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体育赛事背后的大数据机遇
为了让人们更加直观地认识到“大数据”,IBM在1993年就开始进入体育赛事领域,赞助网球赛事,并提供比赛的IT技术支持。2005年,IBM通过SlamTracker追踪了网球四大满贯赛事8年来全部8128场比赛,每场比赛收集4100万个数据点,包括5500个分析模型。
当20多年前,马拉多纳的“上帝之手”为阿根廷捧回世界杯时,他也许不曾想到,当今的世界体育正在“大数据”下进行更为严谨和科学的重构。 而在刚刚过去的温布尔登网球公开赛上,当中国“金花”李娜向意大利名将文奇发出胜利怒吼的背后,我们已经能够看到“大数据”是如何帮助体育赛事在精确的运转。 阿里巴巴董事局主席马云曾表示,谁掌握了大数据,谁就将掌控未来。目前,越来越多的企业已开始在数据爆炸性增长的时代寻找机遇。 而百年企业IBM在经历8年前的业务转型之后,已早早地确立了大数据的发展方向。一名IBM工作人员对《第一财经日报》表示,在2000年悉尼奥运会上,IBM已帮助搭建奥运会所需的赛事IT系统,并从此开始了借助体育赛事的大数据挖掘,而在未来4~5年内,IBM还将投入10亿美元用来开发服务器开源技术,以为大数据服务奠定基础。 在大数据时代,IBM离未来还有多久? 大数据重构体育 随着科技的进步和人们生活的互联网化,围绕大数据的应用范畴将越来越多。IBM中国公司对外关系部孟岩对《第一财经日报》表示,如今“大数据”这个词汇已越来越火,但相当多的人并不清楚大数据究竟是什么。 让人们最能直接感受到大数据存在的场景却是体育运动。在NBA比赛转播中,曾经出现过这样一个场景,电视解说称:在2005年12月17日之后,姚明只参加了火箭56%的常规赛,在这段期间,姚明上场的时候,火箭队胜率为62.3%,姚明缺阵的时候,火箭胜率为52%。再例如:姚明背靠背比赛得分比两场比赛间休息2天的得分平均高2.6分。 上述都是来自大数据的直观应用,教练员和运动员通过每项赛事背后的技术统计来评价本场比赛发挥的好坏。而这些数据也将直接影响教练员对比赛的掌控。 与NBA类似,网球也涉及大量的数据。一发成功率、一发得分率和Ace球是标志球员竞技水平的关键指标;发球速度、接发球成功率、上网成功率、得分点则突出体现了球员的打法特点,如果非受迫性失误和双发失误率上升,那表明球员的心理状态或者体力开始下滑。 为了让人们更加直观地认识到“大数据”,IBM在1993年就开始进入体育赛事领域,赞助网球赛事,并提供比赛的IT技术支持。2005年,IBM通过SlamTracker追踪了网球四大满贯赛事8年来全部8128场比赛,每场比赛收集4100万个数据点,包括5500个分析模型。 基于数据挖掘可以告诉小威廉姆斯,要战胜莎拉波娃,接对方一发的回球得分率要争取超过36%;而莎拉波娃要打败小威廉姆斯,接对方一发的回球得分率要争取超过28%。 “在互联网时代,数据获取已变得相对容易,但分析挖掘仍是重要课题。”大数据营销平台AdTime CEO付海鹏对《第一财经日报》表示,人们只空谈“大数据”的概念而不谈“分析”,但“分析”才是承接大数据的价值体现。
责编:刘沙
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