Ujawnianie potencjału Big Data: Rewolucjonizacja analityki sportowej
Sportstają się bardziej konkurencyjne i interesujące dla widzów, w dużej mierze dzięki Big Data. Od lat 90. jest ono wykorzystywane przez wszystkich – od zawodników lig niższych po profesjonalnych sportowców – do poprawy wyników sportowych, zaangażowania publiczności oraz taktyk marketingowych i brandingowych. Zwycięstwo w zawodach zależy od usług Big Data, które są z nim ściśle powiązane, takich jak wydajność ćwiczeń, informacje zdrowotne, statystyki treningowe i analiza. Rozwój przemysłu sportowego został znacząco zrewolucjonizowany przez erę Big Data.
Czy Big Data może zniekształcać rzeczywistość?
Niedostatecznie zrozumiałe, tak jak jesteś tym, co konsumujesz, twoje myśli i działania są pod wpływem materiału, na który jesteś narażony. Taka jest rzeczywistość wirtualizacji przy użyciu liczb binarnych bez podkładu dźwiękowego, co często poddaje w wątpliwość próby normalizacji zdyskontowanego wyniku.
McKinsey Global Institute podaje koncepcję Big Data, która obejmuje cztery cechy: objętość, różnorodność, szybkość i wartość. Opierając się na definicji Big Data podanej przez McKinsey Global InstituteBig Data w sporciemoże być zdefiniowane jako zbiór danych sportowych o tak dużej skali, że może pozyskiwać, przechowywać, zarządzać i analizować znacznie więcej niż możliwości tradycyjnych narzędzi oprogramowania baz danych, w tym pięć cech: objętość, różnorodność, szybkość, prawdziwość i wartość. Setki milionów danych sportowych są generowane każdego dnia z milionów szkół, różnych wydarzeń i społeczności, reprezentujących cechę objętości. Cecha szybkości może być odzwierciedlona przez tempo wzrostu danych sportowych. Różnorodność Big Data w sporcie wynika z faktu, że zawiera ona różne byty i relacje, co sprawia, że systemy Big Data w sporcie są bardziej wymagające.
Profesjonalny sektor sportowy oferuje dużą szansę dla Big Data, o wartości rynkowej ponad 90 miliardów dolarów na całym świecie. Zamiast polegać na intuicji, doświadczeniu i opowiadaniu historii, uczestnicy i widzowie sportowi mogą badać dane, które ujawniają prawdziwą historię, aby pomóc w każdym aspekcie gry.
Big Data Science to znacznie więcej niż tylko modny termin. Data Science oferuje teraz bogactwo potencjału dzięki zdolności rozwiązań Big Data do zarządzania ogromną objętością i szybką prędkością Big Data. Jednak to, że wynik gry może nie być istotny na większą skalę, nie oznacza, że to „tylko gra”.
Hiperpersonalizowana transmisja sportowa
Zabezpieczając wyłączne i wieloletnie prawa do strumieniowania na żywo różnych lig piłkarskich, jesteśmy najlepiej przygotowani do zrozumienia demografii konsumentów piłki nożnej, a także nawyków konsumenckich – na przykład tego, czy oglądają skróty, czy całe mecze, czy oba.
„Gdy gromadzimy dalsze dane o konsumentach, jesteśmy w stanie tworzyć zróżnicowane oferty dla różnych rynków i współpracować z różnymi organizacjami za pośrednictwem skalowalnych modeli biznesowych.”
Pedro Presa, dyrektor generalny MyCujoo, powiedział to o analityce personalizacji
Przyspieszone wyniki treningowe dzięki analityce Big Data
Aby podkreślić mocne i słabe strony zespołów i przeciwników, trenerzy zazwyczaj muszą spędzać godziny, starannie wycinając filmy z gier.
Jednak zastosowanie programu takiego jak Hudl, który umożliwia szybkie przesyłanie nagrań z gier, tworzenie raportów i udostępnianie komentarzy zespołom, może zaoszczędzić trenerom mnóstwo czasu.
Rekrutacja zawodników oparta na danych
Zgodnie z hipotezą Moneyball, zespoły mogą kupować aktywa, które inne zespoły niedowartościowują, i sprzedawać aktywa, które inne zespoły przewartościowują.
Częstotliwość, z jaką pałkarz dociera do bazy, jest znana jako procent wejścia na bazę w baseballu, podczas gdy procent uderzeń jest znany jako przereklamowane aktywo (jak często zawodnik zdobywa uderzenia za dodatkowe bazy – podwójne, potrójne lub home runy).
