing ha un limite: scala bene sul volume, meno sulla certificazione. Lo stesso Tuttocampo precisa che i propri contenuti non sono da considerarsi ufficiali e che non può garantire l’accuratezza di ogni inserimento.

Transfermarkt mostra invece come anche un dato imperfetto possa diventare economicamente rilevante. I suoi valori di mercato sono stime costruite dalla community e la letteratura economica ne ha evidenziato alcuni limiti, ma continuano a essere consultati da tifosi, giornalisti e operatori. La lezione è semplice: un dato che tutti utilizzano produce conseguenze reali, anche quando non è perfetto.

Nel ciclismo, ProCyclingStats ha seguito una strada diversa: prima consolidare la qualità sui professionisti, poi ampliare progressivamente il database ai livelli inferiori, mantenendo standard di verifica differenti. È un principio applicabile anche alla pallavolo: scendere nella piramide senza abbassare la qualità significa separare i livelli di garanzia.

E nella pallavolo? Il riferimento è Volleybox, il più grande database costruito dalla community: decine di migliaia di profili maschili e femminili, con club, campionati, trasferimenti e carriere. Oggi copre anche le serie minori italiane, ma con accuratezza variabile. Il roster, quindi, esiste. Quello che manca è soprattutto la prestazione: sapere che un’atleta ha giocato in un club nel 2022-23 è diverso dal sapere quanti set ha disputato, in quale ruolo e con quale continuità.

Il problema, dunque, non è l’assenza del dato, ma la sua completezza, verificabilità e utilizzabilità lontano dai vertici del sistema. Ed è proprio in questo spazio che si apre una possibilità.

Aced Sports e l’idea di trasformare il dato in infrastruttura

Chi legge Fuori Rete sa che questa newsletter vuole essere uno spazio per dialogare, ma anche introdurre dati, progetti, idee interessanti. Oggi ve ne illustro una, magari ancora poco conosciuta. Aced Sports è una società sport-tech italiana con sede a Roma, costituita nel luglio 2023. La guida Carlotta Oggioni, CEO e co-fondatrice, alzatrice con un percorso tra NCAA, Serie A e B1, studi in economia negli Stati Uniti e un MBA in Italia; il co-fondatore e CTO è Davide Pennica. La società è bootstrapped, cioè finanziata senza capitale esterno, e conta oggi quattro persone.

Vale la pena dire subito perché un progetto in fase iniziale merita spazio in un ragionamento di sistema. Il layer che manca alla pallavolo italiana — quello che tiene insieme percorso, categoria e prestazione sotto le serie di Lega — oggi non esiste. Prima o poi qualcuno lo costruirà, perché il valore economico c’è e i dati sono già prodotti. La domanda è chi lo farà, con quali incentivi e a chi resterà in mano. Un soggetto italiano, che non guadagna sui trasferimenti e che dialoga con i club invece di scavalcarli, è una risposta diversa da una piattaforma estera che aggrega quello che trova. È in questo senso che Aced può diventare un punto di svolta: non perché abbia già risolto il problema, ma perché sta provando a risolverlo nel modo giusto.

Parte da un problema molto concreto: la quantità di informazioni prodotte dallo sport è enorme, ma resta frammentata tra documenti, siti, fogli di calcolo, gruppi di messaggistica e archivi societari.

L’idea non è limitarsi a raccogliere informazioni, ma costruire un sistema nel quale il dato diventi uno strumento operativo. La differenza è sostanziale. Un database può dirci che una giocatrice ha militato in una determinata squadra. Un sistema strutturato può permetterci di ricostruire quando ci ha giocato, a quale livello, con quale minutaggio, quale percorso ha seguito prima e dopo, e come si colloca rispetto ad altri profili dello stesso ruolo.

È il passaggio dalla memoria alla conoscenza. Tre scelte, in particolare, meritano attenzione perché sono meno ovvie di quanto sembrino.

