Libérer la puissance du Big Data : Révolutionner l'analyse sportive
Sportsdeviennent plus compétitifs et intéressants pour les spectateurs grâce en grande partie au big data. Depuis les années 1990, il est utilisé par tous, des joueurs de ligues mineures aux athlètes professionnels, pour améliorer les performances sportives, l'engagement du public, ainsi que les tactiques de marketing et de branding. La victoire en compétition dépend des services de big data qui y sont intimement liés, tels que les performances physiques, les informations de santé, les statistiques d'entraînement et l'analyse. L'ère du big data a considérablement impacté le développement de l'industrie du sport.
Le Big Data peut-il fausser la réalité ?
Compris de manière peu commune, tout comme vous êtes ce que vous consommez, vos pensées et vos actions sont influencées par le matériel auquel vous êtes exposé. C'est la réalité de la virtualisation utilisant des nombres binaires sans score de fond, ce qui jette fréquemment le doute sur les tentatives de normaliser un résultat actualisé.
Le McKinsey Global Institute donne le concept de big data, qui comprend quatre caractéristiques : volume, variété, vélocité et valeur. S'appuyant sur la définition du big data donnée par le McKinsey Global Institutebig data sportifpeut être défini comme une collecte de données sportives qui est si vaste qu'elle peut acquérir, stocker, gérer et analyser bien au-delà des capacités des outils logiciels de base de données traditionnels, comprenant cinq caractéristiques : volume, variété, vélocité, véracité et valeur. Des centaines de millions de données sportives sont générées chaque jour à partir de millions d'écoles, de divers événements et communautés, représentant la caractéristique du volume. La caractéristique de vélocité peut se refléter par le taux de croissance des données sportives. La variété des big data sportifs découle du fait qu'ils contiennent diverses entités et relations, ce qui rend les systèmes de big data sportifs plus difficiles.
Le secteur du sport professionnel offre une grande opportunité pour le big data, avec une valeur marchande de plus de 90 milliards de dollars dans le monde. Au lieu de dépendre de l'intuition, de l'expérience et de la narration, les participants et les spectateurs sportifs peuvent examiner des données qui révèlent la véritable histoire pour faciliter chaque facette du jeu.
La science des big data est bien plus qu'un simple terme à la mode. La science des données offre désormais une richesse de potentiel grâce à la capacité des solutions de big data à gérer l'énorme volume et la rapidité du big data. Cependant, ce n'est pas parce que la conclusion d'un jeu peut ne pas être significative à plus grande échelle que cela implique que ce n'est « qu'un jeu ».
Diffusion sportive hyper-personnalisée
En sécurisant des droits exclusifs et pluriannuels pour diffuser en direct différentes ligues de football, nous sommes les mieux placés pour comprendre les données démographiques des consommateurs de football, ainsi que les habitudes de consommation – par exemple, s'ils regardent les moments forts, ou les matchs complets, ou les deux.
« Au fur et à mesure que nous collectons davantage de données sur les consommateurs, nous sommes en mesure de construire des offres diversifiées pour différents marchés et de nous associer à diverses organisations grâce à des modèles économiques évolutifs. »
Pedro Presa, PDG de MyCujoo, a déclaré ceci à propos de l'analyse de la personnalisation
Résultats d'entraînement accélérés grâce à l'analyse de big data
Afin de mettre en évidence les forces et les faiblesses des équipes et des adversaires, les entraîneurs doivent généralement passer des heures à couper soigneusement des films de matchs.
Cependant, l'utilisation d'un programme comme Hudl, qui permet de télécharger rapidement des séquences de jeu, de créer des rapports et de partager des commentaires avec les équipes, peut faire gagner aux entraîneurs une tonne de temps.
Recrutement de joueurs basé sur les données
Selon l'hypothèse de Moneyball, les équipes peuvent acheter des actifs que d'autres équipes sous-évaluent et vendre des actifs que d'autres équipes surévaluent.
La fréquence à laquelle un frappeur atteint la base est connue sous le nom de pourcentage de présence sur base au baseball, tandis que le pourcentage de slugging est connu comme un atout surestimé (la fréquence à laquelle un joueur obtient des coups sûrs de plus d'un but – doubles, triples ou circuits).
