빅 데이터의 힘 발휘: 스포츠 분석의 혁신
스포츠는 빅 데이터 덕분에 점점 더 경쟁이 치열해지고 관람객들에게 흥미로워지고 있습니다. 1990년대부터 마이너 리그 선수부터 프로 운동선수까지 모든 사람이 운동 능력, 관객 참여, 마케팅 및 브랜딩 전략을 개선하기 위해 사용해 왔습니다. 경쟁에서의 승리는 운동 수행 능력, 건강 정보, 훈련 통계, 분석과 같이 긴밀하게 연결된 빅 데이터 서비스에 달려 있습니다. 빅 데이터 시대는 스포츠 산업의 발전에 큰 영향을 미쳤습니다.
빅 데이터가 현실을 왜곡할 수 있을까요?
일반적으로 이해되듯이, 당신이 소비하는 것이 당신인 것처럼 당신의 생각과 행동은 당신이 접하는 자료에 영향을 받습니다. 이는 배경 음악 없이 이진수를 사용하여 가상화하는 현실이며, 할인된 결과를 정상화하려는 시도에 종종 의문을 제기합니다.
McKinsey Global Institute는 볼륨, 다양성, 속도 및 가치의 네 가지 특성을 포함하는 빅 데이터의 개념을 제시합니다. McKinsey Global Institute의 빅 데이터 정의를 바탕으로 스포츠 빅 데이터는 볼륨, 다양성, 속도, 정확성 및 가치의 다섯 가지 기능을 포함하여 기존 데이터베이스 소프트웨어 도구의 기능을 훨씬 뛰어넘는 스포츠 데이터 수집으로 정의할 수 있습니다. 수백만 개의 학교, 다양한 이벤트 및 커뮤니티에서 매일 수억 개의 스포츠 데이터가 생성되어 볼륨 기능을 나타냅니다. 속도 기능은 스포츠 데이터의 성장률로 반영될 수 있습니다. 스포츠 빅 데이터의 다양성은 다양한 엔터티와 관계를 포함하고 있어 스포츠 빅 데이터 시스템을 더욱 어렵게 만듭니다.
프로 스포츠 분야는 전 세계적으로 900억 달러 이상의 시장 가치를 지닌 빅 데이터에 큰 기회를 제공합니다. 스포츠 참가자와 관람객은 직관, 경험, 스토리텔링에 의존하는 대신 게임의 모든 측면을 지원하기 위해 진실을 드러내는 데이터를 조사할 수 있습니다.
빅 데이터 과학은 단순한 최신 유행어가 아닙니다. 데이터 과학은 빅 데이터 솔루션의 엄청난 양과 빠른 속도를 관리할 수 있는 능력 덕분에 현재 풍부한 잠재력을 제공합니다. 그러나 게임의 결론이 더 큰 규모에서 중요하지 않을 수 있다고 해서 그것이 "단순한 게임"을 의미하는 것은 아닙니다.
초개인화된 스포츠 방송
다양한 축구 리그를 실시간 스트리밍할 수 있는 독점적이고 다년간의 권리를 확보함으로써 우리는 축구 소비자 인구 통계는 물론 하이라이트, 전체 경기 시청 여부와 같은 소비자 습관을 가장 잘 이해할 수 있습니다.
"소비자에 대한 추가 데이터를 수집함에 따라 다양한 시장에 대한 다양한 제안을 구성하고 확장 가능한 비즈니스 모델을 통해 다양한 조직과 협력할 수 있습니다."
Pedro Presa, MyCujoo CEO는 개인화를 위한 분석에 대해 이렇게 말했습니다.
빅 데이터 분석을 통한 가속화된 훈련 결과
코치는 일반적으로 팀과 상대의 강점과 단점을 강조하기 위해 게임 영상을 주의 깊게 자르는 데 몇 시간을 소비해야 합니다.
그러나 게임 영상의 빠른 업로드, 보고서 생성, 팀과의 의견 공유를 허용하는 Hudl과 같은 프로그램을 사용하면 코치의 시간을 절약할 수 있습니다.
데이터 기반 선수 모집
Moneyball 가설에 따르면 팀은 다른 팀이 과소평가하는 자산을 구매하고 다른 팀이 과대평가하는 자산을 판매할 수 있습니다.
