빅 데이터의 힘을 발휘하다: 스포츠 분석의 혁명
스포츠는 빅 데이터 덕분에 관중들에게 더욱 경쟁적이고 흥미로워지고 있습니다. 1990년대 이후로 빅 데이터는 마이너 리그 선수부터 프로 운동선수에 이르기까지 모든 사람이 운동 능력, 관객 참여, 마케팅 및 브랜딩 전략을 개선하는 데 사용해 왔습니다. 경쟁에서의 승리는 운동 수행 능력, 건강 정보, 훈련 통계 및 분석과 같이 빅 데이터와 밀접하게 관련된 빅 데이터 서비스에 달려 있습니다. 스포츠 산업의 발전은 빅 데이터 시대에 큰 영향을 받았습니다.
빅 데이터가 현실을 왜곡할 수 있을까요?
일반적으로 이해되지 못하는 것은, 당신이 섭취하는 것이 당신을 만들듯이, 당신의 생각과 행동은 당신이 접하는 자료에 영향을 받는다는 것입니다. 이것은 배경 점수 없이 이진수를 사용하여 가상화하는 현실이며, 종종 할인된 결과를 정상화하려는 시도에 의문을 제기합니다.
McKinsey Global Institute는 규모, 다양성, 속도 및 가치의 네 가지 특징을 포함하는 빅 데이터의 개념을 제시합니다. McKinsey Global Institute에서 제시한 빅 데이터의 정의를 바탕으로 스포츠 빅 데이터는 규모, 다양성, 속도, 정확성 및 가치의 다섯 가지 특징을 포함하여 기존 데이터베이스 소프트웨어 도구의 기능을 훨씬 뛰어넘어 획득, 저장, 관리 및 분석할 수 있는 매우 큰 스포츠 데이터 모음으로 정의할 수 있습니다. 수억 건의 스포츠 데이터가 매일 수백만 개의 학교, 다양한 이벤트 및 커뮤니티에서 생성되며 이는 규모 특징을 나타냅니다. 속도 특징은 스포츠 데이터의 성장률에 의해 반영될 수 있습니다. 스포츠 빅 데이터의 다양성은 다양한 엔터티와 관계를 포함하고 있어 스포츠 빅 데이터 시스템을 더욱 어렵게 만듭니다.
프로 스포츠 부문은 전 세계적으로 900억 달러 이상의 시장 가치를 지닌 빅 데이터에 큰 기회를 제공합니다. 스포츠 참가자 및 시청자는 직관, 경험 및 스토리텔링에 의존하는 대신 게임의 모든 측면을 지원하기 위해 실제 스토리를 보여주는 데이터를 검토할 수 있습니다.
빅 데이터 과학은 단순한 유행어 그 이상입니다. 데이터 과학은 이제 빅 데이터 솔루션의 막대한 규모와 빠른 속도를 관리할 수 있는 역량 덕분에 풍부한 잠재력을 제공합니다. 그러나 게임의 결론이 더 큰 규모에서 중요하지 않을 수 있다고 해서 "단순한 게임"이라는 의미는 아닙니다.
개인 맞춤형 스포츠 방송
다양한 축구 리그의 라이브 스트리밍에 대한 독점적이고 다년간의 권리를 확보함으로써 우리는 축구 소비자 인구 통계는 물론 소비 습관(예: 하이라이트를 시청하는지, 전체 경기를 시청하는지 또는 둘 다 시청하는지)을 가장 잘 이해할 수 있습니다.
"소비자에 대한 추가 데이터를 수집함에 따라 다양한 시장에 대한 다양한 제안을 구성하고 확장 가능한 비즈니스 모델을 통해 다양한 조직과 파트너 관계를 맺을 수 있습니다."
MyCujoo의 CEO인 Pedro Presa는 개인 맞춤형 분석에 대해 이렇게 말했습니다.
빅 데이터 분석을 통한 훈련 결과 가속화
팀과 상대방의 강점과 단점을 강조하기 위해 코치는 일반적으로 게임 영상을 꼼꼼하게 편집하는 데 몇 시간을 할애해야 합니다.
그러나 게임 영상의 빠른 업로드, 보고서 생성 및 팀과의 의견 공유를 허용하는 Hudl과 같은 프로그램을 사용하면 코치는 엄청난 시간을 절약할 수 있습니다.
데이터 기반 선수 채용
Moneyball 가설에 따르면 팀은 다른 팀이 과소 평가하는 자산을 구매하고 다른 팀이 과대 평가하는 자산을 판매할 수 있습니다.
