Libérer la puissance du Big Data : Révolutionner l’analyse sportive
Les sports deviennent de plus en plus compétitifs et intéressants pour les spectateurs, en grande partie grâce au Big Data. Depuis les années 1990, il est utilisé par tout le monde, des joueurs de ligues mineures aux athlètes professionnels, pour améliorer les performances sportives, l’engagement du public ainsi que les tactiques de marketing et d’image de marque. La victoire en compétition dépend des services de Big Data qui y sont intimement liés, tels que les performances sportives, les informations de santé, les statistiques d’entraînement et l’analyse. Le développement du secteur sportif a été considérablement affecté par l’ère du Big Data.
Le Big Data peut-il fausser la réalité ?
Mal compris, 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 trame sonore, ce qui jette fréquemment le doute sur les tentatives de normalisation d’un résultat actualisé.
Le McKinsey Global Institute donne la notion de Big Data, qui comprend quatre caractéristiques : le volume, la variété, la vélocité et la valeur. S’appuyant sur la définition du Big Data donnée par le McKinsey Global Institute, le Big Data sportif peut être défini comme une collection de données sportives qui est si importante qu’elle peut acquérir, stocker, gérer et analyser bien au-delà des capacités des outils logiciels de base de données traditionnels, y compris cinq caractéristiques : le volume, la variété, la vélocité, la véracité et la valeur. Des centaines de millions de données sportives sont générées chaque jour par des millions d’écoles, divers événements et communautés, ce qui représente la caractéristique du volume. La caractéristique de la vélocité peut se refléter dans le taux de croissance des données sportives. La variété des Big Data sportives découle du fait qu’elles contiennent diverses entités et relations, ce qui rend les systèmes de Big Data sportives 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 à l’échelle mondiale. Au lieu de dépendre de l’intuition, de l’expérience et de la narration, les participants et les spectateurs sportifs peuvent examiner les données qui révèlent la véritable histoire pour aider à chaque facette du jeu.
La science des mégadonnées est bien plus qu’un simple terme à la mode. La science des données offre désormais une mine de potentiel en raison de la capacité des solutions de Big Data à gérer l’énorme volume et la rapidité des Big Data. Cependant, ce n’est pas parce que la conclusion d’un match peut ne pas être significative à plus grande échelle que cela signifie que ce n’est « qu’un match ».
Diffusion sportive hyperpersonnalisée
En obtenant des droits exclusifs et pluriannuels de diffusion en direct de différentes ligues de football, nous sommes les mieux placés pour comprendre les données démographiques des consommateurs de football, ainsi que leurs habitudes de consommation, par exemple, s’ils regardent les faits saillants, les matchs complets ou les deux.
« Au fur et à mesure que nous recueillons d’autres 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 commerciaux évolutifs. »
Pedro Presa, PDG de MyCujoo, a dit ceci à propos de l’analyse pour la personnalisation
Résultats d’entraînement accélérés grâce à l’analyse du 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 les films de jeu.
Cependant, l’utilisation d’un programme comme Hudl qui permet le téléchargement rapide de séquences de jeu, la création de rapports et le partage de commentaires avec les équipes peut faire gagner beaucoup de temps aux entraîneurs.
Recrutement de joueurs basé sur des données
Selon l’hypothèse 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 les buts est appelée pourcentage de présence sur les buts au baseball, tandis que le pourcentage de slugging est appelé un actif surévalué (la fréquence à laquelle un joueur obtient des coups sûrs supplémentaires : doubles, triples ou coups de circuit).
Le % de présence sur les buts a joué un rôle important dans le succès, mais pas dans la rémunération des joueurs, ce qui indique que les joueurs sont bon marché, mais talentueux. En conséquence, Beane a embauché des joueurs à des coûts réduits qui avaient des pourcentages de présence sur les buts plus élevés.
Suivi et amélioration intelligents de la récupération des athlètes
La façon dont un athlète s’entraîne affecte son rendement. 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 nécessaire pour s’entraîner et 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 tous ces aspects de leur vie.
Qu’il s’agisse d’informations historiques, de tenue de score cruciale, de projections de performances pour les algorithmes ou de statistiques de joueurs indéniables, 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 du sport, que ce soit pour les sports professionnels, novices ou juvéniles. 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.
Principales tendances 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 la Ligue des champions de l’UEFA, la MLS, l’EPL et l’ISL, le football à lui seul représente la plus grande partie du marché de l’analyse sportive. De plus, le travail d’équipe et des clubs 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 le ballon ou non, l’analyse d’Opta peut suivre chacun de ses mouvements dans un secteur donné du terrain.
• En conclusion, le niveau de concurrence croissant, la nécessité d’une meilleure prise de décision 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 tous des facteurs. Paysage concurrentiel
• Le marché de l’analyse sportive est contrôlé par de grandes entreprises ayant une présence beaucoup plus importante sur le marché, et il y a eu une certaine consolidation modeste du marché. En termes de part de marché, seuls quelques-uns des principaux concurrents 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 stratégique pour accroître leur part de marché et leur rentabilité. Les acteurs du marché achètent également des jeunes entreprises qui développent des technologies du marché de l’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 ses adversaires lors de la récente Premier League et de la Ligue des champions. L’entraîneur de Liverpool a utilisé la science des données pour changer le résultat des matchs au fur et à mesure qu’ils se déroulaient avec beaucoup d’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 des Big Data sportives, comme la prédiction de la performance des athlètes dans le graphique 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 documentation sur le sujet.
Auteur : Bobby Singh