Uwolnienie Potęgi Big Data: Rewolucja w Analityce 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 zawodników lig pomniejszych 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 nim ściśle związane, takich jak wyniki ćwiczeń, informacje o zdrowiu, statystyki treningowe i analizy. Rozwój branży sportowej został znacząco dotknięty przez erę big data.
Czy Big Data zniekształca rzeczywistość?
Rzadko rozumiane, 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 tła muzycznego, 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 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 w tempie wzrostu danych sportowych. Różnorodność sportowych big data wynika z faktu, że zawiera różne podmioty i relacje, co sprawia, że systemy sportowych big data są bardziej wymagające.
Sektor sportu profesjonalnego oferuje duże możliwości dla big data, z wartością rynkową ponad 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 znacznie więcej niż tylko modne określenie. 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-spersonalizowane transmisje sportowe
Zapewniając sobie wyłączne i wieloletnie prawa do transmisji na żywo różnych lig piłkarskich, jesteśmy w najlepszej pozycji, aby zrozumieć demografię konsumentów piłki nożnej, a także nawyki konsumentów — 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 za pośrednictwem skalowalnych modeli biznesowych”.
Pedro Presa, dyrektor generalny 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 cięciu 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 graczy
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 jako procent dojścia do bazy w baseballu, podczas gdy procent sluggingu jest znany jako przereklamowany aktyw (częstotliwość, z jaką gracz zdobywa dodatkowe bazy — double, triple lub home run).
Procent 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 wyższe procenty dojścia do bazy.
Inteligentne śledzenie i rozwój regeneracji sportowców
Sposób, w jaki trenuje sportowiec, wpływa na jego wyniki. Sportowcy muszą upewnić się, że mają dobrze zaplanowane, bogate w składniki odżywcze posiłki, wystarczająco dużo śpią w nocy, mają energię do treningu i gry, przestrzegają odpowiednich reżimów treningowych i ćwiczeń oraz są w stanie poradzić sobie z przeszkodami psychicznymi, które pojawiają się w świecie sportu.
Dla ich dobra istnieją aplikacje, które pokazują dzieciom, jak radzić sobie ze wszystkimi aspektami ich życia.
Niezależnie od tego, czy są to informacje historyczne, kluczowe prowadzenie punktacji, prognozy wydajności dla algorytmów, czy niepowtarzalne statystyki graczy, big data są kluczowym elementem branży sportowej.
Zbiorowe zrozumienie statystyk graczy, ich możliwości i pełnych umiejętności wydajności to czynniki, które napędzają wyniki w sektorze sportu profesjonalnego. Analityka Big Data znacząco zmieniła branżę sportową, niezależnie od tego, czy dotyczy to sportu profesjonalnego, początkującego, czy młodzieżowego. Big Data przekształciły branże sportowe, przekształcając dane statystyczne w stabilne i zrozumiałe treści 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 stanowi największą część rynku analityki sportowej. Ponadto zespoły i kluby współpracujące z firmami analitycznymi to duży trend branżowy. Na przykład Opta, czołowy dostawca danych sportowych o piłce nożnej, współpracuje z licznymi ligami i klubami piłkarskimi. Niezależnie od tego, czy gracz ma piłkę, czy nie, analityka Opta może śledzić każdy jego ruch w określonym obszarze boiska.
• Podsumowując, rosnący poziom konkurencji, konieczność podejmowania lepszych decyzji, aby uzyskać przewagę nad rywalami, przyjęcie strategii dla gier na boisku, sprzedaż biletów i wpływ mediów społecznościowych to wszystko czynniki. Krajobraz konkurencyjny
• Rynek analityki sportowej jest kontrolowany przez duże przedsiębiorstwa o znacznie większej obecności na rynku i nastąpiła pewna skromna 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 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 data science przez Liverpool FC do zdominowania przeciwników w ostatniej Premier League i Lidze Mistrzów. Trener Liverpoolu wykorzystał data science, aby zmienić wynik gier w trakcie ich trwania z wielkim skutkiem — w końcu są zwycięzcami Ligi Mistrzów UEFA (2018-19) i Premier League (2019-20). Niektórzy badacze zaproponowali metody rozwiązywania problemów w obszarze sportowych big data, takie jak przewidywanie wyników sportowców na wykresie wiedzy i znalezienie wschodzącej gwiazdy sportu. Jednak rozwiązania niektórych kluczowych problemów pozostają nieznane, zgodnie z analizą literatury na ten temat
Autor: Bobby Singh