إطلاق العنان لقوة البيانات الضخمة: إحداث ثورة في تحليلات الرياضة

إطلاق العنان لقوة البيانات الضخمة: إحداث ثورة في تحليلات الألعاب الرياضية

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

هل يمكن للبيانات الضخمة أن تحرف الواقع؟

غير مفهوم بشكل شائع، 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 بأنها 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 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 في 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، بقيمة سوقية تزيد عن 90 مليار دولار على مستوى العالم. بدلاً من الاعتماد على الحدس والخبرة ورواية القصص، يمكن للمشاركين والمتفرجين الرياضيين فحص البيانات التي تكشف القصة الحقيقية للمساعدة في كل جانب من جوانب اللعبة.
علم البيانات الضخمة هو أكثر من مجرد مصطلح عصري. يوفر علم البيانات الآن ثروة من الإمكانات نظرًا لقدرة 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 لمختلف دوريات كرة القدم، فإننا في وضع أفضل لفهم التركيبة السكانية لمستهلكي كرة القدم، بالإضافة إلى عادات المستهلك - على سبيل المثال، ما إذا كانوا يشاهدون أبرز اللقطات أو المباريات الكاملة أو كليهما.

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

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

نتائج تدريب متسارعة من خلال تحليلات البيانات الضخمة

من أجل تسليط الضوء على نقاط القوة والضعف في الفرق والمنافسين، يتعين على المدربين عادةً قضاء ساعات في قص 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 لاعبين مدعوم بالبيانات

وفقًا لفرضية Moneyball، يمكن للفرق شراء أصول تقلل الفرق الأخرى من قيمتها وبيع الأصول التي تبالغ الفرق الأخرى في تقديرها.
يُعرف تكرار وصول 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 منخفضة لديهم نسب وصول أعلى إلى القاعدة.

تتبع وتعزيز تعافي الرياضيين الذكي

تؤثر الطريقة التي يتدرب بها الرياضي على مدى أدائه بشكل جيد. يجب على الرياضيين التأكد من أن لديهم وجبات مخططة جيدًا وغنية بالعناصر الغذائية، والحصول على قسط كافٍ من النوم في الليل، ولديهم الطاقة للتدريب واللعب، واتباع أنظمة التدريب والتمارين المناسبة، وهم قادرون على التعامل مع العقبات الذهنية التي تأتي مع عالم الرياضة.
لمصلحتهم، هناك تطبيقات تعرض للأطفال كيفية التعامل مع كل هذه الجوانب في حياتهم.
سواء كانت معلومات تاريخية أو حفظ أهداف حاسمة أو توقعات أداء للخوارزميات أو إحصائيات لاعبين لا لبس فيها، فإن البيانات الضخمة هي عنصر حاسم في صناعة الرياضة.
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 للرياضات الاحترافية أو المبتدئة أو الشبابية. لقد حولت البيانات الضخمة الصناعات الرياضية من خلال تحويل البيانات الإحصائية إلى محتوى مستقر 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 والدوري الأمريكي MLS والدوري الإنجليزي الممتاز EPL والدوري الهندي الممتاز ISL، فإن كرة القدم وحدها تسيطر على الجزء الأكبر من سوق التحليلات الرياضية. بالإضافة إلى ذلك، يعد عمل الفرق والنوادي مع شركات التحليل اتجاهًا كبيرًا في الصناعة. على سبيل المثال، دخلت Opta، المورد الرئيسي لبيانات كرة القدم الرياضية، في شراكة مع العديد من دوريات وأندية كرة القدم. سواء كان اللاعب يمتلك 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 كلها عوامل. المشهد التنافسي
• يسيطر على سوق التحليلات الرياضية الشركات الكبرى ذات الحضور السوقي الأكبر بكثير، وكان هناك بعض التوحيد المتواضع في السوق. من حيث الحصة السوقية، يسيطر 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 تقوم بتطوير تقنيات سوق التحليلات الرياضية من أجل تعزيز قدرات منتجاتهم.

اللاعبون الرئيسيون

خاتمة

التحضير هو المفتاح لأداء الرياضي. أحد الأمثلة الجيدة على ذلك هو استخدام ليفربول FC لعلم البيانات للسيطرة على المنافسين في الدوري الإنجليزي الممتاز ودوري أبطال أوروبا الأخير. استخدم مدرب ليفربول علم البيانات لتغيير نتيجة المباريات أثناء لعبها بتأثير كبير - 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 الرسم البياني المعرفي وإيجاد نجم صاعد في الرياضة. ومع ذلك، تظل حلول بعض القضايا الحاسمة غير معروفة، وفقًا لتحليل الأدبيات حول الموضوع

المؤلف: بوبي سينغ