Il talent scouting nell’era dell’AI: reingegnerizzare la pipeline informativa del Pisa Sporting Club 1909

In questa tesi vengono discusse la progettazione e la realizzazione di un nuovo sistema informativo per lo scouting della società calcistica di Serie A del Pisa Sporting Club 1909, con l’obiettivo di sostituire il precedente flusso di acquisizione dati, obsoleto e costoso. Il lavoro ha previsto l’analisi dettagliata del patrimonio informativo esistente e delle sue criticità, la definizione dei requisiti funzionali, insieme al capo scout ed al data analyst, e la progettazione di un’architettura centrata su un database Azure SQL, un backend FastAPI ed una webapp React per scout, capo scout ed amministratori. La tesi descrive l’implementazione del modello dati dimensionale, delle API applicative, dei workflow di approvazione e delle funzionalità di import selettivo dai servizi di benchmark di WyScout. Il sistema è stato sottoposto ad una campagna intensiva di test interni, quindi ad un pilot operativo con gli scout, supportato da attività di onboarding bilingue e da un canale di feedback continuo. Infine, la piattaforma è stata presentata alla dirigenza sportiva del club, che ne ha riconosciuto il valore come nuovo asset digitale per lo scouting e ha contribuito a definire una roadmap di evoluzioni future, anche in ottica di analisi avanzata e integrazione con altri reparti interni al club. Keyword: Football Data Analytics, Data Engineering, Cloud Data Architecture, Sport Analy- sis, Data Integration, AI-Enhanced Scouting, Data-Driven Decision Making