Die Kraft von Big Data freisetzen: Revolutionierung der Sportanalyse
Sportarten werden für Zuschauer immer wettbewerbsfähiger und interessanter, was zu einem großen Teil auf Big Data zurückzuführen ist. Seit den 1990er Jahren wird es von allen genutzt – von Minor-League-Spielern bis hin zu Profisportlern –, um die sportliche Leistung, die Einbindung 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 die Big-Data-Ära maßgeblich beeinflusst.
Kann Big Data die Realität verzerren?
So ungewöhnlich es auch sein mag, so wie man das ist, was man konsumiert, werden die eigenen Gedanken und Handlungen von dem Material beeinflusst, dem man ausgesetzt ist. Dies ist die Realität der Virtualisierung mit Binärzahlen ohne Hintergrundmusik, die häufig Zweifel an Versuchen aufwirft, ein rabattiertes Ergebnis zu normalisieren.
Das McKinsey Global Institute gibt das Konzept von Big Data vor, das vier Eigenschaften umfasst: Volumen, Vielfalt, Geschwindigkeit und Wert. Unter Bezugnahme auf die Definition von Big Data, die vom McKinsey Global Institute gegeben wurde, können Sport-Big-Data als eine Sportdatensammlung definiert werden, die so groß ist, dass sie die Fähigkeiten herkömmlicher Datenbanksoftware-Tools bei Weitem übersteigen kann, einschließlich fünf Merkmale: Volumen, Vielfalt, Geschwindigkeit, Richtigkeit und Wert. Täglich werden Hunderte von Millionen von Sportdaten aus Millionen von Schulen, verschiedenen Veranstaltungen und Gemeinschaften generiert, was die Volumenfunktion darstellt. Das Geschwindigkeitsmerkmal kann durch die Wachstumsrate von Sportdaten widergespiegelt werden. Die Vielfalt von Sport-Big-Data rührt von der Tatsache her, dass sie verschiedene Entitäten und Beziehungen enthält, was Sport-Big-Data-Systeme anspruchsvoller macht.
Der Profisportsektor 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 Sportteilnehmer 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 größerem Maßstab nicht von Bedeutung sein mag, bedeutet das jedoch nicht, dass es „nur ein Spiel“ ist.
Hyperpersonalisierte Sportübertragung
Durch die Sicherung exklusiver und mehrjähriger Rechte zur Live-Übertragung verschiedener Fußballligen sind wir bestens positioniert, um die demografischen Daten der Fußballkonsumenten sowie die Konsumgewohnheiten zu verstehen – z. B. ob sie sich Highlights oder ganze Spiele ansehen oder beides.
„Da wir weitere Daten über die Verbraucher sammeln, sind wir in der Lage, diversifizierte Angebote für verschiedene Märkte zu erstellen und mit verschiedenen Organisationen durch skalierbare Geschäftsmodelle zusammenzuarbeiten.“
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, sorgfältig Spielfilme zu schneiden.
Die Verwendung eines Programms wie Hudl, das das schnelle Hochladen von Spielmaterial, die Erstellung von Berichten und den Austausch von Kommentaren mit Teams ermöglicht, kann Trainern jedoch eine Menge Zeit sparen.
Datengestützte Spielerrekrutierung
Laut der Moneyball-Hypothese können Teams Vermögenswerte kaufen, die andere Teams unterbewerten, und Vermögenswerte verkaufen, die andere Teams überbewerten.
Wie oft ein Schlagmann eine Base erreicht, wird im Baseball als On-Base-Percentage bezeichnet, während die Slugging-Percentage als überbewerteter Vermögenswert bezeichnet wird (wie oft ein Spieler Extra-Base-Hits erzielt – Doubles, Triples oder Home Runs).
On-Base % spielte eine bedeutende Rolle für den Erfolg, aber nicht für die Spielerbezahlung, was darauf hindeutet, dass die Spieler billig, aber talentiert sind. Infolgedessen engagierte Beane Spieler zu reduzierten Kosten, die höhere On-Base-Percentages hatten.
Intelligente Erholungsverfolgung und -förderung von Athleten
Die Art und Weise, wie ein Athlet trainiert, beeinflusst, wie gut er abschneidet. 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 Übungsprogramme befolgen und in der Lage sind, mit den mentalen Hindernissen umzugehen, 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 Punktzahlen, Leistungsprognosen für Algorithmen oder unverkennbare Spielerstatistiken handelt, Big Data ist ein entscheidender Bestandteil der Sportbranche.
Das kollektive Verständnis von Spielerstatistiken, ihren Fähigkeiten und vollständigen Leistungsfähigkeiten sind die Faktoren, die die Ergebnisse im Profisportsektor bestimmen. Big-Data-Analysen haben das Sportgeschäft erheblich verändert, sei es für Profi-, Anfänger- oder Jugendsport. Big Data hat die Sportbranche verändert, indem sie statistische Daten in stabile und verständliche Inhalte umwandelt und qualitative und quantitative Informationen verwaltet.
Wichtige Markttrends
Der Fußball macht den größten Anteil am Sportanalysemarkt aus
• Aufgrund des steigenden Interesses an Fußballligen wie der UEFA Champions League, der MLS, der EPL und der ISL nimmt der Fußball allein den größten Teil des Sportanalysemarktes ein. Darüber hinaus ist die Zusammenarbeit von Teams und Vereinen mit Analyseunternehmen ein großer Branchentrend. Opta, der Top-Anbieter von Fußball-Sportdaten, hat beispielsweise Partnerschaften mit zahlreichen Fußballligen und -vereinen geschlossen. Unabhängig davon, ob ein Spieler den Ball hat oder nicht, kann Optas Analyse jede Bewegung verfolgen, die er in einem bestimmten Bereich des Feldes macht.
• Zusammenfassend lässt sich sagen, dass das wachsende Wettbewerbsniveau, die Notwendigkeit einer besseren Entscheidungsfindung, um einen Vorteil gegenüber Wettbewerbern zu erzielen, die Übernahme einer Strategie für Spiele auf dem Feld, Ticketverkäufe und der Einfluss sozialer Medien allesamt Faktoren sind. Wettbewerbslandschaft
• Der Sportanalysemarkt wird von großen Unternehmen mit einer viel größeren Marktpräsenz kontrolliert, und es hat eine bescheidene Marktkonsolidierung stattgefunden. 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 kaufen 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 die Verwendung von Data Science durch den Liverpool FC, um Gegner in der jüngsten Premier League und Champions League zu dominieren. Der Trainer von Liverpool nutzte Data Science, um den Ausgang der Spiele während des Spiels zu verändern, mit großem Erfolg – 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 der 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 zum Thema sind die Lösungen für einige entscheidende Fragen jedoch noch unbekannt.
Autor: Bobby Singh