Desatando el poder del Big Data: Revolucionando el análisis deportivo
Deportesse están volviendo más competitivos e interesantes para los espectadores gracias en gran parte al big data. Desde la década de 1990, ha sido utilizado por todos, desde jugadores de ligas menores hasta atletas profesionales, para mejorar el rendimiento atlético, la participación de la audiencia y las tácticas de marketing y branding. La victoria en la competición depende de los servicios de big data que están íntimamente ligados a ella, como el rendimiento en el ejercicio, la información de salud, las estadísticas de entrenamiento y el análisis. El desarrollo de la industria del deporte se ha visto significativamente impactado por la era del big data.
¿Puede el Big Data sesgar la realidad?
Comúnmente entendido, así como eres lo que consumes, tus pensamientos y acciones están influenciados por el material al que estás expuesto. Esta es la realidad de la virtualización utilizando números binarios sin una puntuación de fondo, lo que con frecuencia pone en duda los intentos de normalizar un resultado descontado.
El McKinsey Global Institute da el concepto de big data, que incluye cuatro características: volumen, variedad, velocidad y valor. Basándose en la definición de big data dada por el McKinsey Global Institutebig data deportivose puede definir como una colección de datos deportivos que es tan grande que puede adquirir, almacenar, administrar y analizar mucho más allá de las capacidades de las herramientas de software de bases de datos tradicionales, incluyendo cinco características: volumen, variedad, velocidad, veracidad y valor. Cientos de millones de datos deportivos se generan cada día desde millones de escuelas, varios eventos y comunidades, lo que representa la característica de volumen. La característica de velocidad se puede reflejar en la tasa de crecimiento de los datos deportivos. La variedad de big data deportivo se deriva del hecho de que contiene varias entidades y relaciones, lo que hace que los sistemas de big data deportivos sean más desafiantes.
El sector de los deportes profesionales ofrece una gran oportunidad para el big data, con un valor de mercado de más de $90 mil millones a nivel mundial. En lugar de depender de la intuición, la experiencia y la narración, los participantes y espectadores deportivos pueden examinar datos que revelan la verdadera historia para ayudar en cada faceta del juego.
La ciencia del Big Data es mucho más que un término de moda. La ciencia de datos ahora proporciona una gran cantidad de potencial gracias a la capacidad de las soluciones de big data para gestionar el enorme volumen y la rápida velocidad del big data. Sin embargo, el hecho de que la conclusión de un juego pueda no ser significativa a mayor escala no implica que sea “solo un juego”.
Transmisión deportiva hiper-personalizada
Al asegurar los derechos exclusivos y multianuales para transmitir en vivo diferentes ligas de fútbol, estamos en la mejor posición para comprender la demografía de los consumidores de fútbol, así como los hábitos de los consumidores, por ejemplo, si ven resúmenes o partidos completos, o ambos.
“A medida que recopilamos más datos sobre los consumidores, podemos construir ofertas diversificadas para diferentes mercados y asociarnos con varias organizaciones a través de modelos de negocio escalables.”
Pedro Presa, CEO de MyCujoo, dijo esto sobre el análisis para la personalización
Resultados de entrenamiento acelerados a través del análisis de Big Data
Para resaltar los puntos fuertes y débiles de los equipos y los oponentes, los entrenadores normalmente tienen que pasar horas cortando cuidadosamente películas de juegos.
Sin embargo, el empleo de un programa como Hudl que permite la rápida carga de imágenes de juegos, la creación de informes y el intercambio de comentarios con los equipos puede ahorrar a los entrenadores una tonelada de tiempo.
Reclutamiento de jugadores respaldado por datos
Según la hipótesis de Moneyball, los equipos pueden comprar activos que otros equipos están infravalorando y vender activos que otros equipos están sobrevalorando.
La frecuencia con la que un bateador llega a base se conoce como porcentaje de embasado en béisbol, mientras que el porcentaje de slugging se conoce como un activo sobrevalorado (la frecuencia con la que un jugador obtiene hits de base extra: dobles, triples o jonrones).
