Scatenare la potenza dei big data: Rivoluzionare l'analisi sportiva
Gli sport stanno diventando più competitivi e interessanti per gli spettatori grazie in gran parte ai big data. Dagli anni '90, sono stati utilizzati da tutti, dai giocatori delle leghe minori agli atleti professionisti, per migliorare le prestazioni atletiche, il coinvolgimento del pubblico e le tattiche di marketing e branding. La vittoria nella competizione dipende dai servizi di big data che sono intimamente legati ad essa, come le prestazioni negli esercizi, le informazioni sulla salute, le statistiche di allenamento e l'analisi. Lo sviluppo dell'industria sportiva è stato influenzato in modo significativo dall'era dei big data.
I big data possono distorcere la realtà?
Incompreso comunemente, proprio come sei ciò che consumi, i tuoi pensieri e le tue azioni sono influenzati dal materiale a cui sei esposto. Questa è la realtà della virtualizzazione utilizzando numeri binari senza una colonna sonora, che spesso solleva dubbi sui tentativi di normalizzare un risultato scontato.
Il McKinsey Global Institute definisce il concetto di big data, che include quattro caratteristiche: volume, varietà, velocità e valore. Basandosi sulla definizione di big data fornita dal McKinsey Global Institute, i big data sportivi possono essere definiti come una raccolta di dati sportivi così grande da poter acquisire, archiviare, gestire e analizzare ben oltre le capacità dei tradizionali strumenti software di database, comprese cinque caratteristiche: volume, varietà, velocità, veridicità e valore. Centinaia di milioni di dati sportivi vengono generati ogni giorno da milioni di scuole, vari eventi e comunità, rappresentando la caratteristica del volume. La caratteristica della velocità può essere riflessa dal tasso di crescita dei dati sportivi. La varietà dei big data sportivi deriva dal fatto che contengono varie entità e relazioni, il che rende i sistemi di big data sportivi più impegnativi.
Il settore sportivo professionale offre una grande opportunità per i big data, con un valore di mercato di oltre 90 miliardi di dollari a livello globale. Invece di dipendere dall'intuizione, dall'esperienza e dalla narrazione, i partecipanti e gli spettatori sportivi possono esaminare i dati che rivelano la vera storia per aiutare con ogni aspetto del gioco.
La scienza dei big data è molto più di una semplice moda passeggera. La scienza dei dati offre ora una vasta gamma di potenzialità grazie alla capacità delle soluzioni di big data di gestire l'enorme volume e la rapida velocità dei big data. Tuttavia, solo perché la conclusione di una partita potrebbe non essere significativa su una scala più ampia non implica che sia "solo una partita".
Trasmissioni sportive iper-personalizzate
Garantendoci i diritti esclusivi e pluriennali per lo streaming live di diversi campionati di calcio, siamo nella posizione migliore per comprendere i dati demografici dei consumatori di calcio, nonché le abitudini dei consumatori, ad esempio se guardano gli highlights, le partite complete o entrambi.
"Man mano che raccogliamo ulteriori dati sui consumatori, siamo in grado di creare offerte diversificate per diversi mercati e collaborare con varie organizzazioni attraverso modelli di business scalabili".
Pedro Presa, CEO di MyCujoo, ha detto questo sull'analisi per la personalizzazione
Risultati di allenamento accelerati attraverso l'analisi dei big data
Per evidenziare i punti di forza e le debolezze delle squadre e degli avversari, gli allenatori in genere devono trascorrere ore a tagliare con cura i filmati delle partite.
Tuttavia, l'utilizzo di un programma come Hudl che consente il caricamento rapido di filmati di gioco, la creazione di report e la condivisione di commenti con le squadre può far risparmiare agli allenatori un sacco di tempo.
Reclutamento di giocatori supportato dai dati
Secondo l'ipotesi di Moneyball, le squadre possono acquistare risorse che altre squadre stanno sottovalutando e vendere risorse che altre squadre stanno sopravvalutando.
La frequenza con cui un battitore raggiunge la base è nota come percentuale di arrivo in base nel baseball, mentre la percentuale di slugging è nota come risorsa sopravvalutata (la frequenza con cui un giocatore ottiene colpi extra-base: doppi, tripli o fuoricampo).
