لقد تغيرت المنافسة الرياضية كثيرًا في السنوات الأخيرة ولا يزال أمامها الكثير لتتطوره. تحرك سوق التحليلات الرياضية بأكثر من 920 مليون يورو في عام 2020 ، وفقًا لـ Grand View Research ، وتشير التقديرات إلى أنه بحلول عام 2025 سيرتفع إلى 3،380 مليون.وفقًا لـ "El País". بالنسبة لهذه الحسابات ، يؤخذ في الاعتبار أن البيانات الضخمة في الرياضة تُستخدم قبل كل شيء للحصول على معلومات عن المنافسين ، ووضع استراتيجيات محددة ، وجذب المواهب.
إنها تقديرات متوسطة المدى ، ولكن اليوم أصبح جمع البيانات حول الأداء الرياضي وعلاجه أمرًا أساسيًا. يمكننا القول: "البيانات الضخمة والتحليلات المتقدمة إحداث ثورة في عالم الرياضة وأصبح الملف الشخصي لمحلل البيانات مع البيانات الضخمة ضروريًا في العديد من الكيانات الرياضية ، ويبحث دائمًا عن التحسينات والمزايا التنافسية ".
لكن ... ما هي هذه الثورة؟ يساعد إدخال البيانات الضخمة في كرة القدم على تعزيز قدرات اللاعبين وتحسين أدائهم ، مما يتيح للجهاز الفني الفرصة للتنبؤ واتخاذ القرارات ذات الصلة فيما يتعلق بتشكيلتهم. بالإضافة إلى ذلك ، لا يمكن إنكار أن تطبيقه كان له تأثير على إدارة المعلومات ، مما سمح للفرق بإجراء تقييمات شاملة لم يسبق لها مثيل ، فضلاً عن المساعدة في منع الإصابات.
بهذه الطريقة ، يمكننا الحصول على نماذج أكثر اكتمالاً لإدارة الرياضة بفضل تطبيق البيانات الضخمة وتحليل البيانات. وكذلك الأداء المتفوق في فرق كرة القدم. يؤدي هذا إلى إجبار أبحاث كرة القدم المستقبلية على اتباع نهج متعدد التخصصات أكثر شمولاً ، حيث يشمل طاقم التدريب في المقام الأول محللي الأداء وعلماء التمرينات والميكانيكيين الحيويين ، من أجل فهم مجموعات البيانات المعقدة. لذلك ، سيكون التعاون المستقبلي بين محللي البيانات والرياضة هو المفتاح لتطبيق هذه الأساليب بشكل أكثر كفاءة. ويطرح الاعتماد المتزايد على تقنيات تحليل البيانات الأكثر تقدمًا تحديات جديدة لعلماء الرياضة في المستقبل.
فماذا يشير؟ البيانات الكبيرة في كرة القدم؟ تراكم كمية كبيرة من البيانات أو المعلومات ، وكذلك الإجراءات المتبعة لإيجاد أنماط متكررة في عملية تحليل البيانات المذكورة. في كرة القدم يتم تضمين هذا المصطلح في مجال تكنولوجيا المعلومات والاتصالات (ICT).
البيانات الضخمة هي حقيقة أن كل ما نقوم به يترك أثرًا رقميًا (أو لا يترك) يمكن جمعه وتحويله وتحليله لاتخاذ القرارات.
محتويات
لماذا استخدام البيانات الضخمة في كرة القدم؟
تعرف على بعضها البعض وتعرف على المنافس
أحد الجوانب التي كانت أساسية منذ بداية البيانات الضخمة في الرياضة هو إنشاء إستراتيجية تعتمد على البيانات. "يتم تقديم خيارات متعددة تتعلق أساسًا بتحليل الفريق الخاص والمنافس ، والمعروف باسم البيئة التنافسية. بهذا المعنى ، يتم استخدام مقاييس متعددة ، بعضها أكثر تخصيصًا والبعض الآخر أقل ، والتي تعمل على وصف نماذج الألعاب وأنظمتها وشغل المساحات بشكل موضوعي ، وبالطبع خصائص الفرق واللاعبين "، كما يشير David R. Sáez ، الرئيس التنفيذي لشركة مجمع البيانات الرياضيةوبعد.
يسلط الرئيس التنفيذي لـ Sports Data Campus الضوء على أن تحليل الفيديو يكتسب المزيد والمزيد من الاهتمام. هناك العديد من التقارير التي تعتمد على مشاهدة صور الفيديو لاستخلاص النتائج. تتيح تقنيات تحليل الصور الجديدة الحصول على معلومات متزايدة من هذه المستندات.
يركز دانيال بيريز ، محلل كرة القدم ، على الرياضات الفردية ، والتي عادة ما يكون تحليلها أسهل. "في ركوب الدراجات ، على سبيل المثال ، تُستخدم [البيانات الضخمة] على نطاق واسع لقياس الأداء الفردي المباشر. بهذه الطريقة يمكنهم محاولة التنبؤ بالجهود التي يحتاجها راكب الدراجة في كل لحظة لتحقيق أداء معين. أداء ركوب الدراجات أبسط إلى حد ما من كرة القدم. لهذا السبب فهو أكثر فاعلية اليوم ".
