Die Macht von Big Data freisetzen: Revolutionierung der Sportanalyse
Sportarten werden dank Big Data immer wettbewerbsfähiger und interessanter für die Zuschauer. Seit den 1990er Jahren wird es von allen genutzt – von kleinen Ligen bis hin zu Profisportlern –, um die sportliche Leistung, das Engagement des Publikums sowie Marketing- und Branding-Taktiken zu verbessern. Der Wettbewerbssieg hängt von Big-Data-Diensten ab, die eng mit ihm verbunden sind, wie z. B. Trainingsleistung, Gesundheitsinformationen, Trainingsstatistiken und -analysen. Die Entwicklung der Sportbranche wurde durch das Big-Data-Zeitalter erheblich beeinflusst.
Kann Big Data die Realität verzerren?
Wie man unüblicherweise versteht, werden Ihre Gedanken und Handlungen genauso von dem Material beeinflusst, dem Sie ausgesetzt sind, wie Sie sind, was Sie konsumieren. Dies ist die Realität der Virtualisierung mit Binärzahlen ohne Hintergrundmusik, die häufig Zweifel an Versuchen aufkommen lässt, ein diskontiertes Ergebnis zu normalisieren.
Das McKinsey Global Institute gibt das Konzept von Big Data vor, das vier Merkmale umfasst: Volumen, Vielfalt, Geschwindigkeit und Wert. Aufbauend auf der Definition von Big Data des McKinsey Global Institute kann Sport-Big Data als eine Sportdatensammlung definiert werden, die so groß ist, dass sie weit über die Fähigkeiten traditioneller Datenbanksoftwaretools hinaus erfasst, speichert, verwaltet und analysiert werden kann, einschließlich fünf Funktionen: Volumen, Vielfalt, Geschwindigkeit, Richtigkeit und Wert. Hunderte Millionen von Sportdaten werden täglich von Millionen von Schulen, verschiedenen Veranstaltungen und Gemeinden generiert, was das Volumenmerkmal darstellt. Das Geschwindigkeitsmerkmal kann durch die Wachstumsrate der Sportdaten widergespiegelt werden. Die Vielfalt der Sport-Big Data beruht auf der Tatsache, dass sie verschiedene Entitäten und Beziehungen enthält, was Sport-Big-Data-Systeme anspruchsvoller macht.
Der professionelle Sportsektor bietet eine große Chance für Big Data mit einem Marktwert von mehr als 90 Milliarden US-Dollar weltweit. Anstatt sich auf Intuition, Erfahrung und Storytelling zu verlassen, können Sportler und Zuschauer Daten untersuchen, die die wahre Geschichte enthüllen, um jeden Aspekt des Spiels zu unterstützen.
Big Data Science ist viel mehr als nur ein trendiger Begriff. Data Science bietet jetzt eine Fülle von Potenzial, da Big-Data-Lösungen in der Lage sind, das enorme Volumen und die hohe Geschwindigkeit von Big Data zu verwalten. Nur weil der Ausgang eines Spiels in einem größeren Maßstab möglicherweise nicht von Bedeutung ist, bedeutet dies jedoch nicht, dass es „nur ein Spiel“ ist.
Hyperpersonalisierte Sportübertragungen
Durch die Sicherung exklusiver und mehrjähriger Rechte zum Live-Streaming verschiedener Fußballligen sind wir bestens positioniert, um die demografischen Merkmale der Fußballkonsumenten sowie die Konsumgewohnheiten zu verstehen – z. B. ob sie sich Highlights oder ganze Spiele oder beides ansehen.
„Da wir weitere Daten über die Verbraucher sammeln, können wir diversifizierte Angebote für verschiedene Märkte erstellen und mit verschiedenen Organisationen durch skalierbare Geschäftsmodelle zusammenarbeiten.“
Pedro Presa, CEO von MyCujoo, sagte dies über Analysen zur Personalisierung.
Beschleunigte Trainingsergebnisse durch Big Data Analytics
Um die Stärken und Schwächen von Teams und Gegnern hervorzuheben, müssen Trainer in der Regel Stunden damit verbringen, Spielszenen sorgfältig zu schneiden.
Die Verwendung eines Programms wie Hudl, das das schnelle Hochladen von Spielmaterial, das Erstellen von Berichten und das Teilen von Kommentaren mit Teams ermöglicht, kann Trainern jedoch eine Menge Zeit sparen.
Datengestützte Spielerrekrutierung
Laut der Moneyball-Hypothese können Teams Vermögenswerte kaufen, die von anderen Teams unterbewertet werden, und Vermögenswerte verkaufen, die von anderen Teams überbewertet werden.
