Die Macht von Big Data freisetzen: Revolutionierung der Sportanalyse
Sportarten werden immer wettbewerbsfähiger und interessanter für Zuschauer, was zu einem großen Teil auf Big Data zurückzuführen ist. Seit den 1990er Jahren wird es von allen genutzt – von Minor Leaguers bis hin zu Profisportlern –, um die sportliche Leistung, die Publikumsbeteiligung 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?
Wie man selten versteht, werden Ihre Gedanken und Handlungen durch das Material beeinflusst, dem Sie ausgesetzt sind, so wie Sie das sind, was Sie konsumieren. Dies ist die Realität der Virtualisierung mit Binärzahlen ohne Hintergrundmusik, die häufig Zweifel an Versuchen aufkommen lässt, ein abgezinstes 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 des McKinsey Global Institute können Sport-Big-Data als eine Sportdatensammlung definiert werden, die so groß ist, dass sie weit über die Fähigkeiten traditioneller Datenbanksoftware-Tools hinaus erfasst, speichert, verwaltet und analysiert werden kann, einschließlich fünf Funktionen: Volumen, Vielfalt, Geschwindigkeit, Wahrhaftigkeit und Wert. Jeden Tag werden Hunderte von Millionen von Sportdaten 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 rührt von der Tatsache her, dass sie verschiedene Entitäten und Beziehungen enthält, was Sport-Big-Data-Systeme noch 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 Geschichtenerzählen 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 bewältigen. Nur weil der Ausgang eines Spiels in größerem Maßstab nicht von Bedeutung sein mag, 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 Daten 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, 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, Spielfilme sorgfältig zu schneiden.
Die Verwendung eines Programms wie Hudl, das das schnelle Hochladen von Spielaufnahmen, 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 die Base erreicht, wird im Baseball als On-Base-Prozentsatz bezeichnet, während der Slugging-Prozentsatz als überbewerteter Vermögenswert bezeichnet wird (wie oft ein Spieler Extra-Base-Hits – Doubles, Triples oder Home Runs – erzielt).
Der 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.
Intelligente Verfolgung und Verbesserung der Athletenregeneration
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 Punktestände, Leistungsprognosen für Algorithmen oder unverkennbare Spielerstatistiken handelt, Big Data ist ein entscheidender Bestandteil der Sportbranche.
Das kollektive Verständnis der Spielerstatistiken, ihrer Fähigkeiten und ihrer vollständigen Leistungsfähigkeiten sind die Faktoren, die die Ergebnisse im Profisportsektor bestimmen. Big Data Analytics hat das Sportgeschäft erheblich verändert, sei es im Profi-, Anfänger- 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 Fußball allein den größten Teil des Sportanalysemarktes aus. Darüber hinaus ist die Zusammenarbeit von Teams und Vereinen mit Analyseunternehmen ein großer Branchentrend. Opta, der führende Anbieter von Fußballsportdaten, hat beispielsweise 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 sich einen Vorteil gegenüber den Wettbewerbern zu verschaffen, die Einführung einer Strategie für Spiele auf dem Feld, Ticketverkäufe und der Einfluss sozialer Medien alles Faktoren sind. Wettbewerbslandschaft
• Der Sportanalysemarkt wird von großen Unternehmen mit einer viel größeren Marktpräsenz kontrolliert, und es hat eine gewisse moderate Marktkonsolidierung gegeben. 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 FC Liverpool, um die 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 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 wichtige Probleme jedoch unbekannt.
Autor: Bobby Singh