Сила аналізу спортивних даних

Область Data Analytics повністю порушила світ спорту, внісши нові зміни за допомогою інноваційних технологій, перетворюючи світ, рухаючи його в новому напрямку. Вдихаючи життя у минулу практику, але більш технологічно керовану, таким чином мінімізуючи залежність від упереджених думок.

Технологічний зсув дав змогу створити велику кількість даних, на які можна було покластися, для чого раніше потрібні були роки терпіння та часу. Сукупна сила аналітики даних та людського розуму заплутала галузь, що ще більше закріпило нашу віру в те, що майбутнє за аналітикою даних.

Аналітика повільно крадеться у спортивній галузі ще з часів фільму «Грошова куля», хоча спортивна статистика за своєю основною сутністю існувала задовго до появи фільму. Він існував у формі описової аналітики, коли Генрі Чедвік вперше працював над подібною ідеєю в галузі бейсболу, а пізніше Ф.К. Лейн, Бранч Ріккі та Аллан Рот розвивались на ідеї, яка стала основою сучасної спортивної аналітики.

Внесення сили аналітики у різні види спорту

Data Analytics – це універсальна технологія, ми могли б використовувати її, щоб озброїтися на багатьох спортивних аренах, таких як баскетбол та футбол, оскільки ми продовжуємо додавати дані та формувати надійну базу даних. ми можемо проводити прогнозований та пізніше приписний аналіз даних, щоб надати нам значущі уявлення, які дозволять нам прогнозувати майбутню ефективність гравців, в кінцевому рахунку, допомагаючи нам у перекладах та торгівлі. Далі ми можемо також розробити стратегії.

На спортивній арені спостерігається надмірна конкуренція, де кожен гравець має унікальні здібності та переваги, а спортивна аналітика є однією з таких переваг, завдяки якій навіть команда низького класу має можливість завершити і, можливо, один раз виграти проти високого класу. Багато організацій усвідомили важливість спортивної аналітики, і незабаром кожна команда озброїться нею.

Швидка рентабельність інвестицій

Sports Analytics має додаткову перевагу швидких результатів, оскільки вони починаються з малого. Таким чином, постійне коло зворотного зв’язку допомагає вдосконалити модель ще більше, тоді як в інших бізнесах час відтоку відрізняється і, отже, поводиться як довгострокова інвестиція. Беручи приклад із просто бейсболу, аналітик міг би надати теплові карти зони удару, розпилювальну карту кинутих м’ячів, плани гри глечиків, а також позицію оборони на полі.

Результатом є негайна зміна стратегії, яка збільшила б шанси на перемогу, яких інакше було б менше без додаткових знань, наданих аналітиком. Навіть під час формування команд вибір, керований даними, має більше шансів на успіх, використовуючи прогностичну модель, засновану на продуктивності гравця та біохімічних показниках.

Синтезуючи дані з людським інтелектом

Стратегія, розроблена виключно на даних, не рекомендується, аналіз на основі даних фактично робиться машиною, яка також має свої обмеження в сучасному світі. Також слід пам’ятати про ретельний синтез результатів з людською інтуїцією, оскільки якусь частину даних ніколи неможливо визначити кількісно, тому жоден аналіз не гарантує 100-відсоткової ймовірності роботи.

Спочатку ця публікація була опублікована за адресою https://www.linkedin.com/pulse/power-sports-data-analytics-sowbhagya-shetty/.

Sowbhagya Shetty люб’язно дозволив нам перекласти і опублікувати цю статтю.

Dataanlytics #sports #Sportsdata #media #gamification #dsg #datasportsgroup

Leave a Reply

Fill in your details below or click an icon to log in:

WordPress.com Logo

You are commenting using your WordPress.com account. Log Out /  Change )

Google photo

You are commenting using your Google account. Log Out /  Change )

Twitter picture

You are commenting using your Twitter account. Log Out /  Change )

Facebook photo

You are commenting using your Facebook account. Log Out /  Change )

Connecting to %s

%d bloggers like this: