Khai phá Sức mạnh của Dữ liệu lớn: Cách mạng hóa Phân tích Thể thao
Thể thao đang trở nên cạnh tranh và thú vị hơn đối với người xem nhờ phần lớn vào dữ liệu lớn. Kể từ những năm 1990, nó đã được mọi người sử dụng—từ các cầu thủ giải nhỏ đến các vận động viên chuyên nghiệp—để cải thiện thành tích thể thao, sự tham gia của khán giả và các chiến thuật tiếp thị và xây dựng thương hiệu. Chiến thắng trong cạnh tranh phụ thuộc vào các dịch vụ dữ liệu lớn có liên hệ mật thiết với nó, chẳng hạn như hiệu suất tập luyện, thông tin sức khỏe, thống kê đào tạo và phân tích. Sự phát triển của ngành công nghiệp thể thao đã bị ảnh hưởng đáng kể bởi kỷ nguyên dữ liệu lớn.
Dữ liệu lớn có thể làm sai lệch thực tế không?
Ít được hiểu rõ, giống như bạn là những gì bạn tiêu thụ, suy nghĩ và hành động của bạn bị ảnh hưởng bởi tài liệu bạn tiếp xúc. Đây là thực tế của ảo hóa bằng số nhị phân mà không có nhạc nền, điều này thường gây nghi ngờ về các nỗ lực bình thường hóa một kết quả chiết khấu.
Viện Toàn cầu McKinsey đưa ra khái niệm về dữ liệu lớn, bao gồm bốn đặc điểm: khối lượng, sự đa dạng, vận tốc và giá trị. Dựa trên định nghĩa về dữ liệu lớn do Viện Toàn cầu McKinsey đưa ra, dữ liệu lớn thể thao có thể được định nghĩa là một bộ sưu tập dữ liệu thể thao lớn đến mức nó có thể thu thập, lưu trữ, quản lý và phân tích vượt xa khả năng của các công cụ phần mềm cơ sở dữ liệu truyền thống, bao gồm năm tính năng: khối lượng, sự đa dạng, vận tốc, tính xác thực và giá trị. Hàng trăm triệu dữ liệu thể thao được tạo ra mỗi ngày từ hàng triệu trường học, các sự kiện khác nhau và cộng đồng, thể hiện tính năng khối lượng. Tính năng vận tốc có thể được phản ánh qua tốc độ tăng trưởng của dữ liệu thể thao. Sự đa dạng của dữ liệu lớn thể thao bắt nguồn từ việc nó chứa nhiều thực thể và mối quan hệ khác nhau, điều này làm cho các hệ thống dữ liệu lớn thể thao trở nên thách thức hơn.
Lĩnh vực thể thao chuyên nghiệp mang đến một cơ hội lớn cho dữ liệu lớn, với giá trị thị trường hơn 90 tỷ đô la trên toàn cầu. Thay vì phụ thuộc vào trực giác, kinh nghiệm và kể chuyện, những người tham gia và người xem thể thao có thể xem xét dữ liệu tiết lộ câu chuyện có thật để hỗ trợ mọi khía cạnh của trò chơi.
Khoa học Dữ liệu lớn không chỉ là một thuật ngữ hợp thời. Khoa học Dữ liệu hiện cung cấp rất nhiều tiềm năng vì khả năng của các giải pháp dữ liệu lớn trong việc quản lý khối lượng khổng lồ và tốc độ nhanh chóng của dữ liệu lớn. Tuy nhiên, chỉ vì kết luận của một trò chơi có thể không quan trọng trên quy mô lớn hơn không có nghĩa là nó "chỉ là một trò chơi".
Phát sóng thể thao siêu cá nhân hóa
Bằng cách đảm bảo các quyền độc quyền và nhiều năm để phát trực tiếp các giải bóng đá khác nhau, chúng tôi có vị trí tốt nhất để hiểu nhân khẩu học người tiêu dùng bóng đá, cũng như thói quen của người tiêu dùng – ví dụ: liệu họ có xem các điểm nổi bật, hay toàn bộ trò chơi, hay cả hai.
“Khi chúng tôi thu thập thêm dữ liệu về người tiêu dùng, chúng tôi có thể xây dựng các ưu đãi đa dạng cho các thị trường khác nhau và hợp tác với các tổ chức khác nhau thông qua các mô hình kinh doanh có khả năng mở rộng.”
Pedro Presa, Giám đốc điều hành của MyCujoo, đã nói điều này về phân tích để cá nhân hóa
Kết quả đào tạo tăng tốc thông qua Phân tích Dữ liệu Lớn
Để làm nổi bật những điểm mạnh và điểm yếu của các đội và đối thủ, các huấn luyện viên thường phải dành hàng giờ để cắt tỉ mỉ các đoạn phim về trận đấu.
Tuy nhiên, việc sử dụng một chương trình như Hudl cho phép tải nhanh các đoạn phim về trận đấu, tạo báo cáo và chia sẻ nhận xét với các đội có thể giúp huấn luyện viên tiết kiệm rất nhiều thời gian.
Tuyển dụng cầu thủ dựa trên dữ liệu
Theo giả thuyết Moneyball, các đội có thể mua những tài sản mà các đội khác đang định giá thấp và bán những tài sản mà các đội khác đang định giá quá cao.
