빅 데이터의 힘 발휘: 스포츠 분석 혁신
스포츠스포츠는 빅 데이터 덕분에 관람객에게 더욱 경쟁적이고 흥미진진해지고 있습니다. 1990년대부터 마이너리거부터 프로 운동선수에 이르기까지 모든 사람이 운동 능력 향상, 관객 참여, 마케팅 및 브랜딩 전술을 위해 사용해 왔습니다. 경쟁 승리는 운동 수행 능력, 건강 정보, 훈련 통계 및 분석과 같이 밀접하게 관련된 빅 데이터 서비스에 달려 있습니다. 스포츠 산업의 발전은 빅 데이터 시대에 의해 상당한 영향을 받았습니다.
빅 데이터가 현실을 왜곡할 수 있는가?
일반적으로 이해되지 않지만, 당신이 소비하는 것이 당신의 본질인 것처럼, 당신의 생각과 행동은 당신이 노출되는 물질의 영향을 받습니다. 이것은 배경 점수 없이 이진수를 사용하여 가상화를 현실화한 것으로, 할인된 결과의 정규화를 시도하는 것에 자주 의문을 제기합니다.
McKinsey Global Institute는 빅 데이터의 개념을 제시하며, 이는 부피, 다양성, 속도 및 가치의 네 가지 특징을 포함합니다. McKinsey Global Institute에서 제시한 빅 데이터 정의를 참고하여스포츠 빅 데이터스포츠 데이터 수집으로 정의할 수 있으며, 기존 데이터베이스 소프트웨어 도구의 기능을 훨씬 넘어 저장, 관리 및 분석할 수 있으며, 부피, 다양성, 속도, 진실성 및 가치의 5가지 특징을 포함합니다. 수억 개의 스포츠 데이터가 매일 수백만 개의 학교, 다양한 이벤트 및 커뮤니티에서 생성되어 부피 기능을 나타냅니다. 속도 기능은 스포츠 데이터의 성장률로 반영될 수 있습니다. 스포츠 빅 데이터의 다양성은 다양한 엔티티와 관계를 포함하고 있어 스포츠 빅 데이터 시스템을 더욱 어렵게 만듭니다.
프로 스포츠 부문은 전 세계적으로 900억 달러 이상의 시장 가치를 가진 빅 데이터에 대한 큰 기회를 제공합니다. 직관, 경험 및 스토리텔링에 의존하는 대신, 스포츠 참가자와 시청자는 게임의 모든 측면을 지원하기 위해 진실을 보여주는 데이터를 검토할 수 있습니다.
빅 데이터 과학은 단순한 유행어 그 이상입니다. 데이터 과학은 이제 빅 데이터 솔루션의 빅 데이터의 방대한 양과 빠른 속도를 관리하는 능력 덕분에 풍부한 잠재력을 제공합니다. 그러나 게임의 결론이 더 큰 규모에서 중요하지 않다고 해서 '단순한 게임'이라는 의미는 아닙니다.
고도로 개인화된 스포츠 방송
다양한 축구 리그의 라이브 스트리밍에 대한 독점적이고 다년간의 권리를 확보함으로써, 우리는 축구 소비자의 인구 통계뿐만 아니라 소비자 습관(예: 하이라이트 시청, 전체 경기 시청, 또는 둘 다 시청)을 이해하는 데 가장 적합합니다.
“소비자에 대한 데이터를 더 수집함에 따라, 우리는 다양한 시장을 위해 다양한 제안을 구축하고 확장 가능한 비즈니스 모델을 통해 다양한 조직과 파트너십을 맺을 수 있습니다.”
MyCujoo의 CEO인 Pedro Presa는 개인화를 위한 분석에 대해 이렇게 말했습니다.
빅 데이터 분석을 통한 훈련 결과 가속화
팀과 상대의 강점과 약점을 강조하기 위해, 코치는 일반적으로 게임 필름을 주의 깊게 편집하는 데 몇 시간을 할애해야 합니다.
그러나 게임 영상을 빠르게 업로드하고, 보고서를 생성하고, 팀과 의견을 공유할 수 있는 Hudl과 같은 프로그램을 사용하면 코치의 시간을 절약할 수 있습니다.
데이터 기반 선수 영입
Moneyball 가설에 따르면, 팀은 다른 팀이 저평가하는 자산을 구매하고 다른 팀이 고평가하는 자산을 판매할 수 있습니다.