El % de embasado jugó un papel importante en el éxito, pero no en el pago de los jugadores, lo que indica que los jugadores son baratos pero talentosos. Como resultado, Beane contrató a jugadores a costos reducidos que tenían porcentajes de embasado más altos.
Seguimiento y avance inteligente de la recuperación de atletas
La forma en que un atleta entrena afecta a su rendimiento. Los atletas deben asegurarse de tener comidas bien planificadas y ricas en nutrientes, dormir lo suficiente por la noche, tener la energía para entrenar y jugar, seguir los regímenes de entrenamiento y ejercicio adecuados y ser capaces de manejar los obstáculos mentales que conlleva el mundo del deporte.
Para su beneficio, hay aplicaciones que muestran a los niños cómo manejar todas estas facetas de su vida.
Ya sea información histórica, anotación crucial, proyecciones de rendimiento para algoritmos o estadísticas de jugadores inequívocas, el big data es un componente crucial de la industria del deporte.
La comprensión colectiva de las estadísticas de los jugadores, sus capacidades y las habilidades de rendimiento completas son los factores que impulsan los resultados en el sector de los deportes profesionales. El análisis de Big Data ha cambiado significativamente el negocio deportivo, ya sea para deportes profesionales, novatos o juveniles. El Big Data ha transformado las industrias deportivas al transformar los datos estadísticos en contenido estable y comprensible y gestionar la información cualitativa y cuantitativa.
Tendencias clave del mercado
El fútbol representa la mayor cuota en el mercado de análisis deportivo
• Debido al creciente interés en ligas de fútbol como la UEFA Champions League, MLS, EPL e ISL, el fútbol solo comanda la mayor parte del mercado de análisis deportivo. Además, los equipos y clubes que trabajan junto con las empresas de análisis es una gran tendencia de la industria. Por ejemplo, Opta, el principal proveedor de datos deportivos de fútbol, se ha asociado con numerosas ligas y clubes de fútbol. Ya sea que un jugador tenga el balón o no, el análisis de Opta puede rastrear cada movimiento que hacen en un área determinada del campo.
• En conclusión, el creciente nivel de competencia, la necesidad de una mejor toma de decisiones para obtener una ventaja sobre los rivales, la adopción de una estrategia para los juegos en el campo, la venta de entradas y la influencia de las redes sociales son factores. Panorama competitivo
• El mercado de análisis deportivo está controlado por grandes empresas con una presencia de mercado mucho mayor, y ha habido cierta consolidación modesta del mercado. En términos de cuota de mercado, solo unos pocos de los principales rivales dominan actualmente el mercado. Estas grandes empresas, que comandan una importante cuota de mercado, se están centrando en expandir su clientela en el extranjero. Estas empresas están utilizando proyectos de colaboración estratégica para aumentar su cuota de mercado y rentabilidad. Los participantes en el mercado también están comprando nuevas empresas que están desarrollando tecnologías de mercado de análisis deportivo con el fin de mejorar las capacidades de sus productos.
Principales actores
Conclusión
La preparación es clave para el rendimiento del atleta. Un buen ejemplo es el uso de la ciencia de datos por parte del Liverpool FC para dominar a los oponentes en la reciente Premier League y la Champions League. El entrenador del Liverpool usó la ciencia de datos para cambiar el resultado de los juegos a medida que se jugaban con gran efecto: son, después de todo, los ganadores de la UEFA Champions League (2018-19) y la Premier League (2019-20). Algunos investigadores han propuesto algunos métodos para resolver los problemas en el área de big data deportivo, como predecir el rendimiento de los atletas en el gráfico de conocimiento y encontrar una estrella en ascenso del deporte. Sin embargo, las soluciones de algunos problemas cruciales siguen siendo desconocidas, según un análisis de la literatura sobre el tema
Autor: Bobby Singh