Le pourcentage de présence sur base a joué un rôle important dans le succès, mais pas dans le salaire des joueurs, ce qui indique que les joueurs sont bon marché mais talentueux. En conséquence, Beane a embauché des joueurs à moindre coût qui avaient des pourcentages de présence sur base plus élevés.
Suivi intelligent et amélioration de la récupération des athlètes
La façon dont un athlète s'entraîne affecte ses performances. Les athlètes doivent s'assurer qu'ils ont des repas bien planifiés et riches en nutriments, qu'ils dorment suffisamment la nuit, qu'ils ont l'énergie de s'entraîner et de jouer, qu'ils suivent les régimes d'entraînement et d'exercice appropriés et qu'ils sont capables de gérer les obstacles mentaux qui accompagnent le monde du sport.
Pour leur bénéfice, il existe des applications qui montrent aux enfants comment gérer toutes ces facettes de leur vie.
Qu'il s'agisse d'informations historiques, d'une tenue de pointage cruciale, de projections de performance pour les algorithmes ou de statistiques de joueurs indubitables, le big data est un élément crucial de l'industrie du sport.
La compréhension collective des statistiques des joueurs, de leurs capacités et de leurs capacités de performance complètes sont les facteurs qui déterminent les résultats dans le secteur du sport professionnel. L'analyse du Big Data a considérablement changé le secteur sportif, que ce soit pour les sports professionnels, novices ou jeunes. Le Big Data a transformé les industries du sport en transformant les données statistiques en contenu stable et compréhensible et en gérant les informations qualitatives et quantitatives.
Tendances clés du marché
Le football représente la plus grande part du marché de l'analyse sportive
• En raison de l'intérêt croissant pour les ligues de football comme l'UEFA Champions League, la MLS, la EPL et l'ISL, le football seul commande la plus grande partie du marché de l'analyse sportive. De plus, les équipes et les clubs travaillant en collaboration avec des entreprises d'analyse est une grande tendance de l'industrie. Par exemple, Opta, le principal fournisseur de données sportives de football, s'est associé à de nombreuses ligues et clubs de football. Qu'un joueur ait ou non le ballon, l'analyse d'Opta peut suivre chaque mouvement qu'il fait dans une certaine zone du terrain.
• En conclusion, le niveau croissant de concurrence, la nécessité de prendre de meilleures décisions pour obtenir un avantage sur les rivaux, l'adoption d'une stratégie pour les matchs sur le terrain, les ventes de billets et l'influence des médias sociaux sont autant de facteurs. Paysage concurrentiel
• Le marché de l'analyse sportive est contrôlé par de grandes entreprises avec une présence sur le marché beaucoup plus importante, et il y a eu une certaine consolidation modeste du marché. En termes de part de marché, seules quelques-unes des principales entreprises rivales dominent actuellement le marché. Ces grandes entreprises, qui détiennent une part de marché importante, se concentrent sur l'expansion de leur clientèle à l'étranger. Ces entreprises utilisent des projets de collaboration stratégiques pour accroître leur part de marché et leur rentabilité. Les acteurs du marché achètent également des startups qui développent des technologies de marché d'analyse sportive afin d'améliorer les capacités de leurs produits.
Acteurs majeurs
Conclusion
La préparation est essentielle à la performance de l'athlète. Un bon exemple est l'utilisation de la science des données par Liverpool FC pour dominer les adversaires dans la récente Premier League et la Ligue des champions. L'entraîneur de Liverpool a utilisé la science des données pour changer l'issue des matchs au fur et à mesure qu'ils se jouaient avec un grand effet – ils sont, après tout, les vainqueurs de la Ligue des champions de l'UEFA (2018-19) et de la Premier League (2019-20). Certains chercheurs ont proposé des méthodes pour résoudre les problèmes dans le domaine du big data sportif, comme la prédiction des performances des athlètes dans le graphe de connaissances et la recherche d'une étoile montante du sport. Cependant, les solutions à certaines questions cruciales restent inconnues, selon une analyse de la littérature sur le sujet.
Auteur : Bobby Singh