Procent wejścia na bazę odegrał znaczącą rolę w sukcesie, ale nie w wynagrodzeniu graczy, co wskazuje, że gracze są tani, ale utalentowani. W rezultacie Beane zatrudnił graczy po obniżonych kosztach, którzy mieli wyższe procenty wejścia na bazę.
Śledzenie i rozwój regeneracji inteligentnych sportowców
Sposób, w jaki trenuje sportowiec, wpływa na to, jak dobrze występuje. Sportowcy muszą upewnić się, że mają dobrze zaplanowane, bogate w składniki odżywcze posiłki, wystarczająco dużo snu w nocy, energię do treningu i gry, przestrzegają odpowiednich programów treningowych i ćwiczeń oraz są w stanie radzić sobie z przeszkodami psychicznymi, które wiążą się ze światem sportu.
Z ich korzyścią istnieją aplikacje, które pokazują dzieciom, jak radzić sobie ze wszystkimi tymi aspektami ich życia.
Niezależnie od tego, czy są to informacje historyczne, kluczowe wyniki, projekcje wyników dla algorytmów czy niepodważalne statystyki graczy, Big Data jest kluczowym elementem przemysłu sportowego.
Zbiorowe zrozumienie statystyk graczy, ich możliwości i pełnych zdolności do wykonywania zadań to czynniki, które napędzają wyniki w profesjonalnym sektorze sportowym. Analityka Big Data znacznie zmieniła branżę sportową, niezależnie od tego, czy chodzi o sporty zawodowe, początkujące czy młodzieżowe. Big Data przekształciło branże sportowe, przekształcając dane statystyczne w stabilną i zrozumiałą treść oraz zarządzając informacjami jakościowymi i ilościowymi.
Kluczowe trendy rynkowe
Piłka nożna odpowiada za największy udział w rynku analityki sportowej
• Ze względu na rosnące zainteresowanie ligami piłkarskimi, takimi jak Liga Mistrzów UEFA, MLS, EPL i ISL, sama piłka nożna kontroluje największą część rynku analityki sportowej. Ponadto współpraca zespołów i klubów z firmami analitycznymi to duży trend w branży. Na przykład Opta, wiodący dostawca danych sportowych dotyczących piłki nożnej, nawiązał współpracę z wieloma ligami i klubami piłkarskimi. Niezależnie od tego, czy zawodnik ma piłkę, czy nie, analityka Opta może śledzić każdy ruch, jaki wykonuje na określonym obszarze boiska.
• Podsumowując, rosnący poziom konkurencji, konieczność podejmowania lepszych decyzji w celu uzyskania przewagi nad rywalami, przyjęcie strategii dla gier na boisku, sprzedaż biletów i wpływ mediów społecznościowych to czynniki. Krajobraz konkurencyjny
• Rynek analityki sportowej jest kontrolowany przez duże firmy o znacznie większej obecności na rynku i nastąpiła pewna umiarkowana konsolidacja rynku. Pod względem udziału w rynku tylko kilku czołowych rywali dominuje obecnie na rynku. Te duże firmy, które kontrolują znaczny udział w rynku, koncentrują się na rozwijaniu swojej bazy klientów za granicą. Firmy te wykorzystują strategiczne projekty współpracy, aby zwiększyć swój udział w rynku i rentowność. Uczestnicy rynku kupują również start-upy, które rozwijają technologie rynku analityki sportowej w celu zwiększenia możliwości swoich produktów.
Główni gracze
Wnioski
Przygotowanie jest kluczem do osiągnięć sportowca. Dobrym przykładem jest wykorzystanie nauki o danych przez Liverpool FC do zdominowania przeciwników w niedawnej Premier League i Lidze Mistrzów. Trener Liverpoolu wykorzystał naukę o danych, aby zmienić wynik meczów w trakcie ich rozgrywania ze wspaniałym efektem – są przecież zwycięzcami (2018-19) Ligi Mistrzów UEFA i (2019-20) Premier League. Niektórzy badacze zaproponowali pewne metody rozwiązania problemów w obszarze Big Data w sporcie, takie jak przewidywanie wyników sportowców w grafie wiedzy i znalezienie wschodzącej gwiazdy sportu. Jednak rozwiązania niektórych kluczowych problemów pozostają nieznane, zgodnie z analizą literatury na ten temat
Autor: Bobby Singh