La percentuale di arrivo in base ha svolto un ruolo significativo nel successo, ma non nella retribuzione dei giocatori, indicando che i giocatori sono economici ma talentuosi. Di conseguenza, Beane ha assunto giocatori a costi ridotti che avevano percentuali di arrivo in base più elevate.
Monitoraggio e avanzamento intelligenti del recupero degli atleti
Il modo in cui un atleta si allena influisce sulle sue prestazioni. Gli atleti devono assicurarsi di avere pasti ben pianificati e ricchi di nutrienti, dormire a sufficienza durante la notte, avere l'energia per allenarsi e giocare, seguire i corretti regimi di allenamento ed esercizio fisico ed essere in grado di gestire gli ostacoli mentali che derivano dal mondo dello sport.
A loro vantaggio, ci sono app che mostrano ai bambini come gestire tutte queste sfaccettature della loro vita.
Che si tratti di informazioni storiche, tenuta dei punteggi cruciali, proiezioni delle prestazioni per gli algoritmi o statistiche inconfondibili dei giocatori, i big data sono una componente cruciale dell'industria sportiva.
La comprensione collettiva delle statistiche dei giocatori, delle loro capacità e delle capacità di prestazione complete sono i fattori che guidano i risultati nel settore sportivo professionale. L'analisi dei big data ha cambiato in modo significativo il business dello sport, sia per lo sport professionistico, amatoriale o giovanile. I big data hanno trasformato le industrie sportive trasformando i dati statistici in contenuti stabili e comprensibili e gestendo informazioni qualitative e quantitative.
Principali tendenze del mercato
Il calcio rappresenta la quota maggiore nel mercato dell'analisi sportiva
• A causa del crescente interesse per i campionati di calcio come la UEFA Champions League, la MLS, la EPL e la ISL, il solo calcio detiene la quota maggiore del mercato dell'analisi sportiva. Inoltre, le squadre e i club che lavorano insieme alle società di analisi sono una grande tendenza del settore. Ad esempio, Opta, il principale fornitore di dati sportivi calcistici, ha collaborato con numerosi campionati e club di calcio. Che un giocatore abbia o meno la palla, l'analisi di Opta può tracciare ogni sua mossa in una determinata area del campo.
• In conclusione, il crescente livello di concorrenza, la necessità di un migliore processo decisionale per ottenere un vantaggio sui rivali, l'adozione di una strategia per le partite in campo, la vendita dei biglietti e l'influenza dei social media sono tutti fattori. Panorama competitivo
• Il mercato dell'analisi sportiva è controllato da grandi aziende con una presenza sul mercato molto più ampia e si è verificato un modesto consolidamento del mercato. In termini di quota di mercato, solo alcuni dei principali concorrenti dominano attualmente il mercato. Queste grandi aziende, che detengono una quota di mercato considerevole, si stanno concentrando sull'espansione della propria clientela all'estero. Queste aziende stanno utilizzando progetti di collaborazione strategica per aumentare la propria quota di mercato e redditività. Gli operatori di mercato stanno inoltre acquistando startup che stanno sviluppando tecnologie di mercato per l'analisi sportiva al fine di migliorare le capacità dei propri prodotti.
Giocatori principali
Conclusione
La preparazione è la chiave per la prestazione dell'atleta. Un buon esempio è l'uso della scienza dei dati da parte del Liverpool FC per dominare gli avversari nella recente Premier League e Champions League. L'allenatore del Liverpool ha utilizzato la scienza dei dati per cambiare l'esito delle partite mentre venivano giocate con grande efficacia: dopotutto, sono i vincitori della UEFA Champions League (2018-19) e della Premier League (2019-20). Alcuni ricercatori hanno proposto alcuni metodi per risolvere i problemi nell'area dei big data sportivi, come la previsione delle prestazioni degli atleti nel knowledge graph e la ricerca di una stella nascente dello sport. Tuttavia, le soluzioni di alcune questioni cruciali rimangono sconosciute, secondo un'analisi della letteratura sull'argomento.
Autore: Bobby Singh