Wie häufig ein Schlagmann die Base erreicht, wird im Baseball als On-Base-Percentage bezeichnet, während Slugging-Percentage als überbewerteter Vermögenswert bezeichnet wird (wie häufig ein Spieler Extra-Base-Hits erzielt – Doubles, Triples oder Home Runs).
On-Base-% spielte eine wichtige Rolle für den Erfolg, aber nicht für die Spielergehälter, was darauf hindeutet, dass die Spieler billig, aber talentiert sind. Infolgedessen engagierte Beane Spieler zu reduzierten Kosten, die höhere On-Base-Prozentsätze aufwiesen.
Intelligentes Tracking und Weiterentwicklung der Athletenerholung
Die Art und Weise, wie ein Athlet trainiert, beeinflusst seine Leistung. Athleten müssen sicherstellen, dass sie gut geplante, nährstoffreiche Mahlzeiten zu sich nehmen, nachts ausreichend schlafen, die Energie haben, zu trainieren und zu spielen, die richtigen Trainings- und Übungspläne befolgen und in der Lage sind, die mentalen Hindernisse zu bewältigen, die mit der Welt des Sports einhergehen.
Zu ihrem Vorteil gibt es Apps, die Kindern zeigen, wie sie all diese Facetten ihres Lebens bewältigen können.
Ob es sich um historische Informationen, wichtige Scorekeeping, Leistungsprognosen für Algorithmen oder unmissverständliche Spielerstatistiken handelt, Big Data ist ein entscheidender Bestandteil der Sportbranche.
Das kollektive Verständnis von Spielerstatistiken, ihren Fähigkeiten und den gesamten Leistungsfähigkeiten sind die Faktoren, die die Ergebnisse im professionellen Sportsektor bestimmen. Big Data Analytics haben das Sportgeschäft erheblich verändert, sei es für Profi-, Amateur- oder Jugendsport. Big Data hat die Sportbranche verändert, indem es statistische Daten in stabile und verständliche Inhalte umwandelt und qualitative und quantitative Informationen verwaltet.
Wichtige Markttrends
Fußball macht den größten Anteil am Sportanalysemarkt aus
• Aufgrund des steigenden Interesses an Fußballligen wie der UEFA Champions League, MLS, EPL und ISL macht der Fußball allein den größten Teil des Sportanalysemarktes aus. Darüber hinaus ist die Zusammenarbeit von Teams und Vereinen mit Analysefirmen ein großer Branchentrend. So hat beispielsweise Opta, der führende Anbieter von Fußballsportdaten, Partnerschaften mit zahlreichen Fußballligen und -vereinen geschlossen. Unabhängig davon, ob ein Spieler den Ball hat oder nicht, können die Analysen von Opta jede seiner Bewegungen in einem bestimmten Bereich des Feldes verfolgen.
• Zusammenfassend lässt sich sagen, dass das wachsende Wettbewerbsniveau, die Notwendigkeit besserer Entscheidungsfindung, um einen Vorteil gegenüber der Konkurrenz zu erzielen, die Einführung einer Strategie für Spiele auf dem Feld, Ticketverkäufe und der Einfluss sozialer Medien alles Faktoren sind. Wettbewerbslandschaft
• Der Markt für Sportanalysen wird von großen Unternehmen mit einer viel größeren Marktpräsenz kontrolliert, und es gab eine gewisse bescheidene Marktkonsolidierung. In Bezug auf den Marktanteil dominieren derzeit nur wenige der Top-Konkurrenten den Markt. Diese großen Unternehmen, die einen beträchtlichen Marktanteil halten, konzentrieren sich auf den Ausbau ihres Kundenstamms im Ausland. Diese Unternehmen nutzen strategische Kooperationsprojekte, um ihren Marktanteil und ihre Rentabilität zu steigern. Marktteilnehmer erwerben auch Startups, die Technologien für den Sportanalysemarkt entwickeln, um die Fähigkeiten ihrer Produkte zu verbessern.
Wichtige Akteure
Fazit
Vorbereitung ist der Schlüssel zur Leistung des Athleten. Ein gutes Beispiel ist der Einsatz von Data Science durch den FC Liverpool, um Gegner in der letzten Premier League und Champions League zu dominieren. Der Trainer von Liverpool nutzte Data Science, um den Ausgang der Spiele während des Spiels mit großem Erfolg zu verändern – schließlich sind sie die Gewinner der UEFA Champions League (2018-19) und der Premier League (2019-20). Einige Forscher haben einige Methoden vorgeschlagen, um die Probleme im Bereich Sport-Big-Data zu lösen, z. B. die Vorhersage der Leistung der Athleten im Wissensgraphen und die Suche nach einem aufstrebenden Star des Sports. Laut einer Analyse der Literatur zu diesem Thema bleiben die Lösungen für einige entscheidende Probleme jedoch unbekannt.
Autor: Bobby Singh