La prima è l’unità di misura di partenza. Aced parte dai set giocati, e tecnicamente è la scelta giusta, per una ragione che vale la pena spiegare: il dato Data Volley è prodotto da uno scoutman che applica una scala di valutazione, e quella scala varia tra operatori e tra livelli. Una ricezione “positiva” rilevata in A1 da un analista professionista e una rilevata in B2 da un volontario non sono la stessa misura. Il referto invece non contiene valutazioni: contiene fatti binari, identici in A1 e in Prima Divisione.

Attenzione però: il set giocato è il pavimento, non il soffitto. Da solo dice presenza e continuità, non qualità. Serve a garantire che due atleti di categorie diverse siano confrontabili almeno su una base comune, ed è l’unico dato già omogeneo per costruzione. Sopra quella base si costruisce il resto - ruolo, altezza, età, progressione di categoria, e dove esistono anche i dati tecnici di rilevazione - accettando però che ogni strato abbia un livello di affidabilità diverso e dichiarato. È il principio di ProCyclingStats applicato alla pallavolo: non abbassare la qualità scendendo nella piramide, ma separare i livelli di garanzia. Un archivio costruito solo sui set sarebbe povero; un archivio costruito senza partire dai set sarebbe incomparabile.

La seconda è la separazione tra verifica e dichiarazione: ciò che il club conferma resta distinto da ciò che l’atleta dichiara. Senza quella distinzione un profilo è un curriculum, e i curricula li gonfiano tutti. È la lezione di Tuttocampo e di Transfermarkt letta al contrario.

La terza è l’allineamento degli incentivi. Aced dichiara di non prendere percentuali sui trasferimenti: i ricavi vengono da abbonamenti e servizi ai club, mentre atleti, staff tecnico e tifosi restano gratuiti. La conseguenza è che se un’atleta resta un anno in più nella stessa società e cresce, per l’azienda non cambia nulla. È una risposta diretta a un problema strutturale del sistema: chi gestisce il percorso di un’atleta è oggi remunerato quando l’atleta si sposta, non quando cresce.

Va detto con altrettanta chiarezza a che punto è il progetto. La piattaforma è in sviluppo dopo un rebuild avviato nella primavera 2026, l’apertura commerciale ai club è fissata a novembre 2026, e i numeri attuali sono quelli di una fase pre-commerciale: circa 360 atlete e atleti iscritti e una quarantina di club. Su un bacino di 359.000 tesserati e 3.916 società, significa lo 0,1% e l’1%.

Quanto vale il dato nelle serie minori?

Il primo errore sarebbe considerare il dato delle categorie inferiori come un dato di serie B nel senso di dato meno importante.

È esattamente il contrario. La Serie B è un campionato nazionale organizzato dalla FIPAV e articolato su base territoriale in più gironi. È uno dei luoghi in cui il sistema produce più valore sportivo: giocatori giovani, atleti che cercano un rilancio, chi sale dalle categorie inferiori, società che provano a costruire un progetto più ambizioso.

In mezzo c’è un patrimonio informativo enorme. Pensiamo a una società di provincia che investe per anni nel proprio settore giovanile. Forma una giocatrice a 15 anni, la porta in Serie B a 18, la vede passare in A2 a 21 e magari in A1 a 23. Se di quel percorso rimane soltanto il ricordo di chi lo ha vissuto - e se l’allenatore che c’era cambia società - una parte del valore prodotto dal club se ne va con lui.

Se invece quel percorso viene registrato, diventa storia misurabile. E la storia misurabile può diventare analisi.

Si può capire quali società producono più giocatori capaci di salire di categoria. Quali territori sono più efficaci nella formazione. Quali allenatori lavorano maggiormente con giovani poi destinati a crescere. Quali profili arrivano in Serie A dopo quale percorso.

Persino per una società piccola, questo diventa un elemento di posizionamento. Non soltanto “abbiamo un buon settore giovanile”, ma “negli ultimi dieci anni abbiamo formato X atleti arrivati a questo livello”.

