釋放大数据的力量：革新運動分析
運動變得越來越具競爭力，對觀眾來說也更有趣，這很大程度上要歸功於大數據。自 1990 年代以來，從次級聯盟到職業運動員，每個人都使用它來提高運動表現、觀眾參與度以及行銷和品牌推廣策略。競賽的勝利取決於與其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。大數據時代對運動產業的發展產生了重大影響。
大數據會扭曲現實嗎？
正如你所吃所喝會影響你一樣，你的思想和行為也會受到你接觸的材料的影響，這是不常被理解的。這就是使用二進位數字進行虛擬化的現實，它沒有背景音樂，經常讓人懷疑嘗試將打折的結果正常化。
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、多樣性、速度和價值。借鑒麥肯錫全球研究所給出的大數據定義，運動大數據可以定義為一種運動數據集合，其規模之大，以至於它可以獲取、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、多樣性、速度、真實性和價值。每天有數百萬所學校、各種賽事和社群產生數億條運動數據，這代表了數量特徵。速度特徵可以透過運動數據的增長率來反映。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。
專業運動領域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情況的數據，以協助遊戲的每個方面，而不是依賴直覺、經驗和講故事。
大數據科學遠不止是一個流行的術語。由於大數據解決方案具有管理大數據龐大數量和快速速度的能力，數據科學現在提供了大量的潛力。然而，僅僅因為一場比賽的結果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”。
超個人化的運動廣播
透過獲得不同足球聯賽的獨家和多年直播權，我們能夠最好地了解足球消費者的統計資料，以及消費者的習慣——例如，他們是觀看精華片段還是完整比賽，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各種組織合作。」
MyCujoo 的 CEO Pedro Presa 如此評價個人化分析
透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、建立報告以及與球隊分享評論，這可以為教練節省大量的時間。
數據支援的球員招募
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。
打擊者上壘的頻率在棒球中稱為上壘率，而長打率則被認為是被高估的資產（球員獲得額外壘安打——二壘安打、三壘安打或全壘打——的頻率）。
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才華。因此，比恩以較低的成本聘請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周詳的計畫、營養豐富的膳食、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，並且能夠應對運動世界帶來的精神障礙。
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的所有這些方面。
無論是歷史資訊、關鍵計分、演算法的效能預測，還是明確的球員統計數據，大數據都是運動產業的關鍵組成部分。
對球員統計數據、他們的能力和完整的表現能力的集體理解是推動專業運動領域結果的因素。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運動業務。大數據透過將統計數據轉化為穩定且易於理解的內容，並管理定性和定量資訊，從而改變了運動產業。
主要市場趨勢
足球在運動分析市場中佔據最大的份額
• 由於對歐洲冠軍聯賽、MLS、EPL 和 ISL 等足球聯賽的興趣日益濃厚，僅足球就佔據了運動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重要的產業趨勢。例如，足球運動數據的頂級供應商 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所做的每一個動作。
• 總之，競爭程度不斷提高、需要做出更好的決策以獲得超越競爭對手的優勢、採用球場上的比賽策略、門票銷售以及社群媒體影響力都是影響因素。競爭格局
• 運動分析市場由具有更大市場佔有率的大型企業控制，並且出現了一些適度的市場整合。就市場份額而言，目前只有少數頂級競爭對手在市場上佔據主導地位。這些佔據相當大市場份額的大型公司正專注於擴大其在國外的客戶群。這些公司正在使用戰略合作專案來提高其市場份額和盈利能力。市場參與者也在收購正在開發運動分析市場技術的新創公司，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數據科學在最近的英超聯賽和冠軍聯賽中擊敗對手。利物浦的教練使用數據科學來改變比賽的結果，效果非常好——他們畢竟是（2018-19）歐洲足總冠軍聯賽和（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運動大數據領域的問題，例如在知識圖譜中預測運動員的表現以及尋找冉冉升起的運動之星。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