Liberando el poder del Big Data: Revolucionando el análisis deportivo
Los deportes se 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 ligas menores hasta atletas profesionales, para mejorar el rendimiento deportivo, la participación de la audiencia y las tácticas de marketing y marca. La victoria en la competencia depende de los servicios de big data que están íntimamente ligados a ella, como el rendimiento del ejercicio, la información de salud, las estadísticas de entrenamiento y el análisis. El desarrollo de la industria del deporte se ha visto significativamente afectado por la era del big data.
¿Puede el Big Data sesgar la realidad?
Poco 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 banda sonora, lo que con frecuencia arroja dudas sobre los intentos de normalizar un resultado descontado.
El McKinsey Global Institute ofrece el concepto de big data, que incluye cuatro características: volumen, variedad, velocidad y valor. Partiendo de la definición de big data dada por el McKinsey Global Institute, el big data deportivo se 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 tradicionales de software de bases de datos, incluidas cinco características: volumen, variedad, velocidad, veracidad y valor. Cientos de millones de datos deportivos se generan cada día a partir de millones de escuelas, diversos eventos y comunidades, lo que representa la característica de volumen. La característica de velocidad puede reflejarse en la tasa de crecimiento de los datos deportivos. La variedad de big data deportivo proviene del hecho de que contiene varias entidades y relaciones, lo que hace que los sistemas de big data deportivo sean más desafiantes.
El sector deportivo profesional 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 de historias, los participantes y espectadores deportivos pueden examinar los datos que revelan la verdadera historia para ayudar con cada faceta del juego.
Big Data Science es mucho más que un término de moda. Data Science ahora ofrece una gran cantidad de potencial debido 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 hiperpersonalizada
Al asegurar derechos exclusivos y plurianuales 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 los mejores momentos o los juegos 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 de Big Data Analytics
Para resaltar las fortalezas y debilidades de los equipos y oponentes, los entrenadores generalmente tienen que pasar horas cortando cuidadosamente las películas de los juegos.
Sin embargo, emplear un programa como Hudl que permite la carga rápida de imágenes de juegos, la creación de informes y el intercambio de comentarios con los equipos puede ahorrarles 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 la base se conoce como porcentaje de embasado en el 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 porcentaje 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 su desempeño. 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 adecuados de entrenamiento y ejercicio, y ser capaces de manejar los obstáculos mentales que conlleva el mundo del deporte.
Para su beneficio, existen aplicaciones que muestran a los niños cómo manejar todas estas facetas de su vida.
Ya sea información histórica, mantenimiento de registros cruciales, proyecciones de rendimiento para algoritmos o estadísticas de jugadores inconfundibles, el big data es un componente crucial de la industria del deporte.
La comprensión colectiva de las estadísticas de los jugadores, sus capacidades y habilidades de rendimiento completas son los factores que impulsan los resultados en el sector deportivo profesional. El análisis de Big Data ha cambiado significativamente el negocio del deporte, ya sea para deportes profesionales, principiantes o juveniles. Big Data ha transformado las industrias del deporte al transformar los datos estadísticos en contenido estable y comprensible y al gestionar información cualitativa y cuantitativa.
Tendencias clave del mercado
El fútbol representa la mayor parte del mercado de análisis deportivo
• Debido al creciente interés en las ligas de fútbol como la Liga de Campeones de la UEFA, la MLS, la Premier League y la ISL, el fútbol solo representa 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 haga 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 en las redes sociales son factores importantes. Panorama competitivo
• El mercado de análisis deportivo está controlado por grandes empresas con una presencia de mercado mucho mayor, y ha habido una modesta consolidación del mercado. En términos de cuota de mercado, solo algunos de los principales competidores dominan actualmente el mercado. Estas grandes empresas, que controlan una parte importante del 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 su rentabilidad. Los participantes del mercado también están comprando empresas emergentes que están desarrollando tecnologías de mercado de análisis deportivo para mejorar las capacidades de sus productos.
Principales jugadores
Conclusión
La preparación es clave para el rendimiento del deportista. Un buen ejemplo es el uso que hace el Liverpool FC de la ciencia de datos para dominar a sus oponentes en la reciente Premier League y la Champions League. El entrenador del Liverpool utilizó la ciencia de datos para cambiar el resultado de los partidos a medida que se jugaban con gran efecto; después de todo, son 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 a algunos problemas cruciales siguen siendo desconocidas, según un análisis de la literatura sobre el tema.
Autor: Bobby Singh