타자가 베이스에 도달하는 빈도는 야구에서 출루율로 알려져 있으며, 슬러깅 비율은 과대 평가된 자산(선수가 2루타, 3루타 또는 홈런과 같은 장타를 치는 빈도)으로 알려져 있습니다.
출루율은 성공에 중요한 역할을 했지만 선수 급여에는 영향을 미치지 않아 선수들이 저렴하지만 재능이 있다는 것을 나타냅니다. 결과적으로 Beane은 출루율이 더 높은 선수를 저렴한 비용으로 고용했습니다.
지능형 선수 회복 추적 및 발전
운동선수가 훈련하는 방식은 운동 능력에 영향을 미칩니다. 운동선수는 잘 계획된 영양가 높은 식단을 섭취하고, 밤에 충분한 수면을 취하고, 훈련하고 경기를 할 에너지를 확보하고, 적절한 훈련 및 운동 요법을 따르고, 스포츠 세계에서 발생하는 정신적 장애물을 처리할 수 있는지 확인해야 합니다.
그들을 위해 아이들이 자신의 삶의 모든 측면을 처리하는 방법을 보여주는 앱이 있습니다.
과거 정보, 중요한 득점 기록, 알고리즘의 성능 예측 또는 명확한 선수 통계이든 빅 데이터는 스포츠 산업의 중요한 구성 요소입니다.
선수 통계, 능력 및 전체 경기력에 대한 집단적 이해는 프로 스포츠 부문에서 결과를 이끌어내는 요소입니다. 빅 데이터 분석은 프로, 초보 또는 청소년 스포츠에 관계없이 스포츠 비즈니스를 크게 변화시켰습니다. 빅 데이터는 통계 데이터를 안정적이고 이해하기 쉬운 콘텐츠로 변환하고 정성적 및 정량적 정보를 관리하여 스포츠 산업을 변화시켰습니다.
주요 시장 동향
스포츠 분석 시장에서 축구가 가장 큰 비중을 차지합니다.
• UEFA Champions League, MLS, EPL 및 ISL과 같은 축구 리그에 대한 관심이 높아짐에 따라 축구만으로도 스포츠 분석 시장에서 가장 큰 비중을 차지합니다. 또한 분석 회사와 협력하는 팀과 클럽은 큰 산업 트렌드입니다. 예를 들어 최고의 축구 스포츠 데이터 공급업체인 Opta는 수많은 축구 리그 및 클럽과 파트너십을 맺었습니다. Opta의 분석은 선수가 공을 가지고 있든 없든 경기장의 특정 영역에서 그들이 하는 모든 움직임을 추적할 수 있습니다.
• 결론적으로 경쟁 수준의 증가, 경쟁자보다 우위를 점하기 위한 더 나은 의사 결정의 필요성, 경기장, 티켓 판매 및 소셜 미디어 영향력에 대한 전략 채택이 모두 요인입니다. 경쟁 환경
• 스포츠 분석 시장은 훨씬 더 큰 시장 점유율을 가진 대기업이 통제하고 있으며, 시장 통합이 다소 이루어졌습니다. 시장 점유율 측면에서 현재 상위 경쟁사 중 소수만이 시장을 지배하고 있습니다. 상당한 시장 점유율을 차지하는 이들 대기업은 해외에서 고객 기반을 확장하는 데 주력하고 있습니다. 이들 기업은 전략적 협력 프로젝트를 통해 시장 점유율과 수익성을 높이고 있습니다. 시장 참여자들은 또한 제품의 기능을 향상시키기 위해 스포츠 분석 시장 기술을 개발하는 스타트업을 인수하고 있습니다.
주요 선수
결론
준비는 운동선수의 경기력에 매우 중요합니다. 좋은 예는 최근 Premier League와 Champions League에서 상대를 압도하기 위해 데이터 과학을 사용한 Liverpool FC입니다. Liverpool의 코치는 데이터 과학을 사용하여 경기가 진행되는 동안 게임의 결과를 크게 바꾸었습니다. 결국 그들은 (2018-19) UEFA Champions League 및 (2019-20) Premier League의 우승자입니다. 일부 연구자들은 지식 그래프에서 운동선수의 경기력을 예측하고 스포츠의 떠오르는 스타를 찾는 등 스포츠 빅 데이터 영역의 문제를 해결하기 위한 몇 가지 방법을 제안했습니다. 그러나 해당 주제에 대한 문헌 분석에 따르면 몇 가지 중요한 문제에 대한 해결책은 여전히 알려지지 않았습니다.
작성자: Bobby Singh