إطلاق العنان لقوة البيانات الضخمة: إحداث ثورة في تحليلات الأداء الرياضي.

إطلاق العنان لقوة البيانات الضخمة: إحداث ثورة في التحليلات الرياضية

الرياضة أصبحت أكثر تنافسية وإثارة للاهتمام بالنسبة للمشاهدين وذلك بفضل البيانات الضخمة إلى حد كبير. منذ التسعينيات، استخدمها الجميع - من لاعبي الدوري الصغير إلى الرياضيين المحترفين - لتحسين الأداء الرياضي، ومشاركة الجمهور، وتكتيكات التسويق والعلامات التجارية. يعتمد الفوز في المنافسة على خدمات البيانات الضخمة المرتبطة ارتباطًا وثيقًا بها، مثل الأداء الرياضي والمعلومات الصحية وإحصائيات التدريب والتحليل. لقد تأثر تطور الصناعة الرياضية بشكل كبير بعصر البيانات الضخمة.

هل يمكن للبيانات الضخمة أن تحرف الواقع؟

بشكل غير مفهوم، تمامًا كما أنت ما تستهلكه، تتأثر أفكارك وأفعالك بالمواد التي تتعرض لها. هذا هو واقع المحاكاة الافتراضية باستخدام الأرقام الثنائية بدون موسيقى خلفية، مما يلقي بظلال من الشك على محاولات تطبيع النتيجة المخفضة.

يقدم معهد ماكينزي العالمي مفهوم البيانات الضخمة، والذي يتضمن أربع خصائص: الحجم والتنوع والسرعة والقيمة. بالاعتماد على تعريف البيانات الضخمة الذي قدمه معهد ماكينزي العالمي، يمكن تعريف البيانات الضخمة الرياضية على أنها مجموعة بيانات رياضية كبيرة جدًا بحيث يمكنها الحصول على وتخزين وإدارة وتحليل ما يتجاوز بكثير قدرات أدوات برامج قواعد البيانات التقليدية، بما في ذلك خمس ميزات: الحجم والتنوع والسرعة والدقة والقيمة. يتم إنشاء مئات الملايين من البيانات الرياضية كل يوم من ملايين المدارس والأحداث والمجتمعات المختلفة، وهو ما يمثل ميزة الحجم. يمكن أن تنعكس ميزة السرعة من خلال معدل نمو البيانات الرياضية. ينبع تنوع البيانات الرياضية الضخمة من حقيقة أنها تحتوي على كيانات وعلاقات مختلفة، مما يجعل أنظمة البيانات الرياضية الضخمة أكثر صعوبة.
يقدم قطاع الرياضة الاحترافية فرصة كبيرة للبيانات الضخمة، بقيمة سوقية تزيد عن 90 مليار دولار على مستوى العالم. بدلاً من الاعتماد على الحدس والخبرة ورواية القصص، يمكن للمشاركين والمشاهدين الرياضيين فحص البيانات التي تكشف القصة الحقيقية للمساعدة في كل جانب من جوانب اللعبة.
علم البيانات الضخمة هو أكثر بكثير من مجرد مصطلح عصري. يوفر علم البيانات الآن ثروة من الإمكانات بسبب قدرة حلول البيانات الضخمة على إدارة الحجم الهائل للبيانات الضخمة وسرعتها العالية. ومع ذلك، لمجرد أن نتيجة اللعبة قد لا تكون مهمة على نطاق أوسع، فهذا لا يعني أنها "مجرد لعبة".

بث رياضي مخصص للغاية

من خلال تأمين الحقوق الحصرية والمتعددة السنوات للبث المباشر لدوريات كرة القدم المختلفة، نحن في أفضل وضع لفهم التركيبة السكانية لمستهلكي كرة القدم، بالإضافة إلى عادات المستهلكين - على سبيل المثال ما إذا كانوا يشاهدون الملخصات أو المباريات الكاملة أو كليهما.

"بينما نجمع المزيد من البيانات حول المستهلكين، نكون قادرين على بناء عروض متنوعة لأسواق مختلفة والشراكة مع مختلف المنظمات من خلال نماذج أعمال قابلة للتطوير."

قال بيدرو بريسا، الرئيس التنفيذي لـ MyCujoo، هذا عن التحليلات للتخصيص

نتائج تدريب متسارعة من خلال تحليلات البيانات الضخمة

من أجل إبراز نقاط القوة والضعف في الفرق والمنافسين، يتعين على المدربين عادةً قضاء ساعات في قطع أفلام اللعبة بعناية.
ومع ذلك، فإن استخدام برنامج مثل Hudl الذي يسمح بالتحميل السريع للقطات اللعبة، وإنشاء التقارير، ومشاركة التعليقات مع الفرق قد يوفر على المدربين الكثير من الوقت.