타자가 베이스에 도달하는 빈도를 야구에서 출루율이라고 하고, 슬러그율은 과대평가된 자산(선수가 2루타, 3루타 또는 홈런을 치는 빈도)이라고 합니다.
출루율은 성공에 중요한 역할을 했지만 선수 급여에는 영향을 미치지 않아 선수들이 저렴하지만 재능이 있다는 것을 나타냅니다. 그 결과 Beane은 출루율이 더 높은 선수를 저렴한 비용으로 고용했습니다.
지능형 운동선수 회복 추적 및 발전
운동선수가 훈련하는 방식은 운동선수의 성과에 영향을 미칩니다. 운동선수는 잘 계획된 영양가 있는 식사를 하고, 밤에 충분한 수면을 취하고, 훈련하고 운동할 에너지를 갖고, 적절한 훈련 및 운동 요법을 따르고, 스포츠 세계와 관련된 정신적 장애물을 처리할 수 있는지 확인해야 합니다.
그들의 이익을 위해 어린이들이 자신의 삶의 이러한 모든 측면을 처리하는 방법을 보여주는 앱이 있습니다.
과거 정보, 중요한 득점 유지, 알고리즘 성능 예측 또는 명확한 선수 통계이든 빅 데이터는 스포츠 산업의 중요한 구성 요소입니다.
선수 통계, 능력 및 완전한 수행 능력에 대한 집단적 이해는 프로 스포츠 분야에서 결과를 이끄는 요인입니다. 빅 데이터 분석은 프로 스포츠, 초급 스포츠 또는 청소년 스포츠 등 스포츠 비즈니스를 크게 변화시켰습니다. 빅 데이터는 통계 데이터를 안정적이고 이해하기 쉬운 콘텐츠로 변환하고 질적 및 양적 정보를 관리하여 스포츠 산업을 변화시켰습니다.
주요 시장 동향
축구가 스포츠 분석 시장에서 가장 큰 비중을 차지합니다.
• UEFA 챔피언스 리그, MLS, EPL, ISL과 같은 축구 리그에 대한 관심이 높아짐에 따라 축구만으로도 스포츠 분석 시장에서 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 제휴했습니다. 선수가 공을 가지고 있는지 여부에 관계없이 Opta의 분석은 특정 지역에서 선수가 움직이는 모든 움직임을 추적할 수 있습니다.
• 결론적으로 경쟁 수준 증가, 경쟁자보다 우위를 점하기 위한 더 나은 의사 결정의 필요성, 경기장 게임 전략 채택, 티켓 판매 및 소셜 미디어 영향력은 모두 요인입니다. 경쟁 환경
• 스포츠 분석 시장은 훨씬 더 큰 시장 입지를 가진 대기업이 통제하고 있으며 약간의 시장 통합이 있었습니다. 시장 점유율 측면에서 상위 경쟁업체 중 일부만이 현재 시장을 지배하고 있습니다. 상당한 시장 점유율을 차지하는 이 대기업은 해외 고객 기반을 확대하는 데 집중하고 있습니다. 이들 회사는 전략적 협력 프로젝트를 통해 시장 점유율과 수익성을 높이고 있습니다. 시장 참가자들은 또한 제품의 기능을 향상시키기 위해 스포츠 분석 시장 기술을 개발하는 스타트업을 구매하고 있습니다.
주요 선수
결론
준비는 운동선수의 성과에 매우 중요합니다. 좋은 예는 리버풀 FC가 최근 프리미어 리그와 챔피언스 리그에서 상대를 지배하기 위해 데이터 과학을 사용한 것입니다. 리버풀의 코치는 데이터 과학을 사용하여 경기 결과를 크게 바꾸었습니다. 그들은 결국 (2018-19) UEFA 챔피언스 리그 및 (2019-20) 프리미어 리그 우승자입니다. 일부 연구자들은 지식 그래프에서 운동선수의 성과를 예측하고 스포츠의 떠오르는 스타를 찾는 것과 같이 스포츠 빅 데이터 영역의 문제를 해결하기 위한 몇 가지 방법을 제안했습니다. 그러나 해당 주제에 대한 문헌 분석에 따르면 몇 가지 중요한 문제에 대한 해결책은 아직 알려지지 않았습니다.
저자: Bobby Singh