釋放大数据的力量：彻底改变体育分析
體育運動正變得越來越具競爭力，也更有趣，這很大程度上要歸功於大數據。自 1990 年代以來，從小型聯盟到職業運動員，每個人都在使用它來提高運動表現、觀眾參與度以及行銷和品牌策略。比賽的勝利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？
就像你吃什麼就會變成什麼一樣，你的想法和行動也會受到你接觸的材料的影響，這是一種普遍的誤解。這就是使用沒有背景音樂的二進制數字進行虛擬化的現實，這經常讓人懷疑是否能使打折的結果正常化。
麥肯錫全球研究所提出了大數據的概念，其中包括四個特徵：數量、種類、速度和價值。參考麥肯錫全球研究所給出的大數據定義，體育大數據可以定義為一種體育資料收集，其規模之大，可以獲取、儲存、管理和分析遠遠超出傳統資料庫軟體工具的能力，包括五個特徵：數量、種類、速度、準確性和價值。每天有數百萬所學校、各種賽事和社群產生數億條體育資料，這代表了數量的特徵。速度的特徵可以通過體育資料的增長率來反映。體育大數據的種類來源於它包含各種實體和關係，這使得體育大數據系統更具挑戰性。
專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。體育參與者和觀眾可以分析揭示真相的資料，以協助比賽的各個方面，而不是依賴直覺、經驗和講故事。
大數據科學不僅僅是一個時髦的術語。由於大數據解決方案能夠管理大數據的巨大數量和快速速度，資料科學現在提供了豐富的潛力。然而，僅僅因為一場比賽的結論在更大的範圍內可能並不重要，並不意味著它「只是一場比賽」。
高度個性化的體育廣播
通過獲得不同足球聯賽的獨家和多年直播權，我們最能了解足球消費者的受眾結構以及消費習慣——例如，他們是觀看精彩片段還是完整比賽，或者兩者都觀看。
「隨著我們收集更多關於消費者的資料，我們能夠為不同的市場構建多元化的產品，並通過可擴展的商業模式與各種組織合作。」
MyCujoo 的 CEO Pedro Presa 這樣評價個性化分析
通過大數據分析加速訓練成果
為了突出球隊和對手的優勢和劣勢，教練通常必須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、建立報告並與球隊分享評論，這可以為教練節省大量時間。
數據支持的球員招募
根據 Moneyball 假說，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。
打者上壘的頻率在棒球中稱為上壘率，而長打率（球員獲得額外壘打的頻率——二壘安打、三壘安打或全壘打）被認為是一種被高估的資產。
上壘率在成功中發揮了重要作用，但在球員薪資中卻沒有，這表明球員便宜但有天賦。因此，Beane 以較低的成本聘請了上壘率較高的球員。
智能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周詳的營養豐富的膳食計劃，晚上有充足的睡眠，有訓練和比賽的精力，遵循適當的訓練和鍛鍊方案，並且能夠處理運動世界帶來的心理障礙。
為了他們的好處，有一些應用程式可以向孩子們展示如何處理他們生活中的所有這些方面。
無論是歷史資訊、關鍵記分、演算法的績效預測，還是明確的球員統計資料，大數據都是體育產業的重要組成部分。
對球員統計資料、他們的能力和完整表現能力的集體理解是推動專業體育產業成果的因素。無論是針對專業、新手還是青少年運動，大數據分析都顯著改變了體育業務。大數據通過將統計資料轉化為穩定且易於理解的內容，並管理定性和定量資訊，從而改變了體育產業。
主要市場趨勢
足球在體育分析市場中佔據最大份額
• 由於人們對歐洲冠軍聯賽、美國職業足球大聯盟、英超聯賽和印度超級聯賽等足球聯賽的興趣日益濃厚，僅足球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也是一個重要的行業趨勢。例如，頂級足球體育資料供應商 Opta 已與眾多足球聯賽和俱樂部合作。無論球員是否控球，Opta 的分析都可以追蹤他們在球場特定區域內的每一個動作。
• 總之，競爭程度的提高、為了獲得優於競爭對手的優勢而進行更好的決策的必要性、在球場上比賽的策略採用、門票銷售和社群媒體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大型企業控制，並且出現了一些適度的市場整合。就市場佔有率而言，目前只有少數頂級競爭對手主導著市場。這些佔據相當大市場份額的大公司正專注於擴大其海外客戶群。這些公司正在使用戰略合作項目來提高其市場份額和盈利能力。市場參與者還在收購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使用資料科學來在最近的英超聯賽和歐洲冠軍聯賽中擊敗對手。利物浦的教練使用資料科學來改變比賽的結果，效果顯著——畢竟，他們是（2018-19）歐洲足協冠軍聯賽和（2019-20）英超聯賽的冠軍。一些研究人員提出了一些方法來解決體育大數據領域的問題，例如在知識圖譜中預測運動員的表現以及尋找體育界冉冉升起的新星。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：Bobby Singh