Uwolnienie Potęgi Big Data: Rewolucja w Analityce Sportowej
Sport staje się coraz bardziej konkurencyjny i interesujący dla widzów w dużej mierze dzięki big data. Od lat 90. XX wieku jest ona wykorzystywana przez wszystkich – od zawodników niższych lig po profesjonalnych sportowców – w celu poprawy wyników sportowych, zaangażowania odbiorców oraz taktyk marketingowych i brandingowych. Zwycięstwo w zawodach zależy od usług big data, które są z nią ściśle powiązane, takich jak wyniki ćwiczeń, informacje o zdrowiu, statystyki treningowe i analiza. Rozwój branży sportowej został znacząco dotknięty przez erę big data.
Czy Big Data zniekształca rzeczywistość?
Niezrozumiale, tak jak jesteś tym, co spożywasz, Twoje myśli i działania są pod wpływem materiału, na który jesteś wystawiony. Taka jest rzeczywistość wirtualizacji za pomocą liczb binarnych bez tła muzycznego, co często poddaje w wątpliwość próby normalizacji zdyskontowanego wyniku.
McKinsey Global Institute przedstawia koncepcję big data, która obejmuje cztery cechy: objętość, różnorodność, szybkość i wartość. Opierając się na definicji big data podanej przez McKinsey Global Institute, sportowe big data można zdefiniować jako zbiór danych sportowych, który jest tak duży, że może pozyskiwać, przechowywać, zarządzać i analizować znacznie poza możliwościami tradycyjnych narzędzi oprogramowania bazodanowego, w tym pięć cech: objętość, różnorodność, szybkość, wiarygodność i wartość. Setki milionów danych sportowych są generowane każdego dnia z milionów szkół, różnych wydarzeń i społeczności, co reprezentuje cechę objętości. Cechę szybkości można odzwierciedlić przez tempo wzrostu danych sportowych. Różnorodność sportowych big data wynika z faktu, że zawiera ona różne podmioty i relacje, co sprawia, że systemy sportowych big data są bardziej wymagające.
Profesjonalny sektor sportowy oferuje duże możliwości dla big data, z wartością rynkową przekraczającą 90 miliardów dolarów na całym świecie. Zamiast polegać na intuicji, doświadczeniu i opowiadaniu historii, uczestnicy i widzowie sportowi mogą analizować dane, które ujawniają prawdziwą historię, aby pomóc w każdym aspekcie gry.
Big Data Science to coś więcej niż tylko modny termin. Data Science oferuje obecnie bogactwo potencjału dzięki zdolności rozwiązań big data do zarządzania ogromną objętością i szybkim tempem big data. Jednak tylko dlatego, że wynik gry może nie być znaczący na większą skalę, nie oznacza to, że jest to „tylko gra”.
Hiper-spersonalizowane transmisje sportowe
Zabezpieczając wyłączne i wieloletnie prawa do transmisji na żywo różnych lig piłkarskich, jesteśmy w najlepszej pozycji, aby zrozumieć demografię konsumentów piłki nożnej, a także ich nawyki – na przykład, czy oglądają skróty, czy całe mecze, czy oba.
„Gdy zbieramy więcej danych o konsumentach, jesteśmy w stanie konstruować zróżnicowane oferty dla różnych rynków i współpracować z różnymi organizacjami poprzez skalowalne modele biznesowe.”
Pedro Presa, CEO MyCujoo, powiedział to o analityce dla personalizacji
Przyspieszone wyniki treningowe dzięki Big Data Analytics
Aby podkreślić mocne i słabe strony drużyn i przeciwników, trenerzy zazwyczaj muszą spędzać godziny na starannym montażu filmów z meczów.
Jednak użycie programu takiego jak Hudl, który umożliwia szybkie przesyłanie materiału z meczów, tworzenie raportów i udostępnianie komentarzy drużynom, może zaoszczędzić trenerom mnóstwo czasu.