La differenza è enorme, e non è solo narrativa: è la base su cui si costruisce un rapporto diverso con sponsor, amministrazioni locali e famiglie.

C’è poi un argomento meno intuitivo e più solido di quanto sembri. La letteratura sulla selezione giovanile nella pallavolo documenta un effetto età relativa marcato: in uno studio su pallavoliste adolescenti, il 34% delle selezionate era nato nel primo trimestre dell’anno contro il 17% nell’ultimo. Una ricerca sul programma federale polacco ha mostrato che due sole variabili: altezza e capacità di salto, bastano a classificare correttamente oltre il 70% delle scelte di selezione.

Tradotto: in assenza di dati longitudinali, la selezione premia chi matura prima. Non chi è più forte. È una distorsione misurata, e l’unica contromisura conosciuta è avere uno storico che permetta di distinguere il tardivo dallo scarso.

Il reclutamento universitario: quando il dato diventa una porta d’ingresso

Uno degli esempi più chiari arriva dagli Stati Uniti, dove il rapporto tra pallavolo e università ha generato una vera infrastruttura di scouting.

I numeri danno la misura. Nel solo 2024 Hudl ha fornito dati di prestazione da quasi mezzo milione di partite di pallavolo; la sua suite volley serve oltre 40.000 tra scuole superiori, club, programmi universitari e nazionali, ed è usata dal 99% delle high school americane. Sul versante del reclutamento, SportsRecruits gestisce una rete usata quotidianamente da circa 400.000 atleti e 2.000 organizzazioni tra club e scuole: profili, video, liste di college target, e dall’altro lato la possibilità per gli allenatori universitari di dichiarare i propri fabbisogni di roster e cercare candidati. Nel maggio 2025 è stata acquisita da IMG Academy.

Ma la ragione per cui quell’ecosistema esiste non è una particolare passione americana per i numeri. È l’imbuto istituzionale: il sistema NCAA obbliga migliaia di programmi a valutare ogni anno decine di migliaia di atleti distribuiti su un territorio continentale, che devono essere comparabili tra loro. Un allenatore di Division I deve poter confrontare un’atleta di New York con una del Texas. L’infrastruttura dati è la conseguenza necessaria di quel vincolo.

Il principio resta valido anche da noi: se conosco meglio il giocatore, posso scegliere meglio. Non significa trasformare lo scouting in un algoritmo che decide chi è forte. Significa ridurre l’area di incertezza.

Immaginiamo un archivio nel quale una giocatrice di Serie B sia identificabile non soltanto per nome e squadra, ma attraverso età, ruolo, altezza, percorso, set effettivamente giocati, categorie disputate e progressione negli anni.

A quel punto il dato non è più soltanto un archivio. Diventa uno strumento di incontro tra domanda e offerta.

La memoria è parte della crescita

La pallavolo italiana ha una storia enorme, ma non sempre possiede una memoria altrettanto accessibile.

Campionati, società, atleti, allenatori e territori hanno prodotto valore per decenni. Una parte delle informazioni è nei database delle leghe, una parte nei siti dei club, nei documenti federali o nei ricordi personali. E una parte, semplicemente, si perde.

Costruire una memoria statistica condivisa significherebbe quindi restituire valore a ciò che il movimento produce ogni giorno.

Perché il dato non serve solo a raccontare ciò che è successo, ma anche a capire cosa può succedere: aiutare un club a scegliere un giocatore, un allenatore a individuare un profilo, un atleta a valorizzare il proprio percorso, un giornalista a ricostruire una carriera, un tifoso a conoscere la storia della propria squadra.

È questa la vera democratizzazione del dato: fare in modo che l’informazione prodotta dalla pallavolo non scompaia dopo l’ultima partita, ma continui a generare valore.

Una pallavolo che vuole crescere, in fondo, non deve soltanto produrre più dati. Deve ricordare meglio ciò che produce.