釋放大數據的力量：革新運動分析
運動拜大數據所賜，運動項目正變得更具競爭力，也更能吸引觀眾。自 1990 年代以來，它已被廣泛應用於各個領域——從次級聯盟球員到職業運動員——以改善運動表現、觀眾參與度、行銷和品牌策略。 競爭的勝負取決於與之密切相關的大數據服務，例如運動表現、健康資訊、訓練統計數據和分析。大數據時代對體育產業的發展產生了重大影響。
大數據會扭曲現實嗎？
正如你所攝取的食物決定你的身體，你的思想和行為也會受到你所接觸的資料的影響，這是透過二進制數值實現的虛擬化現實，而缺乏背景資訊時，往往會讓人對試圖標準化折扣結果產生懷疑。
麥肯錫全球研究院提出了大數據的概念，其中包括四個特徵：體量、多樣性、速度和價值。 根據麥肯錫全球研究院對大數據的定義運動大數據可以定義為一種運動數據集合，其規模之大，能夠獲取、儲存、管理和分析的範圍遠超傳統資料庫軟體工具的能力，包括五個特徵：體量、多樣性、速度、真實性和價值。每天從數百萬所學校、各種賽事和社群中產生數億條運動數據，代表了體量特徵。速度特徵可以反映運動數據的增長率。運動大數據的多樣性源於它包含各種實體和關係，這使得運動大數據系統更具挑戰性。
職業體育產業為大數據提供了巨大的機會，全球市場價值超過 900 億美元。 運動參與者和觀眾可以檢查揭示真實故事的數據，以幫助比賽的各個方面，而不是依賴直覺、經驗和講故事。
大數據科學不僅僅是一個流行詞。 現在，由於大數據解決方案管理大數據海量體量和快速速度的能力，資料科學提供了巨大的潛力。 然而，僅僅因為一場比賽的結果可能並非具有全局意義，並不意味著它“只是一場比賽”。
超個人化體育廣播
透過獲取不同足球聯賽的獨家和多年轉播權，我們最能了解足球消費者的群體特徵和消費習慣——例如他們是觀看精華片段還是全場比賽，或者兩者都看。
“隨著我們收集更多關於消費者的數據，我們能夠為不同的市場構建多元化的產品，並透過可擴展的商業模式與不同的組織合作。”
MyCujoo 的首席執行官佩德羅·普雷薩 (Pedro Presa) 這樣評價個人化分析
透過大數據分析加速訓練結果
為了突出球隊和對手的優勢和不足，教練通常需要花費數小時仔細剪輯比賽影片。
然而，使用像 Hudl 這樣的程式，可以快速上傳比賽片段、建立報告以及與球隊分享評論，這可以為教練節省大量時間。
數據支持的球員招募
根據魔球理論，球隊可以購買其他球隊低估的資產，並出售其他球隊高估的資產。
擊球手達到壘包的頻率在棒球中被稱為上壘率，而長打率被認為是被高估的資產（球員獲得額外壘打的頻率——二壘安打、三壘安打或本壘打）。
上壘率在成功中發揮了重要作用，但在球員薪資中卻沒有，這表明球員廉價但有才華。 因此，比恩以較低的成本聘用了上壘率較高的球員。
智慧運動員恢復追蹤和進步
運動員的訓練方式會影響他們的表現。 運動員必須確保他們有精心規劃的、營養豐富的膳食，獲得充足的夜間睡眠，有精力進行訓練和比賽，遵循適當的訓練和鍛鍊方案，並能夠應對運動世界帶來的心理障礙。
為了他們的利益，有一些應用程式可以向兒童展示如何處理他們生活的所有這些方面。
無論是歷史資訊、關鍵的記分、演算法的性能預測，還是明確的球員統計數據，大數據都是體育產業的關鍵組成部分。
對球員統計數據、他們的能力和全面表現能力的集體理解是推動職業體育界結果的因素。 大數據分析顯著改變了體育業務，無論是對於職業、新手還是青少年體育。 大數據透過將統計數據轉化為穩定且易於理解的內容以及管理定性和定量資訊來改變體育產業。
主要市場趨勢
足球佔據體育分析市場的最大份額
• 由於對歐足聯冠軍聯賽、MLS、英超和 ISL 等足球聯賽的興趣日益濃厚，足球本身就佔據了體育分析市場的最大份額。 此外，球隊和俱樂部與分析公司合作是一個巨大的行業趨勢。 例如，領先的足球運動資料供應商 Opta 已經與眾多足球聯賽和俱樂部建立了合作關係。 無論球員是否持球，Opta 的分析都可以追蹤他們在球場特定區域的每一次移動。
• 總之，日益激烈的競爭、做出更好決策以獲得優於競爭對手的優勢的必要性、在賽場上採用比賽策略、門票銷售和社群媒體的影響力都是影響因素。 競爭格局
• 體育分析市場由市場佔有率高得多的的大型企業控制，並且出現了一些小幅度的市場整合。 就市場份額而言，目前只有少數頂級競爭對手佔據主導地位。 這些佔據了相當大的市場份額的大公司，正專注於擴大其在國外的客戶群。 這些公司正在使用策略性合作項目來增加其市場份額和盈利能力。 市場參與者也在收購正在開發體育分析市場技術的初創公司，以增強其產品的功能。
主要參與者
結論
準備是運動員表現的關鍵。 一個很好的例子是利物浦足球俱樂部利用資料科學來在最近的英超和冠軍聯賽中佔據主導地位。 利物浦的教練利用資料科學來改變比賽的結果，效果很好——畢竟，他們是（2018-19）歐足聯冠軍聯賽和（2019-20）英超聯賽的冠軍。 一些研究人員提出了解決體育大數據領域問題的一些方法，例如在知識圖譜中預測運動員的表現並尋找體育界的新星。 然而，根據對該主題文獻的分析，一些關鍵問題的解決方案仍然未知
作者：鮑比·辛格