ビッグデータの力を解き放つ：スポーツ分析に革命を
スポーツは、ビッグデータのおかげで、ますます競争が激化し、観客にとって興味深いものになっています。1990年代から、マイナーリーガーからプロのアスリートまで、あらゆる人が、運動能力の向上、観客のエンゲージメント、マーケティングとブランディングの戦術の改善のためにビッグデータを利用してきました。競技での勝利は、運動能力、健康情報、トレーニング統計、分析など、ビッグデータサービスと密接に結びついています。スポーツ産業の発展は、ビッグデータ時代によって大きく影響を受けています。
ビッグデータは現実を歪めることができるのか？
あまり理解されていませんが、あなたが消費するものがあなたを形作るように、あなたの思考や行動は、あなたが触れる素材によって影響を受けます。これは、バックグラウンドスコアのないバイナリ数字を使用した仮想化の現実であり、割り引かれた結果を正規化しようとする試みにしばしば疑問を投げかけます。
McKinsey Global Instituteは、ボリューム、バラエティ、速度、価値という4つの特性を含むビッグデータの概念を提唱しています。McKinsey Global Instituteが提唱するビッグデータの定義に基づいて、スポーツビッグデータは、ボリューム、バラエティ、速度、正確性、価値という5つの特徴を含み、従来のデータベースソフトウェアツールの能力をはるかに超えて取得、保存、管理、分析できるほど大量のスポーツデータコレクションとして定義できます。数百万の学校、さまざまなイベント、コミュニティから、毎日何億ものスポーツデータが生成されており、これはボリュームの特性を表しています。速度の特性は、スポーツデータの成長率によって反映されます。スポーツビッグデータの多様性は、さまざまなエンティティと関係が含まれているという事実に由来しており、スポーツビッグデータシステムをより困難にしています。
プロスポーツ分野はビッグデータにとって大きな機会であり、市場価値は世界で900億ドルを超えています。スポーツの参加者や観客は、直感、経験、ストーリーテリングに頼るのではなく、ゲームのあらゆる側面を支援するために、真実の物語を明らかにするデータを調べることができます。
ビッグデータサイエンスは、単なる流行の言葉ではありません。データサイエンスは現在、ビッグデータの膨大な量と高速性を管理するビッグデータソリューションの能力のおかげで、豊富な可能性を提供しています。しかし、ゲームの結論がより大きな規模で重要ではないからといって、それが「単なるゲーム」であることを意味するわけではありません。
ハイパーパーソナライズされたスポーツ放送
さまざまなフットボールリーグをライブストリーミングする独占的かつ複数年の権利を確保することにより、フットボールの消費者層だけでなく、消費者の習慣（たとえば、ハイライトを見るか、フルゲームを見るか、両方を見るか）を理解するのに最適な立場にあります。
「消費者のデータをさらに収集するにつれて、さまざまな市場向けの多様なオファーを構築し、スケーラブルなビジネスモデルを通じてさまざまな組織と提携することができます。」
MyCujooのCEOであるPedro Presaは、パーソナライズのための分析について、このように述べています。
ビッグデータ分析によるトレーニング結果の加速
チームと対戦相手の長所と短所を強調するために、コーチは通常、ゲームフィルムを注意深くカットするのに何時間も費やす必要があります。
ただし、ゲーム映像の迅速なアップロード、レポートの作成、チームとのコメントの共有を可能にするHudlのようなプログラムを使用すると、コーチは多くの時間を節約できます。
データに基づいた選手の採用
Moneyballの仮説によると、チームは他のチームが過小評価している資産を購入し、他のチームが過大評価している資産を販売できます。
打者がどれくらいの頻度で出塁するかは野球の出塁率と呼ばれ、長打率（選手がどれくらいの頻度で長打を打つか - 二塁打、三塁打、またはホームラン）は過大評価された資産として知られています。
出塁率は成功に大きな役割を果たしましたが、選手の給与には影響を与えませんでした。これは、選手が安価ではあるが才能があることを示しています。その結果、Beaneは出塁率の高い選手を低コストで採用しました。
インテリジェントなアスリートの回復追跡と向上
アスリートのトレーニング方法は、パフォーマンスに影響を与えます。アスリートは、十分に計画された栄養豊富な食事を確実に摂り、夜に十分な睡眠を取り、トレーニングとプレーに必要なエネルギーを持ち、適切なトレーニングと運動療法に従い、スポーツの世界に伴う精神的な障害に対処できる必要があります。
彼らのために、子供たちが自分の生活のこれらの側面すべてを処理する方法を示すアプリがあります。
それが過去の情報、重要なスコアキーピング、アルゴリズムのパフォーマンス予測、または紛れもない選手の統計であれ、ビッグデータはスポーツ業界の重要な要素です。
選手の統計、能力、および完全なパフォーマンス能力に関する集団的な理解は、プロスポーツ分野での成果を左右する要因です。ビッグデータ分析は、プロ、初心者、またはユーススポーツのいずれであっても、スポーツビジネスを大きく変えました。ビッグデータは、統計データを安定した理解しやすいコンテンツに変換し、定性的および定量的な情報を管理することにより、スポーツ業界を変革しました。
主要な市場動向
フットボールがスポーツ分析市場で最大のシェアを占める
• UEFAチャンピオンズリーグ、MLS、EPL、ISLなどのフットボールリーグへの関心の高まりにより、フットボールだけでスポーツ分析市場の最大のシェアを占めています。さらに、分析会社と協力するチームやクラブは、業界の大きなトレンドです。たとえば、フットボールスポーツデータのトップサプライヤーであるOptaは、多数のフットボールリーグやクラブと提携しています。選手がボールを持っているかどうかにかかわらず、Optaの分析は、特定のフィールドエリアで行うすべての動きを追跡できます。
• 結論として、競争レベルの上昇、ライバルに対する優位性を獲得するためのより良い意思決定の必要性、フィールドでのゲーム戦略の採用、チケット販売、およびソーシャルメディアの影響はすべて要因です。競争環境
• スポーツ分析市場は、市場での存在感がはるかに大きい大企業によって支配されており、市場の統合はやや控えめに行われています。市場シェアに関して言えば、現在、トップライバルのほんの一部が市場を支配しています。かなりの市場シェアを占めるこれらの大企業は、海外での顧客基盤の拡大に注力しています。これらの企業は、戦略的な共同プロジェクトを使用して、市場シェアと収益性を高めています。市場参加者はまた、製品の機能を強化するために、スポーツ分析市場技術を開発しているスタートアップを買収しています。
主要なプレーヤー
結論
準備はアスリートのパフォーマンスの鍵です。良い例の1つは、リバプールFCがデータサイエンスを使用して、最近のプレミアリーグとチャンピオンズリーグで対戦相手を圧倒したことです。リバプールのコーチは、ゲームの結果を変えるためにデータサイエンスを使用しました。彼らは、（2018-19）UEFAチャンピオンズリーグと（2019-20）プレミアリーグの勝者です。一部の研究者は、ナレッジグラフでアスリートのパフォーマンスを予測したり、スポーツのライジングスターを見つけたりするなど、スポーツビッグデータ分野の問題を解決するためのいくつかの方法を提案しています。ただし、主題に関する文献の分析によると、いくつかの重要な問題の解決策は不明なままです。
著者：Bobby Singh