Libérer la puissance du Big Data : Révolutionner l'analyse sportive
Le sport devient de plus en plus compétitif et intéressant pour les spectateurs, en grande partie grâce au big data. Depuis les années 1990, il est utilisé par tous, des 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 de la compétition dépend des services de big data qui y sont intimement liés, tels que les performances d'exercice, les informations de santé, les statistiques d'entraînement et l'analyse. Le développement de l'industrie du sport a été considérablement impacté 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 musique de fond, ce qui jette fréquemment le doute sur les tentatives de normalisation d'un résultat actualisé.
Le McKinsey Global Institute donne le concept de big data, qui comprend quatre caractéristiques : le volume, la variété, la vitesse 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 collecte de données sportives si volumineuse 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 vitesse, 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 vitesse peut être reflétée par 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 de marché 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 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 multitude de potentiel grâce à la capacité des solutions de mégadonnées à gérer l'énorme volume et la rapidité des mégadonnées. 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 hyper-personnalisée
En obtenant 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 leurs habitudes de consommation : par exemple, s'ils regardent les meilleurs moments, les matchs complets, ou les deux.
« Au fur et à mesure que nous recueillons d'autres données sur les consommateurs, nous sommes en mesure d'élaborer 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 déclaré 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 avec soin les films de match.
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 beaucoup de temps aux entraîneurs.
Recrutement de joueurs basé sur les données
Selon l'hypothèse de Moneyball, les équipes peuvent acheter des actifs que les autres équipes sous-évaluent et vendre des actifs que les 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 connu comme un actif surévalué (la fréquence à laquelle un joueur obtient des coups sûrs supplémentaires - doubles, triples ou coups de circuit).
Le pourcentage 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 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 sa performance. 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 bons régimes d'entraînement et d'exercice 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, de tenue de score cruciale, de projections de performance pour les algorithmes ou de statistiques de joueurs indéniables, le big data est un élément essentiel de l'industrie du sport.
La compréhension collective des statistiques des joueurs, de leurs capacités et de leurs performances 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 le sport professionnel, amateur ou de jeunesse. 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 telles que l'UEFA Champions League, la MLS, l'EPL et l'ISL, le football représente à lui seul la plus grande partie du marché de l'analyse sportive. En outre, la collaboration entre les équipes et les clubs avec les entreprises d'analyse est une grande tendance du secteur. Par exemple, Opta, le premier 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 effectue dans une zone spécifique 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, la vente 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, 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 stratégiques pour augmenter 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 la clé de la performance de l'athlète. Un bon exemple est l'utilisation de la science des données par le 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 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 des big data sportives, telles que la prédiction des performances des athlètes dans le graphe de connaissances et la recherche d'une étoile montante du sport. Cependant, les solutions à certains problèmes cruciaux restent inconnues, selon une analyse de la littérature sur le sujet
Auteur : Bobby Singh