Sfruttare la potenza dei Big Data: rivoluzionare l'analisi sportiva
Sportstanno diventando più competitivi e interessanti per gli spettatori, grazie in gran parte ai big data. Dagli anni '90, è stato utilizzato da tutti, dai giocatori di lega minore 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 vi sono strettamente legati, come le prestazioni atletiche, le informazioni sanitarie, le statistiche di allenamento e l'analisi. Lo sviluppo dell'industria sportiva è stato significativamente impattato dall'era dei big data.
I Big Data possono distorcere la realtà?
Poco compreso, 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 che utilizza numeri binari senza un punteggio di sfondo, che spesso getta dubbi sui tentativi di normalizzare un risultato scontato.
Il McKinsey Global Institute fornisce il concetto di big data, che comprende quattro caratteristiche: volume, varietà, velocità e valore. Basandosi sulla definizione di big data fornita dal McKinsey Global Institutebig data nello sportpossono essere definiti come una raccolta di dati sportivi così ampia da poter acquisire, archiviare, gestire e analizzare ben oltre le capacità dei tradizionali strumenti software per database, comprendendo 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, che rappresentano 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 contiene varie entità e relazioni, il che rende i sistemi di big data sportivi più impegnativi.
Il settore dello sport professionistico 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 assistere in ogni aspetto del gioco.
La Big Data Science è molto più di un semplice termine alla moda. La Data Science offre ora una ricchezza di potenzialità grazie alla capacità delle soluzioni di big data di gestire l'enorme volume e la rapida velocità dei big data. Tuttavia, il fatto che la conclusione di un gioco possa non essere significativa su scala più ampia non implica che sia “solo un gioco”.
Trasmissione sportiva iper-personalizzata
Assicurando 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 costruire 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 tramite Big Data Analytics
Per evidenziare i punti di forza e di debolezza di squadre e avversari, gli allenatori di solito devono dedicare ore a tagliare con cura i filmati delle partite.
Tuttavia, l'impiego di un programma come Hudl, che consente il caricamento rapido di filmati di gioco, la creazione di rapporti e la condivisione di commenti con le squadre, può far risparmiare agli allenatori una tonnellata di tempo.
Reclutamento di giocatori basato sui dati
Secondo l'ipotesi di Moneyball, le squadre possono acquistare asset che altre squadre sottovalutano e vendere asset che altre squadre sopravvalutano.
La frequenza con cui un battitore raggiunge la base è nota come percentuale di arrivo in base in baseball, mentre la percentuale di slugging è nota come un asset sopravvalutato (la frequenza con cui un giocatore ottiene colpi extra-base - doppi, tripli o fuoricampo).
La percentuale di arrivo in base ha giocato un ruolo significativo nel successo, ma non nella retribuzione dei giocatori, indicando che i giocatori sono economici ma talentuosi. Di conseguenza, Beane ha ingaggiato giocatori a costi ridotti che avevano una percentuale di arrivo in base più elevata.
Monitoraggio e avanzamento intelligente del recupero degli atleti
Il modo in cui un atleta si allena influisce sulla sua prestazione. Gli atleti devono assicurarsi di avere pasti ben pianificati e ricchi di nutrienti, dormire a sufficienza la notte, avere l'energia per allenarsi e giocare, seguire i corretti regimi di allenamento ed esercizio e sono in grado di gestire gli ostacoli mentali che derivano dal mondo dello sport.
A loro beneficio, ci sono app che mostrano ai bambini come gestire tutte queste sfaccettature della loro vita.
Che si tratti di informazioni storiche, punteggi cruciali, proiezioni delle prestazioni per algoritmi o statistiche sui giocatori inconfondibili, i big data sono una componente cruciale dell'industria sportiva.
La comprensione collettiva delle statistiche dei giocatori, delle loro capacità e delle complete capacità di performance sono i fattori che guidano i risultati nel settore dello sport professionistico. L'analisi dei Big Data ha significativamente cambiato il business dello sport, sia per lo sport professionistico, che per i principianti o per i giovani. 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 campionati di calcio come la UEFA Champions League, la MLS, l'EPL e l'ISL, solo il calcio comanda la porzione maggiore del mercato dell'analisi sportiva. Inoltre, le squadre e i club che collaborano con le aziende di analisi sono una grande tendenza del settore. Ad esempio, Opta, il principale fornitore di dati sportivi sul calcio, ha stretto una partnership con numerosi campionati e club di calcio. Che un giocatore abbia o meno la palla, l'analisi di Opta può tracciare ogni mossa che fa 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 sul campo, la vendita di 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 maggiore e si è verificato un certo consolidamento del mercato. In termini di quota di mercato, solo alcuni dei principali rivali dominano attualmente il mercato. Queste grandi aziende, che comandano una considerevole quota di mercato, si stanno concentrando sull'espansione della propria clientela all'estero. Queste aziende utilizzano progetti di collaborazione strategica per aumentare la propria quota di mercato e la redditività. I partecipanti al mercato stanno anche acquistando startup che stanno sviluppando tecnologie di mercato dell'analisi sportiva per migliorare le capacità dei loro prodotti.
Principali attori
Conclusione
La preparazione è fondamentale per le prestazioni dell'atleta. Un buon esempio è l'uso da parte del Liverpool FC della scienza dei dati per dominare gli avversari nella recente Premier League e Champions League. L'allenatore del Liverpool ha usato la scienza dei dati per cambiare l'esito delle partite mentre venivano giocate con grande efficacia: sono, dopotutto, i vincitori (2018-19) della UEFA Champions League e (2019-20) Premier League. Alcuni ricercatori hanno proposto alcuni metodi per risolvere i problemi nell'area dei big data sportivi, come la previsione delle prestazioni degli atleti nel grafo di conoscenza 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