Giải phóng Sức mạnh của Dữ liệu Lớn: Cách Mạng Hóa Phân tích Thể thao
Thể thaođang trở nên cạnh tranh và thú vị hơn đối với khán giả nhờ một phần lớn vào dữ liệu lớn. Kể từ những năm 1990, nó đã được sử dụng bởi tất cả mọi người—từ người chơi ở các giải đấu nhỏ đến các vận động viên chuyên nghiệp—để cải thiện thành tích thể thao, sự gắn kết của khán giả và các chiến thuật tiếp thị và xây dựng thương hiệu. Chiến thắng trong cuộc thi phụ thuộc vào các dịch vụ dữ liệu lớn có liên quan mật thiết đến nó, chẳng hạn như hiệu suất tập thể dục, thông tin sức khỏe, số liệu thống kê luyện tập và phân tích. Sự phát triển của ngành 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?
Chưa được hiểu rộng rãi, giống như bạn là những gì bạn tiêu thụ, suy nghĩ và hành động của bạn bị ảnh hưởng bởi tài liệu mà bạn tiếp xúc. Đây là thực tế của ảo hóa bằng cách sử dụng các con số nhị phân mà không có điểm nền, thường gây ra nghi ngờ về những nỗ lực chuẩn hóa một kết quả đã được chiết khấu.
Viện Toàn cầu McKinsey đưa ra khái niệm về dữ liệu lớn, bao gồm bốn đặc điểm: khối lượng, sự đa dạng, tốc độ và giá trị. Dựa trên định nghĩa về dữ liệu lớn do Viện Toàn cầu McKinsey đưa radữ liệu lớn trong thể thaocó 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, tốc độ, 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, đại diện cho tính năng khối lượng. Tính năng tốc độ có thể được phản ánh bằng tốc độ tăng trưởng của dữ liệu thể thao. Sự đa dạng của dữ liệu lớn trong thể thao bắt nguồn từ thực tế là nó chứa các thực thể và mối quan hệ khác nhau, điều này khiến các hệ thống dữ liệu lớn trong thể thao trở nên đầy 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 dựa 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 hơn nhiều so với chỉ là một thuật ngữ thịnh hành. Khoa học Dữ liệu hiện cung cấp vô số tiềm năng nhờ khả năng 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 quyền độc quyền và nhiều năm đối với việc phát trực tiếp các giải bóng đá khác nhau, chúng tôi có vị thế tốt nhất để hiểu được nhân khẩu học của người tiêu dùng bóng đá, cũng như thói quen của người tiêu dùng – ví dụ như họ xem điểm nổi bật, hoặc toàn bộ trận đấu, hoặc 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 thể mở rộng.”
Pedro Presa, Giám đốc điều hành của MyCujoo, đã nói điều này về phân tích để cá nhân hóa
Kết quả huấn luyện được 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 các đoạn phim trận đấu một cách cẩn thận.
Tuy nhiên, việc sử dụng một chương trình như Hudl cho phép tải lên nhanh chóng các cảnh quay trận đấu, tạo báo cáo và chia sẻ nhận xét với các đội có thể giúp các 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 tài sản mà các đội khác đang đánh giá thấp và bán tài sản mà các đội khác đang đánh giá cao.
Tần suất một người đánh bóng lên đến căn cứ được gọi là tỷ lệ lên căn cứ trong bóng chày, trong khi tỷ lệ ghi điểm được gọi là một tài sản bị đánh giá quá cao (tần suất một cầu thủ có được những cú đánh vượt trội – cú đúp, cú ba hoặc cú chạy tại nhà).
Tỷ lệ lên căn cứ đóng một vai trò quan trọng trong thành công nhưng không phải trong việc trả lương cho cầu thủ, cho thấy rằng các cầu thủ giá rẻ nhưng tài năng. Kết quả là, Beane đã thuê những cầu thủ với chi phí thấp hơn, những người có tỷ lệ lên căn cứ cao hơn.
Theo dõi và thúc đẩy sự 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 giàu dinh dưỡng, được lên kế hoạch chu đáo, ngủ đủ giấc vào ban đêm, có đủ năng lượng để tập luyện và thi đấu, tuân theo các chế độ tập luyện và tập thể dục thích hợp, và có khả năng đối mặt với những trở ngại về tinh thần đi kèm với thế giới thể thao.
Vì lợi ích của họ, có các ứng dụng cho thấy trẻ em cách xử lý tất cả các khía cạnh này trong cuộc sống của chúng.
Cho dù đó là thông tin lịch sử, ghi điểm quan trọng, dự báo hiệu suất cho các thuật toán hay số liệu thống kê không thể nhầm lẫn của người chơi, dữ liệu lớn là một thành phần quan trọng của ngành thể thao.
Sự hiểu biết chung về số liệu thống kê của 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 ngành kinh doanh thể thao, cho dù đó là đối với thể thao chuyên nghiệp, người mới bắt đầu hay thanh thiếu niên. Dữ liệu Lớn đã chuyển đổi các ngành thể thao bằng cách chuyển đổi dữ liệu thống kê thành nội dung ổn định và dễ hiểu và quản lý thông tin định tính và định lượng.
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, bóng đá một mình chiếm phần lớn nhất của 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 trong ngành. Ví dụ: Opta, nhà cung cấp dữ liệu thể thao bóng đá hàng đầu, đã hợp tác với nhiều giải bóng đá và câu lạc bộ. Cho dù một cầu thủ có bóng hay không, phân tích của Opta có thể theo dõi mọi động thái họ thực hiện trong một khu vực nhất định trên sân.
• Tóm lại, mức độ cạnh tranh ngày càng tăng, sự cần thiết phải ra quyết định tốt hơn để giành lợi thế so với đối thủ, việc áp dụng một chiến lược cho các trò chơi trên sân, bán vé và ảnh hưởng của phương tiện truyền thông xã hội là tất cả các yếu tố. Cảnh quan cạnh tranh
• Thị trường phân tích thể thao bị kiểm soát bởi các doanh nghiệp lớn có 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 hàng đầu hiện đang thống trị thị trường. Các công ty lớn này, những người nắm giữ một phần đáng kể của thị trường, đang tập trung vào việc mở rộng 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 khả năng sinh lời 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 nâng cao khả năng của sản phẩm của họ.
Những người chơi chính
Kết luận
Sự chuẩn bị là chìa khóa để vận động viên biểu diễn. Một ví dụ điển hình là việc Liverpool FC sử dụng khoa học dữ liệu để thống trị đối thủ trong 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 với hiệu quả tuyệt vời—rốt cuộc, họ là những người chiến thắng của (2018-19) UEFA Champions League & (2019-20) Premier League. Một số nhà nghiên cứu đã đề xuất một số phương pháp để giải quyết các vấn đề trong lĩnh vực dữ liệu lớn trong thể thao, chẳng hạn như dự đoán hiệu suất của các vận động viên trong biểu đồ tri thức và tìm ra một ngôi sao đang lên của thể thao. 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
Tác giả: Bobby Singh