타자가 베이스에 도달하는 빈도는 야구에서 온베이스율(on-base percentage)로 알려져 있으며, 슬러깅률은 과대평가된 자산(플레이어가 2루타, 3루타 또는 홈런과 같은 추가 베이스 히트를 얻는 빈도)으로 알려져 있습니다.
온베이스 %는 성공에 중요한 역할을 했지만 선수 급여에는 영향을 미치지 않아, 선수들이 저렴하지만 재능이 있음을 나타냅니다. 그 결과, Beane은 더 높은 온베이스율을 가진 저렴한 비용의 선수들을 고용했습니다.
지능형 선수 회복 추적 및 발전
운동선수가 훈련하는 방식은 얼마나 잘 수행하는지에 영향을 미칩니다. 운동선수는 잘 계획되고 영양가 풍부한 식사를 하고, 밤에 충분한 수면을 취하고, 훈련과 경기를 할 에너지를 가지고, 적절한 훈련 및 운동 계획을 따르고, 스포츠 세계와 함께 오는 정신적 장애물을 처리할 수 있어야 합니다.
그들을 위해, 이러한 모든 측면을 처리하는 방법을 아이들에게 보여주는 앱이 있습니다.
과거 정보, 중요한 득점, 알고리즘에 대한 성과 예측, 또는 명확한 선수 통계 등, 빅 데이터는 스포츠 산업의 중요한 구성 요소입니다.
선수 통계, 능력 및 완전한 성과 능력에 대한 집단적 이해는 프로 스포츠 부문의 결과를 이끄는 요인입니다. 빅 데이터 분석은 프로, 초보자 또는 청소년 스포츠 등 스포츠 비즈니스를 크게 변화시켰습니다. 빅 데이터는 통계 데이터를 안정적이고 이해 가능한 콘텐츠로 변환하고 질적 및 양적 정보를 관리함으로써 스포츠 산업을 변화시켰습니다.
주요 시장 동향
축구가 스포츠 분석 시장에서 가장 큰 점유율을 차지
• UEFA 챔피언스 리그, MLS, EPL 및 ISL과 같은 축구 리그에 대한 관심이 높아짐에 따라, 축구만 스포츠 분석 시장의 가장 큰 부분을 차지합니다. 또한 분석 회사와 협력하는 팀과 클럽은 큰 산업 트렌드입니다. 예를 들어, 축구 스포츠 데이터의 최고 공급업체인 Opta는 수많은 축구 리그 및 클럽과 파트너십을 맺었습니다. 선수가 공을 가지고 있는지 여부에 관계없이 Opta의 분석은 특정 지역에서 하는 모든 움직임을 추적할 수 있습니다.
• 결론적으로, 경쟁 수준의 증가, 경쟁 우위를 확보하기 위한 더 나은 의사 결정의 필요성, 경기장 전략 채택, 티켓 판매 및 소셜 미디어의 영향력이 모두 요인입니다. 경쟁 환경
• 스포츠 분석 시장은 훨씬 더 큰 시장 점유율을 가진 대기업에 의해 통제되고 있으며, 약간의 시장 통합이 있었습니다. 시장 점유율 측면에서 상위 경쟁자 중 소수만이 현재 시장을 지배하고 있습니다. 상당한 시장 점유율을 차지하는 이러한 대기업은 해외 고객 확장에 집중하고 있습니다. 이러한 회사는 시장 점유율과 수익성을 높이기 위해 전략적 협력 프로젝트를 사용하고 있습니다. 또한 시장 참여자는 제품의 기능을 향상시키기 위해 스포츠 분석 시장 기술을 개발하는 스타트업을 인수하고 있습니다.
주요 기업
결론
준비는 선수의 성과에 핵심입니다. 한 가지 좋은 예는 리버풀 FC가 최근 프리미어 리그와 챔피언스 리그에서 상대를 제압하기 위해 데이터 과학을 사용한 것입니다. 리버풀의 코치는 경기가 진행되는 동안 데이터 과학을 사용하여 게임 결과를 크게 변경했으며, 결국 (2018-19) UEFA 챔피언스 리그 및 (2019-20) 프리미어 리그의 우승자입니다. 일부 연구자들은 지식 그래프에서 운동 선수의 성과를 예측하고 스포츠의 떠오르는 스타를 찾는 등 스포츠 빅 데이터 영역의 문제를 해결하기 위한 몇 가지 방법을 제안했습니다. 그러나 주제에 대한 문헌 분석에 따르면, 몇 가지 중요한 문제에 대한 해결책은 아직 알려지지 않았습니다.
작성자: Bobby Singh