Od lat analityka stała się użytecznym narzędziem dla wszystkich 32 drużyn w NHL. Wyzwaniem nie jest gromadzenie informacji. Chodzi o oddzielenie tego, co jest szumem, od tego, co faktycznie pomaga opowiedzieć historię. W przypadku Blackhawks, odpowiedzialność ta spoczywa na wiceprezesie ds. strategii hokejowej, Ryanie Kruse oraz na jego rozrastającym się dziale analitycznym. Obecnie kieruje on zespołem składającym się z ośmiu członków, a ich głównym zadaniem jest śledzenie danych na wszystkich poziomach oraz przekazywanie przydatnych trendów trenerom wideo, Mattowi Meachamowi i Adamowi Gillowi, którzy pełnią rolę łączników analitycznych między głównym trenerem Jeffem Blashillem, a jego sztabem.

Kruse, który pełnił podobną funkcję w drużynie baseballowej Chicago Cubs, u boku byłego zastępcy dyrektora generalnego Blackhawks, Jeffa Greenberga, a przed zatrudnieniem przez Blackhawks w 2022 roku, pracował również w drużynie Los Angeles Kings – organizuje co dwa tygodnie spotkania ze wszystkimi działami działu operacji hokejowych, aby wszyscy byli na bieżąco z wszystkimi uzyskanymi danymi. „Często przekazujemy informacje sztabowi trenerskiemu, ale to oni decydują, z czego chcą skorzystać, i zwracają się do nas z pytaniami” – powiedział Kruse. „Nie wtrącamy się im nieustannie”.

NHL Edge zmieniło sposób, w jaki organizacje hokejowe wykorzystują dane. Dopiero niedawno stało się dostępne dla ogółu, ale drużyny NHL mają do niego dostęp już od 2021 roku. W tym samym roku liga zainstalowała chipy w koszulkach, ale system śledzenia krążka nie był jeszcze gotowy, więc w pierwszym sezonie śledzono wyłącznie pozycje zawodników. Obecnie w całej lidze NHL dostępne jest pełne śledzenie, które stanowi podstawę większości najnowszych analiz. „Nie skupiamy się wyłącznie na zdarzeniach” – powiedział Kruse. „Analizujemy pozycje wszystkich graczy oraz to, jak każdy z nich wpływa na ruch na lodzie”. Na przykład, mówiąc prościej, jeśli zawodnik ma przed sobą całkowicie otwartą bramkę i strzela z obszaru wysokiego zagrożenia podczas gry w przewadze, ale nie trafia, to prawdopodobnie przypisano by temu zdarzeniu 0,95 oczekiwanej bramki. Jednak gdy w bramce stoi bramkarz ustawiony prostopadle do strzelca, prawdopodobieństwo trafienia można by oszacować, powiedzmy, na około 25 procent, w zależności od tego, skąd dokładnie pochodzi strzał i kim jest strzelec.

Zasadniczo modele publiczne mogą traktować sytuacje bardziej ogólnie, ale jeśli bramkarz nie jest całkowicie na pozycji lub dochodzi do rażącego załamania obrony, to dramatycznie zmienia to prawdopodobieństwo. „Ten kontekst ma znaczenie” – powiedział Kruse. „Modele publiczne dobrze radzą sobie z danymi dotyczącymi zdarzeń, ale pełna świadomość przestrzenna dotycząca każdego gracza na lodzie, pozwala nam zredukować szum i sprawić, że wskaźniki stają się z roku na rok coraz bardziej predykcyjne. Modele publiczne opierają się na średnich, ale my modelujemy konkretny scenariusz. Dzięki danym z systemów śledzenia, możemy również lepiej wyodrębnić prawdziwy talent strzelecki. Jest to również bardziej zgodne z tym, co trenerzy widzą na lodzie”.

Kolejnym przykładem przydatności danych NHL Edge jest monitorowanie zarządzania obciążeniem. Kiedy na tablicy wideo w United Center można zobaczyć, że Alex Vlasic przejechał na łyżwach prawie pięć kilometrów w jednym meczu, nie jest to wyświetlane tylko dla zabawy. Trenerzy to widzą i biorą pod uwagę przy planowaniu wykorzystania zawodnika – niekoniecznie w danej chwili, ale mając na uwadze szerszą perspektywę oraz to, jak to obciążenie kumuluje się w ciągu sezonu składającego się z 82 meczów. Liczba minut spędzonych na lodzie przez zawodnika, może nie oddawać pełnego obrazu, jeśli chodzi o jakość tych minut. Staje się to szczególnie ważne podczas intensywnych okresów w harmonogramie rozgrywek. Na przykład 22 marca, Vlasic spędził na lodzie 26:34 minut w przegranym 2:3 po dogrywce meczu z Nashville Predators. Przejechał również prawie 6 kilometrów w tym meczu, co według danych NHL Edge było jego najwyższym wynikiem w sezonie. Chociaż mecz ten był trzecim z serii trzech spotkań rozegranych w ciągu czterech dni, Vlasic w dwóch poprzednich meczach spędził na lodzie odpowiednio tylko 19:11 i 21:46 minut oraz przemierzył odpowiednio 4 i 4,5 km – przy czym Blackhawks mieli wcześniej dzień przerwy. Sztab trenerski nie miał oporów przed powierzeniem mu dużego obciążenia, ponieważ prawdopodobnie dysponował danymi z serwisu NHL Edge, które wskazywały, że jest w stanie sobie z tym poradzić. „Możemy oszacować wydatek energetyczny, podobnie jak urządzenie Peloton śledzi wydajność” – powiedział Kruse. „Różnica polega na tym, że dysponujemy tymi danymi dla każdego zawodnika w lidze. Zazwyczaj dysponuje się jedynie własnymi danymi wewnętrznymi, ale NHL Edge zapewnia nam dostęp do danych z całej ligi. Możemy oceniać zawodników, nawet jeśli nigdy nie byli w naszym systemie”.

