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

إطلاق العنان لقوة البيانات الضخمة: إحداث ثورة في تحليلات الرياضة

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 بها ارتباطًا وثيقًا، مثل الأداء البدني والمعلومات الصحية وإحصائيات التدريب والتحليل. لقد أثر ظهور عصر البيانات الضخمة بشكل كبير على تطوير صناعة الرياضة.

هل يمكن للبيانات الضخمة أن تحرف الواقع؟

كما هو مفهوم بشكل غير مألوف، تمامًا كما أنت ما تستهلكه، تتأثر أفكارك وأفعالك بالمادة التي تتعرض لها. هذا هو واقع المحاكاة الافتراضية باستخدام الأرقام الثنائية بدون موسيقى خلفية، مما يثير الشكوك في كثير من الأحيان حول 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 بأنها مجموعة بيانات رياضية كبيرة جدًا بحيث يمكنها اكتساب وتخزين وإدارة وتحليل ما هو أبعد بكثير من قدرات أدوات برامج قواعد البيانات التقليدية، بما في ذلك خمس ميزات: الحجم والتنوع والسرعة والمصداقية والقيمة. يتم إنشاء مئات الملايين من البيانات الرياضية كل يوم من ملايين المدارس والأحداث المختلفة والمجتمعات، مما يمثل ميزة الحجم. يمكن أن تنعكس ميزة السرعة من خلال معدل نمو البيانات الرياضية. ينبع تنوع البيانات الضخمة الرياضية من حقيقة أنها تحتوي على كيانات وعلاقات مختلفة، مما يجعل أنظمة البيانات الضخمة الرياضية أكثر تحديًا.
يقدم قطاع الرياضة الاحترافية فرصة كبيرة للبيانات الضخمة، حيث تبلغ قيمة السوق أكثر من 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 بفضل 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".

البث الرياضي المفرط التخصيص

من خلال تأمين حقوق حصرية ومتعددة السنوات لبث مباشر لمختلف دوريات كرة القدم، فإننا في وضع أفضل لفهم التركيبة السكانية لمستهلكي كرة القدم، بالإضافة إلى عادات المستهلكين - على سبيل المثال ما إذا كانوا يشاهدون أبرز اللحظات أو المباريات الكاملة أو كليهما.

"بينما نجمع المزيد من البيانات حول المستهلكين، نصبح قادرين على إنشاء عروض متنوعة لأسواق مختلفة والشراكة مع منظمات مختلفة من خلال نماذج أعمال قابلة للتطوير."

قال بيدرو بريزا، الرئيس التنفيذي لشركة MyCujoo، هذا عن التحليلات للتخصيص

نتائج التدريب المتسارعة من خلال تحليلات البيانات الضخمة

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

توظيف اللاعبين المدعوم بالبيانات

وفقًا لفرضية موني بول، يمكن للفرق شراء الأصول التي تقلل الفرق الأخرى من قيمتها وبيع الأصول التي تبالغ الفرق الأخرى في تقديرها.
يُعرف عدد المرات التي يصل فيها الضارب إلى القاعدة بنسبة الوصول إلى القاعدة في لعبة البيسبول، بينما تُعرف نسبة الضرب كأصل مبالغ فيه (عدد المرات التي يحصل فيها اللاعب على ضربات إضافية - ثنائية أو ثلاثية أو أشواط منزلية).
لعبت نسبة الوصول إلى القاعدة % دورًا مهمًا في النجاح ولكن ليس في رواتب اللاعبين، مما يشير إلى أن اللاعبين رخيصون ولكنهم موهوبون. نتيجة لذلك، قام Beane بتعيين لاعبين بتكاليف مخفضة لديهم نسب أعلى للوصول إلى القاعدة.

تتبع وتعزيز تعافي الرياضيين الأذكياء

الطريقة التي يتدرب بها الرياضي تؤثر على مدى أدائه بشكل جيد. يجب على الرياضيين التأكد من أن لديهم وجبات غنية بالعناصر الغذائية ومخططة جيدًا، والحصول على قسط كافٍ من النوم ليلًا، ولديهم الطاقة للتدريب واللعب، واتباع أنظمة التدريب والتمارين المناسبة، وقادرون على التعامل مع العقبات الذهنية التي تأتي مع عالم الرياضة.
لمصلحتهم، هناك تطبيقات تعرض للأطفال كيفية التعامل مع كل هذه الجوانب من حياتهم.
سواء كانت معلومات تاريخية أو حفظ أهداف حاسم أو توقعات أداء للخوارزميات أو إحصائيات لاعبين لا لبس فيها، فإن البيانات الضخمة هي عنصر حاسم في صناعة الرياضة.
إن الفهم الجماعي لإحصائيات اللاعبين وقدراتهم وقدرات الأداء الكاملة هي العوامل التي تدفع النتائج في قطاع الرياضة الاحترافية. لقد غيرت تحليلات البيانات الضخمة بشكل كبير الأعمال الرياضية، سواء كانت رياضات احترافية أو مبتدئة أو شبابية. لقد حولت البيانات الضخمة الصناعات الرياضية من خلال تحويل البيانات الإحصائية إلى محتوى ثابت ومفهوم وإدارة المعلومات النوعية والكمية.

اتجاهات السوق الرئيسية

تستحوذ كرة القدم على الحصة الأكبر في سوق التحليلات الرياضية

• نظرًا للاهتمام المتزايد بدوريات كرة القدم مثل دوري أبطال أوروبا UEFA، وMLS، وEPL، وISL، فإن كرة القدم وحدها تحتل الجزء الأكبر من سوق التحليلات الرياضية. بالإضافة إلى ذلك، يعد تعاون الفرق والأندية مع شركات التحليلات اتجاهًا صناعيًا كبيرًا. على سبيل المثال، دخلت Opta، المورد الرئيسي للبيانات الرياضية لكرة القدم، في شراكة مع العديد من دوريات وأندية كرة القدم. سواء كان اللاعب لديه الكرة أم لا، يمكن لتحليلات Opta تتبع كل حركة يقوم بها في منطقة معينة من الملعب.
• في الختام، 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. المشهد التنافسي
• يتم التحكم في سوق التحليلات الرياضية من قبل الشركات الكبيرة ذات التواجد الأكبر في السوق، وكان هناك بعض التوحيد المتواضع في السوق. من حيث الحصة السوقية، لا يهيمن على السوق حاليًا سوى عدد قليل من المنافسين الرئيسيين. تركز هذه الشركات الكبيرة، التي تسيطر 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 تقوم بتطوير تقنيات سوق التحليلات الرياضية من أجل تعزيز قدرات منتجاتهم.

اللاعبون الرئيسيون

الخلاصة

الإعداد هو المفتاح لأداء الرياضي. أحد الأمثلة الجيدة هو استخدام نادي ليفربول لكرة القدم لعلم البيانات للسيطرة على المنافسين في الدوري الإنجليزي الممتاز ودوري أبطال أوروبا الأخير. استخدم مدرب ليفربول علم البيانات لتغيير نتيجة المباريات أثناء لعبها بشكل فعال - 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 الضخمة الرياضية، مثل التنبؤ بأداء الرياضيين في مخطط المعرفة وإيجاد نجم صاعد في الرياضة. ومع ذلك، تظل حلول بعض القضايا الحاسمة غير معروفة، وفقًا لتحليل الأدبيات حول هذا الموضوع

المؤلف: بوبي سينغ