تجنب إصابات اللاعبين
تعتبر رعاية الرياضة والرياضيين تطبيقًا مهمًا آخر لتحليلات البيانات. يقول سايز ، مشيرًا إلى كرة القدم في هذه الحالة: "يتم استخدامه ليس فقط لتوسيع مسيرتك الرياضية ، ولكن أيضًا لتقليل مخاطر الإصابة".
هنا ، تأتي المعلومات من مصادر متنوعة للغاية ، والتي تؤثر على صحة الرياضي. يتم جمع البيانات الرياضية والبيومترية والفيزيائية والجينية والكيميائية. ويتم استخدام كل منهم لتصميم نماذج التدريب مع إدارة الأحمال الشخصية ، بهدف منع الإصابات ، لا سيما تلك الناجمة عن الحمل العضلي الزائد ".
موهبة اكتساب
في كل من كرة القدم والرياضات الأخرى ، يبرز دور التحليلات المتقدمة في الانتقالات. في ملك الرياضة ، هو التطبيق الرئيسي حاليًا: جذب المواهب.
في كرة القدم ، يمكن أن يكون لديك لاعب بخصائص معينة عملت بشكل جيد في فريقك ، أي في سياق يرتبط فيه بعشرة لاعبين آخرين في الملعب ، وليس بدون الإشارة إلى أن المنافس يلعب أيضًا دورًا يستحقه. تحليل منفصل. تساعدك البيانات الضخمة في العثور على اللاعب المناسب لأي مناسبة ، باستخدام المتغيرات الصحيحة.
بعد جمع المعلومات حول اللعبة وأداء اللاعبين ، يجب معالجتها. هذا جزء مهم آخر ، لأنه يحدد ما هو مهم وإلى أي درجة. في نفس الوقت ، هذه المرحلة حيث يتم تخفيف وزن العوامل غير الأساسية في النتيجة النهائية.
عادةً ما يتم تنظيف البيانات ومعالجتها من خلال لغات البرمجة مثل R أو Python. تتميز PySpark بتصميم أو استخدام نماذج وخوارزميات التعلم الآلي ، والتي تركز على تصميم نماذج الذكاء التحليلي أو التنبئي أو الاصطناعي.
عرض
بمجرد تنفيذ العلاج ، اعتمادًا على المستخدم الذي سيعمل على النتائج ، يتم تقديمها بطريقة أو بأخرى. أما بالنسبة لتصميم لوحات المعلومات أو عرض التقارير ، فهناك أدوات متعددة. الجزء المعروف باسم "التصور" هو المفتاح لكي تكون العملية فعالة.
في العديد من المناسبات ، يستهدف هذا التصور أشخاصًا مثل المدربين ومديري الرياضة وأخصائيي العلاج الطبيعي. باختصار ، الأشخاص الذين يتعين عليهم اتخاذ قرارات بشأن جوانب معينة من المنافسة والرياضيين. لكنها ليست ملفات تعريف متخصصة في البيانات ، لذلك يجب نقل المعلومات بطريقة يسهل رؤيتها.
صنع القرار المستنير
من هنا يأتي دور الاستنتاجات المستخلصة من العملية برمتها. تصبح عاملاً في اتخاذ القرار ، وهو عامل مهم بشكل متزايد. يستخدم المدربون أو الكشافة أو مديرو الرياضة بشكل متزايد أدوات البيانات الضخمة في عمليات اتخاذ القرار الخاصة بهم ، ولكن لا يتم فصل محللي البيانات عن هؤلاء المحترفين الرياضيين. من الضروري أن يكون عالم البيانات الذي يعمل في البيئة الرياضية واضحًا بشأن مفاهيم اللعبة لأن تحليلاتهم ، من مرحلة التكوين ، سيكون لها قيمة أكبر بكثير.
بعد كل شيء ، يجب أن نتذكر أن البيانات الضخمة تستخدم لاستكمال معرفة المحترفين الرياضيين. يتزايد استخدامه ولكنه لا يزال غير متكافئ بين مختلف التخصصات. يجب التمييز بين الرياضات الفردية والجماعية ، لأنه في الرياضة الفردية لديك متغيرات أقل لتحليلها وتكون البيئة أكثر تحكمًا. في الرياضة الجماعية ، تتضاعف الاحتمالات. المفتاح والتعقيد هو التفاعل. ومن ثم يصعب تحليلها.
ترقبوا الجزء الثاني من هذا المنشور حيث نخبرك بكل شيء عن كيفية تطبيقه!
وإذا كنت متأكدًا بالفعل من أن البيانات الضخمة هي ما تريد تكريس نفسك له ، فما الذي تنتظره لتنفيذ ماجستير في البيانات الرياضية الضخمةوبعد.
