Uwolnienie Potęgi Big Data: Rewolucjonizacja Analityki Sportowej
Sporty stają się coraz bardziej konkurencyjne i interesujące dla widzów w dużej mierze dzięki big data. Od lat 90. XX wieku jest ono wykorzystywane przez wszystkich — od graczy z niższych lig po profesjonalnych sportowców — w celu poprawy wyników sportowych, zaangażowania publiczności oraz taktyk marketingowych i brandingowych. Zwycięstwo w zawodach zależy od usług big data, które są z nim ściśle związane, takich jak efektywność ćwiczeń, informacje o zdrowiu, statystyki treningowe i analizy. Rozwój branży sportowej został znacząco dotknięty przez erę big data.
Czy Big Data może zniekształcić rzeczywistość?
Niezrozumiale, tak jak jesteś tym, co konsumujesz, twoje myśli i działania są pod wpływem materiału, na który jesteś wystawiony. Taka jest rzeczywistość wirtualizacji przy użyciu liczb binarnych bez tła muzycznego, co często poddaje w wątpliwość próby normalizacji zdyskontowanego wyniku.
McKinsey Global Institute definiuje koncepcję big data, która obejmuje cztery cechy: objętość, różnorodność, prędkość 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 daleko poza możliwości tradycyjnych narzędzi oprogramowania bazodanowego, w tym pięć cech: objętość, różnorodność, prędkość, wiarygodność i wartość. Codziennie generowane są setki milionów danych sportowych z milionów szkół, różnych wydarzeń i społeczności, co reprezentuje cechę objętości. Cechę prędkości można odzwierciedlić w tempie wzrostu danych sportowych. Różnorodność sportowych big data wynika z faktu, że zawierają one różne byty i relacje, co sprawia, że sportowe systemy 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 dużą szybkością big data. Jednak tylko dlatego, że zakończenie gry może nie być znaczące w większej skali, nie oznacza to, że jest to "tylko gra".
Hiper-spersonalizowana transmisja sportowa
Zabezpieczając wyłączne i wieloletnie prawa do transmisji na żywo różnych lig piłkarskich, jesteśmy w najlepszej pozycji, aby zrozumieć dane demograficzne konsumentów piłki nożnej, a także nawyki konsumentów – na przykład, czy oglądają skróty, czy całe mecze, czy jedno i drugie.
"Gdy zbieramy więcej danych 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 na potrzeby personalizacji
Przyspieszone wyniki treningowe dzięki Big Data Analytics
Aby podkreślić mocne i słabe strony drużyn i przeciwników, trenerzy zazwyczaj muszą spędzać godziny na dokładnym montażu filmów z gry.
Jednak korzystanie z programu takiego jak Hudl, który umożliwia szybkie przesyłanie nagrań z gry, 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 niedoszacowują, i sprzedawać aktywa, które inne drużyny przeszacowują.
Częstotliwość, z jaką pałkarz dociera do bazy, jest znana w baseballu jako procent dojścia do bazy, podczas gdy procent sluggingu jest znany jako przecenione aktywo (częstotliwość, z jaką gracz uzyskuje uderzenia za dodatkową bazę – podwójne, potrójne lub home runy).
% dojścia do bazy odegrał znaczącą rolę w sukcesie, ale nie w wynagrodzeniu graczy, co wskazuje, że gracze są tani, ale utalentowani. W rezultacie Beane zatrudniał graczy po obniżonych kosztach, którzy mieli wyższy procent dojścia do bazy.
Inteligentne śledzenie i rozwój regeneracji sportowców
Sposób, w jaki trenuje sportowiec, wpływa na to, jak dobrze sobie radzi. Sportowcy muszą zadbać o to, aby spożywać dobrze zaplanowane, bogate w składniki odżywcze posiłki, wysypiać się w nocy, mieć energię do treningów i gry, przestrzegać odpowiednich reżimów treningowych i ćwiczeniowych oraz być w stanie poradzić sobie z przeszkodami psychicznymi, które wiążą się ze światem sportu.
Dla ich korzyści istnieją aplikacje, które pokazują dzieciom, jak radzić sobie ze wszystkimi aspektami ich życia.
Niezależnie od tego, czy są to dane historyczne, kluczowe tablice wyników, prognozy wydajności dla algorytmów, czy nieomylne statystyki graczy, big data są kluczowym elementem branży sportowej.
Zbiorowe zrozumienie statystyk graczy, ich możliwości i pełnych zdolności wydajnościowych to czynniki, które napędzają wyniki w profesjonalnym sektorze sportowym. Analityka Big Data znacząco zmieniła biznes sportowy, niezależnie od tego, czy chodzi o sport profesjonalny, amatorski czy młodzieżowy. Big Data przekształciły branże sportowe, przekształcając dane statystyczne w stabilne i zrozumiałe treści 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 zajmuje największą część rynku analityki sportowej. Ponadto dużym trendem w branży jest współpraca drużyn i klubów z firmami analitycznymi. 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 wpływ mediów społecznościowych to wszystko czynniki. Otoczenie konkurencyjne
• Rynek analityki sportowej jest kontrolowany przez duże firmy o znacznie większej obecności na rynku, a także nastąpiła pewna skromna konsolidacja rynku. Pod względem udziału w rynku tylko kilku czołowych konkurentów dominuje obecnie na rynku. Te duże firmy, które kontrolują znaczny udział w rynku, koncentrują się na rozszerzaniu swojej klienteli za granicą. Firmy te wykorzystują strategiczne projekty współpracy w celu zwiększenia swojego udziału w rynku i rentowności. Uczestnicy rynku kupują również startupy, które opracowują technologie rynku analityki sportowej, aby zwiększyć możliwości swoich produktów.
Główni Gracze
Wniosek
Przygotowanie jest kluczem do wydajności sportowca. Dobrym przykładem jest wykorzystanie przez Liverpool FC data science do zdominowania przeciwników w niedawnej Premier League i Lidze Mistrzów. Trener Liverpoolu wykorzystał data science, aby zmienić wynik meczów w trakcie ich trwania z doskonałym skutkiem – w końcu są oni 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