إطلاق العنان لقوة البيانات الضخمة: إحداث ثورة في تحليلات الرياضة

إطلاق العنان لقوة البيانات الضخمة: إحداث ثورة في تحليلات الرياضة

رياضةأصبحت الرياضة أكثر تنافسية وإثارة لاهتمام المتفرجين بفضل البيانات الضخمة إلى حد كبير. منذ التسعينيات، تم استخدامه من قبل الجميع - من لاعبي الدوري الثانوي إلى الرياضيين المحترفين - لتحسين الأداء الرياضي، وإشراك الجمهور، وتكتيكات التسويق والعلامات التجارية. يعتمد الفوز في المنافسة على خدمات البيانات الضخمة المرتبطة ارتباطًا وثيقًا بها، مثل الأداء الرياضي والمعلومات الصحية وإحصاءات التدريب والتحليل. لقد تأثر تطور صناعة الرياضة بشكل كبير بعصر البيانات الضخمة.

هل يمكن للبيانات الضخمة أن تحرف الواقع؟

غير مفهوم بشكل غير عادي، تمامًا كما أنت ما تستهلكه، تتأثر أفكارك وأفعالك بالمواد التي تتعرض لها. هذه هي حقيقة المحاكاة الافتراضية باستخدام الأرقام الثنائية بدون نتيجة خلفية، والتي غالبًا ما تلقي بظلال من الشك على محاولات تطبيع نتيجة مخفضة.

يقدم معهد ماكينزي العالمي مفهوم البيانات الضخمة، والذي يتضمن أربع خصائص: الحجم والتنوع والسرعة والقيمة. بالاعتماد على تعريف البيانات الضخمة الذي قدمه معهد ماكينزي العالميالبيانات الضخمة الرياضيةيمكن تعريفها على أنها مجموعة بيانات رياضية كبيرة جدًا لدرجة أنها يمكن أن تكتسب وتخزن وتدير وتحلل 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 والمجتمعات المختلفة، وهو ما 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 الاحترافي فرصة كبيرة للبيانات الضخمة، بقيمة سوقية تزيد عن 90 مليار دولار على مستوى العالم. بدلاً من الاعتماد على الحدس والخبرة ورواية القصص، يمكن للمشاركين في الرياضة والمتفرجين 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 والسرعة السريعة للبيانات الضخمة. ومع ذلك، لمجرد أن نتيجة اللعبة قد لا تكون مهمة على نطاق أوسع، فهذا لا يعني أنها "مجرد لعبة".

البث الرياضي المخصص للغاية

من خلال تأمين حقوق حصرية ومتعددة السنوات للبث المباشر 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 النقاط البارزة أو المباريات الكاملة أو كليهما.

"بينما نجمع المزيد من البيانات عن المستهلكين، يمكننا 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 التدريب المعجلة من خلال تحليلات البيانات الضخمة

من أجل تسليط الضوء على نقاط القوة والضعف في الفرق والخصوم، 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 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 تزيد الفرق الأخرى من قيمتها.
يُعرف عدد المرات التي يصل فيها الضارب إلى القاعدة بالنسبة المئوية على القاعدة في لعبة البيسبول، بينما تُعرف نسبة الضرب كأصل مبالغ فيه (عدد المرات التي يحصل فيها اللاعب على ضربات إضافية - ثنائيات أو ثلاثيات أو أشواط منزلية).
لعبت نسبة النجاح في الوصول إلى القاعدة دورًا مهمًا في النجاح ولكن ليس في أجر اللاعب، مما يشير إلى أن اللاعبين رخيصون ولكنهم موهوبون. نتيجة لذلك، قام بين بتعيين لاعبين بتكاليف مخفضة لديهم نسب أعلى في الوصول إلى القاعدة.

تتبع وتعزيز استعادة الرياضيين الأذكياء

الطريقة التي يتدرب بها الرياضي تؤثر على مدى أدائه. يجب على الرياضيين التأكد من أن لديهم وجبات غذائية جيدة التخطيط وغنية بالعناصر الغذائية، والحصول على قسط كافٍ من النوم ليلاً، ولديهم الطاقة للتدريب واللعب، واتباع أنظمة التدريب والتمارين الرياضية المناسبة، وهم قادرون 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 حاسمة، أو توقعات الأداء للخوارزميات، أو إحصائيات اللاعبين التي لا لبس فيها، فإن البيانات الضخمة هي عنصر حاسم في صناعة الرياضة.
الفهم الجماعي لإحصائيات اللاعبين وقدراتهم وقدراتهم الكاملة على الأداء هي العوامل التي تدفع النتائج في قطاع الرياضة الاحترافي. 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 والدوري الأمريكي لكرة القدم والدوري الإنجليزي الممتاز والدوري الهندي الممتاز، فإن كرة القدم وحدها تسيطر على الجزء الأكبر من سوق التحليلات الرياضية. بالإضافة إلى ذلك، يعد التعاون بين الفرق والأندية مع شركات التحليل اتجاهًا كبيرًا في الصناعة. على سبيل المثال، Opta، المورد الرئيسي لبيانات الرياضة لكرة القدم، قد دخل 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، والحاجة إلى اتخاذ قرارات أفضل للحصول على ميزة على المنافسين، واعتماد استراتيجية للألعاب في الملعب، ومبيعات التذاكر، وتأثير وسائل التواصل الاجتماعي كلها عوامل. المشهد التنافسي
• يسيطر على سوق التحليلات الرياضية الشركات الكبيرة ذات الحضور السوقي الأكبر بكثير، وكان هناك بعض التوحيد المتواضع في السوق. من حيث الحصة السوقية، يهيمن عدد قليل فقط من المنافسين الرئيسيين حاليًا على السوق. 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. يشتري المشاركون في السوق أيضًا الشركات الناشئة التي تقوم بتطوير تقنيات سوق التحليلات الرياضية من أجل تعزيز قدرات منتجاتهم.

اللاعبين الرئيسيين

استنتاج

الإعداد هو المفتاح لأداء الرياضي. أحد الأمثلة الجيدة هو استخدام نادي ليفربول لكرة القدم لعلم البيانات للسيطرة على الخصوم في الدوري الإنجليزي الممتاز ودوري أبطال أوروبا مؤخرًا. استخدم مدرب ليفربول علم البيانات لتغيير نتيجة المباريات أثناء لعبها بشكل فعال - فهم، بعد كل شيء، الفائزون بدوري أبطال أوروبا (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