Oparte na danych rekrutacje zawodników
Zgodnie z hipotezą Moneyball, drużyny mogą kupować aktywa, które inne drużyny niedowartościowują, i sprzedawać aktywa, które inne drużyny przeceniają.
Częstotliwość, z jaką pałkarz dociera do bazy, jest znana jako on-base percentage w baseballu, podczas gdy slugging percentage jest znana jako przecenione aktywo (częstotliwość, z jaką gracz uzyskuje uderzenia poza bazą – double, triple lub home run).
On-base % odegrało znaczącą rolę w sukcesie, ale nie w wynagrodzeniu gracza, co wskazuje, że gracze są tani, ale utalentowani. W rezultacie Beane zatrudniał graczy po obniżonych kosztach, którzy mieli wyższy procent dotarcia do bazy.
Inteligentne śledzenie i rozwój regeneracji sportowców
Sposób, w jaki sportowiec trenuje, wpływa na to, jak dobrze wypada. Sportowcy muszą upewnić się, że mają dobrze zaplanowane, bogate w składniki odżywcze posiłki, wystarczająco dużo snu w nocy, energię do treningu i gry, przestrzegają właściwych programów treningowych i ćwiczeń oraz są w stanie poradzić sobie z przeszkodami psychicznymi, które pojawiają się w świecie sportu.
Dla ich korzyści istnieją aplikacje, które pokazują dzieciom, jak radzić sobie ze wszystkimi tymi aspektami ich życia.
Niezależnie od tego, czy są to informacje historyczne, istotne punktacje, prognozy wyników dla algorytmów, czy nieomylne statystyki zawodników, big data jest kluczowym elementem branży sportowej.
Zbiorowe zrozumienie statystyk zawodników, ich możliwości i pełnych zdolności sportowych to czynniki, które napędzają wyniki w profesjonalnym sektorze sportowym. Analityka Big Data znacząco zmieniła branżę sportową, niezależnie od tego, czy dotyczy to sportu profesjonalnego, amatorskiego czy młodzieżowego. Big Data przekształciła branżę sportową, przekształcając dane statystyczne w stabilną i zrozumiałą treść oraz zarządzając informacjami jakościowymi i ilościowymi.
Kluczowe trendy rynkowe
Piłka nożna stanowi 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 zajmuje największą część rynku analityki sportowej. Ponadto zespoły i kluby współpracujące z firmami analitycznymi to duży trend w branży. Na przykład Opta, czołowy dostawca danych sportowych o piłce nożnej, współpracuje z licznymi ligami i klubami piłkarskimi. Niezależnie od tego, czy zawodnik ma piłkę, czy nie, analityka Opta może śledzić każdy jego ruch w 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 wpływy w mediach społecznościowych to wszystko czynniki. Krajobraz konkurencyjny
• Rynek analityki sportowej jest kontrolowany przez duże firmy o znacznie większej obecności na rynku i nastąpiła pewna skromna konsolidacja rynku. Pod względem udziału w rynku tylko kilku z czołowych rywali obecnie dominuje na rynku. Te duże firmy, które mają znaczący udział w rynku, koncentrują się na rozszerzaniu swojej klienteli za granicą. Firmy te wykorzystują strategiczne projekty współpracy, aby zwiększyć swój udział w rynku i rentowność. Uczestnicy rynku kupują również startupy, które opracowują technologie rynku analityki sportowej, aby zwiększyć możliwości swoich produktów.
Główni gracze
Wniosek
Przygotowanie jest kluczem do wyników sportowca. Dobrym przykładem jest wykorzystanie przez Liverpool FC data science do zdominowania przeciwników w ostatniej Premier League i Lidze Mistrzów. Trener Liverpoolu wykorzystał data science, aby zmienić wynik meczów w trakcie ich trwania z wielkim skutkiem – w końcu są zwycięzcami Ligi Mistrzów UEFA (2018-19) i Premier League (2019-20). Niektórzy badacze zaproponowali pewne metody rozwiązywania problemów w obszarze sportowych big data, 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