توظيف اللاعبين المدعوم بالبيانات

وفقًا لفرضية Moneyball، يمكن للفرق شراء الأصول التي تقلل الفرق الأخرى من قيمتها وبيع الأصول التي تبالغ الفرق الأخرى في قيمتها.
تُعرف النسبة المئوية لوصول الضارب إلى القاعدة في لعبة البيسبول بالتوصيف على القاعدة، بينما تُعرف النسبة المئوية للضرب بالتوصيف المبالغ فيه (عدد المرات التي يحصل فيها اللاعب على ضربات إضافية - ضربات مزدوجة أو ثلاثية أو ضربات منزلية).
لعبت النسبة المئوية على القاعدة دورًا مهمًا في النجاح ولكن ليس في أجر اللاعب، مما يشير إلى أن اللاعبين رخيصون ولكنهم موهوبون. نتيجة لذلك، قام Beane بتعيين لاعبين بتكاليف مخفضة لديهم نسب مئوية أعلى على القاعدة.

تتبع وتعزيز تعافي الرياضيين الذكي

الطريقة التي يتدرب بها الرياضي تؤثر على مدى جودة أدائه. يجب على الرياضيين التأكد من أن لديهم وجبات مخططة جيدًا وغنية بالعناصر الغذائية، والحصول على قسط كافٍ من النوم ليلاً، ولديهم الطاقة للتدريب واللعب، واتباع أنظمة التدريب والتمارين المناسبة، وهم قادرون على التعامل مع العقبات الذهنية التي تأتي مع عالم الرياضة.
لمصلحتهم، هناك تطبيقات تُظهر للأطفال كيفية التعامل مع كل هذه الجوانب من حياتهم.
سواء كانت معلومات تاريخية، أو حفظ نتائج حاسمة، أو توقعات أداء للخوارزميات، أو إحصائيات لاعبين لا لبس فيها، فإن البيانات الضخمة هي عنصر حاسم في الصناعة الرياضية.
الفهم الجماعي لإحصائيات اللاعبين وقدراتهم وقدرات الأداء الكاملة هو العوامل التي تدفع النتائج في قطاع الرياضة الاحترافية. لقد غيرت تحليلات البيانات الضخمة بشكل كبير الأعمال الرياضية، سواء كانت للرياضات الاحترافية أو المبتدئة أو الشباب. حولت البيانات الضخمة الصناعات الرياضية من خلال تحويل البيانات الإحصائية إلى محتوى ثابت وقابل للفهم وإدارة المعلومات النوعية والكمية.

اتجاهات السوق الرئيسية

تمثل كرة القدم الحصة الأكبر في سوق التحليلات الرياضية

• نظرًا للاهتمام المتزايد بدوريات كرة القدم مثل دوري أبطال أوروبا UEFA، و MLS، و EPL، و ISL، فإن كرة القدم وحدها تحتل الجزء الأكبر من سوق التحليلات الرياضية. بالإضافة إلى ذلك، يعد عمل الفرق والنوادي مع شركات التحليل اتجاهًا صناعيًا كبيرًا. على سبيل المثال، دخلت Opta، المورد الرئيسي للبيانات الرياضية لكرة القدم، في شراكة مع العديد من دوريات كرة القدم والأندية. سواء كان اللاعب لديه الكرة أم لا، يمكن لتحليلات Opta تتبع كل حركة يقوم بها في منطقة معينة من الملعب.
• في الختام، فإن المستوى المتزايد من المنافسة، وضرورة اتخاذ قرارات أفضل للحصول على ميزة على المنافسين، واعتماد استراتيجية للألعاب في الملعب، ومبيعات التذاكر، وتأثير وسائل التواصل الاجتماعي هي عوامل رئيسية. المشهد التنافسي
• يسيطر على سوق التحليلات الرياضية الشركات الكبيرة ذات الحضور السوقي الأكبر بكثير، وكان هناك بعض التوحيد المعتدل في السوق. من حيث الحصة السوقية، يهيمن عدد قليل فقط من كبار المنافسين حاليًا على السوق. تركز هذه الشركات الكبيرة، التي تهيمن على حصة سوقية كبيرة، على توسيع قاعدة عملائها في الخارج. تستخدم هذه الشركات مشاريع تعاونية استراتيجية لزيادة حصتها في السوق وربحيتها. يقوم المشاركون في السوق أيضًا بشراء الشركات الناشئة التي تطور تقنيات سوق التحليلات الرياضية من أجل تعزيز قدرات منتجاتهم.

اللاعبون الرئيسيون

استنتاج

التحضير هو المفتاح لأداء الرياضي. أحد الأمثلة الجيدة هو استخدام ليفربول لكرة القدم لعلم البيانات للسيطرة على المنافسين في الدوري الإنجليزي الممتاز ودوري أبطال أوروبا الأخيرين. استخدم مدرب ليفربول علم البيانات لتغيير نتيجة المباريات أثناء لعبها بفاعلية كبيرة - فهم، بعد كل شيء، الفائزون بدوري أبطال أوروبا UEFA (2018-19) والدوري الإنجليزي الممتاز (2019-20). اقترح بعض الباحثين بعض الطرق لحل المشكلات في مجال البيانات الرياضية الكبيرة، مثل التنبؤ بأداء الرياضيين في الرسم البياني المعرفي وإيجاد نجم صاعد في الرياضة. ومع ذلك، تظل حلول بعض القضايا الحاسمة غير معروفة، وفقًا لتحليل الأدبيات حول هذا الموضوع

المؤلف: بوبي سينغ