释放大数据力量：革新体育分析
体育得益于大数据，体育赛事变得更具竞争力，也更能吸引观众的目光。自20世纪90年代以来，大数据被广泛应用于各个领域——从初级联盟到职业运动员——以提高运动表现、观众参与度以及营销和品牌策略。比赛的胜负取决于与大数据密切相关的服务，例如运动表现、健康信息、训练统计和分析。大数据时代对体育产业的发展产生了重大影响。
大数据会歪曲现实吗？
正如你所摄取的食物决定了你是什么样的人一样，你的想法和行为也会受到你所接触的材料的影响，这是一种鲜为人知的情况。这是利用二进制数字进行虚拟化的现实，没有任何背景分数，这常常让人怀疑试图标准化一个折扣结果。
麦肯锡全球研究所给出了大数据概念，其中包括四个特征：容量、多样性、速度和价值。借鉴麦肯锡全球研究所对大数据的定义体育大数据可以定义为一种体育数据集合，其规模之大，可以获取、存储、管理和分析，远远超出了传统数据库软件工具的能力，包括五个特征：容量、多样性、速度、真实性和价值。每天从数百万所学校、各种赛事和社区生成数以亿计的体育数据，这代表了容量特征。速度特征可以通过体育数据的增长率来反映。体育大数据多样性的产生源于它包含各种实体和关系，这使得体育大数据系统更具挑战性。
职业体育领域为大数据提供了巨大机会，全球市场价值超过900亿美元。体育参与者和观众可以不再依赖直觉、经验和叙事，而是可以检查揭示真实故事的数据，以帮助游戏的各个方面。
大数据科学不仅仅是一个时髦的术语。由于大数据解决方案管理大数据巨大容量和快速速度的能力，数据科学现在提供了丰富的可能性。然而，仅仅因为一场比赛的结果可能并不重要，这并不意味着它“只是一场比赛”。
超个性化体育广播
通过获得不同足球联赛的独家和多年转播权，我们最能了解足球消费者的特征以及他们的习惯——例如，他们是观看集锦、完整比赛，还是两者都看。
“当我们收集更多关于消费者的数据时，我们能够为不同的市场构建多样化的产品，并通过可扩展的商业模式与各种组织合作。”
MyCujoo的首席执行官佩德罗·普雷萨就个性化分析发表了评论
通过大数据分析加速训练结果
为了突出球队和对手的优缺点，教练通常需要花费数小时仔细剪辑比赛录像。
然而，使用像Hudl这样的程序，可以快速上传比赛录像、创建报告以及与团队共享评论，可以为教练节省大量时间。
数据支持的球员招募
根据“魔球”理论，球队可以购买其他球队低估的资产，并出售其他球队高估的资产。
击球手到达垒包的频率被称为棒球中的上垒率，而长打率则被称为被高估的资产（一名球员获得额外垒打的频率——二垒安打、三垒安打或本垒打）。
上垒率在成功中起着重要作用，但对球员的薪水影响不大，这表明球员便宜但有天赋。因此，比恩以较低的成本聘用了上垒率较高的球员。
智能运动员恢复追踪与进步
运动员的训练方式会影响他们的表现。运动员必须确保他们有精心策划的、营养丰富的膳食，获得充足的夜间睡眠，有精力进行训练和比赛，遵循正确的训练和锻炼方案，并能够应对体育世界带来的精神障碍。
为了他们的利益，有一些应用程序向孩子们展示如何处理他们生活的所有这些方面。
无论是历史信息、关键的记分、算法的性能预测还是明确的球员统计数据，大数据都是体育产业的关键组成部分。
对球员统计数据、他们的能力和全面表现能力的集体理解是推动职业体育部门结果的因素。大数据分析极大地改变了体育产业，无论是对于职业、新手还是青年体育。大数据通过将统计数据转化为稳定且易于理解的内容并管理定量和定量信息，改变了体育产业。
主要市场趋势
足球占据体育分析市场最大份额
• 由于对欧洲冠军联赛、美国职业足球大联盟、英超联赛和印度超级联赛等足球联赛的兴趣日益增长，足球本身占据了体育分析市场的大部分份额。此外，球队和俱乐部与分析公司合作是一个大的行业趋势。例如，Opta，足球体育数据领域的顶级供应商，已经与众多足球联赛和俱乐部建立了合作关系。无论球员是否有球，Opta 的分析都可以追踪他们在特定区域的每一次移动。
• 总之，竞争水平的提高，为了在竞争对手中取得优势而做出更好决策的必要性，在赛场上采用比赛策略、门票销售和社会媒体的影响力都是影响因素。竞争格局
• 体育分析市场由市场占有率高得多的企业控制，并且出现了一些适度的市场整合。就市场份额而言，只有少数几家顶级竞争对手目前占据着市场主导地位。这些占据了相当大市场份额的大公司，正专注于扩大其在国外的客户群。这些公司正在使用战略合作项目来增加他们的市场份额和盈利能力。市场参与者也在收购正在开发体育分析市场技术的初创公司，以增强其产品的能力。
主要参与者
结论
准备是运动员表现的关键。一个很好的例子是利物浦足球俱乐部利用数据科学在最近的英超联赛和冠军联赛中占据优势。利物浦的教练使用数据科学改变了比赛的结果，效果很好——毕竟，他们是（2018-19）欧洲冠军联赛和（2019-20）英超联赛的冠军。一些研究人员提出了一些方法来解决体育大数据领域的问题，例如预测知识图谱中运动员的表现并寻找体育界冉冉升起的新星。然而，根据对主题文献的分析，一些关键问题的解决方案仍然未知
作者：鲍比·辛格