Oczywiście monitorowanie zawodników pomaga również w innych aspektach. Connor Bedard spędził całą przerwę między rozgrywkami, pracując nad swoją szybkością i przyspieszeniem. W wywiadzie podsumowującym sezon 2024 – 25 powiedział, że chciał „zyskać jeszcze jeden krok” i „trochę bardziej zaskakiwać przeciwników”. „Sposób, w jaki postrzegam grę, sprawia, że moim zdaniem może to być dla mnie ogromnym atutem i pomóc mi w tworzeniu większej liczby okazji” – powiedział Bedard. Cóż, to zadziałało, a dane serwisu NHL Edge to potwierdzają. W sezonie 2024–25 maksymalna prędkość Bedarda wyniosła 34,5 km/h, co plasowało go poniżej 50 percentyla wśród wszystkich graczy NHL. Nie był z tego zadowolony. W sezonie 2025–26 Bedard pobił ten wynik już w pierwszej tercji pierwszego meczu, osiągając prędkość maksymalną 35,98 km/h w starciu z Florida Panthers. Dane natychmiast potwierdziły, że Bedard obiektywnie stał się szybszy. „To pomocne, ale nasze wewnętrzne dane już pokrywają się z tym, co widać na własne oczy” – powiedział Kruse. „Pod względem szybkości Bedsy plasuje się w górnych 20 procentach ligi. Było to oczywiste już od pierwszego meczu w tym sezonie. Od razu osiągnął maksymalną prędkość. Pokonuje też duże odległości w każdym meczu i robi to efektywnie. Wykorzystuje prędkość, gdy jest to potrzebne i skutecznie się porusza. Te wskaźniki pomagają nam tworzyć profile nie tylko naszych graczy, ale także przeciwników, co ułatwia obserwację i pozyskiwanie zawodników”.

Blackhawks spędzili ostatnie kilka lat na tworzeniu wewnętrznego systemu operacyjnego, w aplikacji o nazwie „Madhouse”, która śledzi zmiany zawodników na lodzie, raporty wywiadowcze oraz praktycznie każdą inną przydatną informację, jaką można sobie wyobrazić. Zawiera ona również dane statystyczne – zarówno te podstawowe, jak i zaawansowane analizy. Dane z serwisu NHL Edge stanowią część tego systemu i już przyniosły korzyści w tym obszarze, a w przyszłości będą nadal integrowane. Celem jest, aby w końcu tego rodzaju kompleksowe, zaawansowane dane z serwisu NHL Edge, były dostępne na wszystkich poziomach – w tym dla zawodników będących we własnym w systemie i graczy kwalifikujących się do draftu – co pomoże zbudować kolejną świetną drużynę Blackhawks na długie lata. „To, co się tutaj zmieniło, to po prostu głębia naszych danych i modeli oraz sposób, w jaki możemy uczestniczyć w takich procesach jak draft, rynek wolnych agentów, a nawet wstępna obserwacja – czyli to, jak trenerzy przygotowują się do meczów i czego od nas oczekują” – powiedział Kruse. „Z roku na rok staje się to coraz bardziej dogłębne. Co miesiąc otrzymujemy coraz więcej danych. Stopień integracji stale rośnie. Dzięki temu mamy możliwość wyposażenia dyrektora ds. skautingu amatorskiego, Mike’a Donegheya, we wszystko, czego potrzebuje do przeprowadzenia draftu oraz sztabu trenerskiego we wszystko, czego potrzebują do wstępnego skautingu, a także personelu ds. rozwoju zawodników we wszystko, czego potrzebują – po prostu ta integracja rozszerza się na całą organizację”.

Jak widać technologia wkracza bardzo mocno w życie klubów NHL, dając wiele danych analitycznych. Czy to może zabić hokej, czy też będzie sprzyjać jego rozwojowi – zobaczymy za jakiś czas…