Tần suất một người đánh bóng lên được căn cứ được gọi là tỷ lệ lên căn cứ trong bóng chày, trong khi tỷ lệ slugging được gọi là một tài sản được đánh giá quá cao (tần suất một cầu thủ đạt được các cú đánh thêm căn cứ – cú đúp, cú ăn ba hoặc cú chạy trên sân nhà).
Tỷ lệ lên căn cứ % đóng một vai trò quan trọng trong thành công nhưng không phải trong tiền lương của cầu thủ, cho thấy rằng các cầu thủ rẻ nhưng tài năng. Do đó, Beane đã thuê những cầu thủ với chi phí giảm nhưng có tỷ lệ lên căn cứ cao hơn.
Theo dõi và nâng cao phục hồi của vận động viên thông minh
Cách một vận động viên tập luyện ảnh hưởng đến hiệu suất của họ. Các vận động viên phải đảm bảo rằng họ có những bữa ăn được lên kế hoạch kỹ lưỡng, giàu chất dinh dưỡng, ngủ đủ giấc vào ban đêm, có đủ năng lượng để tập luyện và thi đấu, tuân theo các chế độ tập luyện và luyện tập phù hợp, đồng thời có khả năng xử lý những trở ngại về tinh thần đi kèm với thế giới thể thao.
Vì lợi ích của họ, có những ứng dụng cho trẻ em thấy cách xử lý tất cả những khía cạnh này trong cuộc sống của chúng.
Cho dù đó là thông tin lịch sử, giữ điểm quan trọng, dự đoán hiệu suất cho các thuật toán hay thống kê người chơi không thể nhầm lẫn, dữ liệu lớn là một thành phần quan trọng của ngành công nghiệp thể thao.
Hiểu biết chung về thống kê người chơi, khả năng của họ và khả năng thực hiện đầy đủ là những yếu tố thúc đẩy kết quả trong lĩnh vực thể thao chuyên nghiệp. Phân tích Dữ liệu Lớn đã thay đổi đáng kể hoạt động kinh doanh thể thao, cho dù đó là cho thể thao chuyên nghiệp, nghiệp dư hay thanh niên. Dữ liệu Lớn đã chuyển đổi các ngành công nghiệp thể thao bằng cách chuyển đổi dữ liệu thống kê thành nội dung ổn định và dễ hiểu, đồng thời quản lý thông tin định tính và định lượng.
Các xu hướng thị trường chính
Bóng đá chiếm thị phần lớn nhất trong thị trường phân tích thể thao
• Do sự quan tâm ngày càng tăng đối với các giải bóng đá như UEFA Champions League, MLS, EPL và ISL, riêng bóng đá đã chiếm phần lớn nhất trong thị trường phân tích thể thao. Ngoài ra, các đội và câu lạc bộ làm việc cùng với các công ty phân tích là một xu hướng lớn của ngành. Ví dụ, Opta, nhà cung cấp dữ liệu thể thao bóng đá hàng đầu, đã hợp tác với nhiều giải đấu và câu lạc bộ bóng đá. Cho dù một cầu thủ có bóng hay không, phân tích của Opta có thể theo dõi mọi động thái của họ trong một khu vực nhất định trên sân.
• Tóm lại, mức độ cạnh tranh ngày càng tăng, sự cần thiết phải đưa ra quyết định tốt hơn để có được lợi thế so với các đối thủ, việc áp dụng một chiến lược cho các trận đấu trên sân, doanh số bán vé và ảnh hưởng trên mạng xã hội là tất cả các yếu tố. Bối cảnh cạnh tranh
• Thị trường phân tích thể thao được kiểm soát bởi các doanh nghiệp lớn với sự hiện diện trên thị trường lớn hơn nhiều và đã có một số hợp nhất thị trường khiêm tốn. Về thị phần, chỉ một số ít đối thủ cạnh tranh hàng đầu hiện đang thống trị thị trường. Các công ty lớn này, những người nắm giữ một thị phần đáng kể, đang tập trung vào việc mở rộng cơ sở khách hàng của họ ra nước ngoài. Các công ty này đang sử dụng các dự án hợp tác chiến lược để tăng thị phần và lợi nhuận của họ. Những người tham gia thị trường cũng đang mua lại các công ty khởi nghiệp đang phát triển các công nghệ thị trường phân tích thể thao để tăng cường khả năng của sản phẩm của họ.
Những người chơi chính
Phần kết luận
Sự chuẩn bị là chìa khóa cho hiệu suất của vận động viên. Một ví dụ điển hình là việc Liverpool FC sử dụng khoa học dữ liệu để thống trị đối thủ ở Premier League và Champions League gần đây. Huấn luyện viên của Liverpool đã sử dụng khoa học dữ liệu để thay đổi kết quả của các trận đấu khi chúng đang diễn ra rất hiệu quả—rốt cuộc họ là những người chiến thắng của UEFA Champions League (2018-19) & Premier League (2019-20). Một số nhà nghiên cứu đã đề xuất một số phương pháp để giải quyết các vấn đề trong lĩnh vực dữ liệu lớn thể thao, chẳng hạn như dự đoán hiệu suất của các vận động viên trong biểu đồ tri thức và tìm kiếm một ngôi sao thể thao đang lên. Tuy nhiên, các giải pháp cho một số vấn đề quan trọng vẫn chưa được biết, theo một phân tích về tài liệu về chủ đề này
Tác giả: Bobby Singh