Спортивные соревнования сильно изменились за последние годы, и им еще предстоит многое изменить. По данным Grand View Research, в 2020 году рынок спортивного анализа переместил более 920 миллионов евро, и, по оценкам, к 2025 году он вырастет до 3 380 миллионов евро., сообщает "Эль Паис". При этих расчетах учитывается, что большие данные в спорте используются, прежде всего, для получения информации о соперниках, выстраивания конкретных стратегий и привлечения талантов.
Это среднесрочные оценки, но сегодня сбор данных о спортивных результатах и их обработка стали ключевыми. Можно сказать, что: «Большие данные и расширенная аналитика революция в мире спорта и профиль аналитика данных с большими данными становится важным во многих спортивных организациях, которые всегда ищут улучшения и конкурентные преимущества».
Но… О чем эта революция? Внедрение больших данных в футбол помогает расширить возможности игроков и повысить их результативность, предоставляя техническому персоналу возможность прогнозировать и принимать соответствующие решения относительно своего состава. Кроме того, нельзя отрицать, что его применение повлияло на управление информацией, позволив командам проводить исчерпывающие оценки, как никогда раньше, а также помогая предотвратить травмы.
Таким образом, мы можем получить более полные модели управления спортом благодаря применению больших данных и анализу данных. а также превосходные результаты в футбольных командах. Это вынуждает будущие футбольные исследования использовать более комплексный мультидисциплинарный подход, при котором тренерский штаб в основном включает аналитиков производительности, ученых-физкультурников и биомехаников, чтобы разобраться в сложных наборах данных. Таким образом, будущее сотрудничество между аналитиками данных и спортом станет ключом к более эффективному применению этих подходов. И растущая зависимость от более продвинутых методов анализа данных ставит новые задачи перед будущими спортивными учеными.
Так на что он ссылается? большие данные в футболе? Накопление большого количества данных или информации, а также процедуры, используемые для поиска повторяющихся закономерностей в процессе анализа указанных данных. В футбол Этот термин включен в область информационных и коммуникационных технологий (ИКТ).
Большие данные — это тот факт, что все, что мы делаем, оставляет цифровой след (или нет), который можно собирать, преобразовывать и анализировать для принятия решений.
Содержание
Зачем использовать большие данные в футболе?
Знать друг друга и знать соперника
Одним из ключевых аспектов с момента появления больших данных в спорте является создание стратегии, основанной на данных. «Представлено несколько вариантов, связанных в основном с анализом собственной команды и соперника, широко известного как конкурентная среда. В этом смысле используются многочисленные метрики, одни более персонализированные, другие менее, которые служат для объективного описания игровых моделей, систем, занимаемых пространств и, конечно же, характеристик отрядов и игроков», — отмечает Дэвид Р. Саез, генеральный директор Кампус спортивных данныхОтказ.
Генеральный директор Sports Data Campus подчеркивает, что анализ видео вызывает все больший интерес. Есть много отчетов, которые основаны на просмотре видеоизображений, чтобы сделать выводы. Новые технологии анализа изображений позволяют получать все больше информации из этих документов.
Даниэль Перес, футбольный аналитик, фокусируется на отдельных видах спорта, которые обычно легче анализировать. «Например, в велоспорте [большие данные] широко используются для измерения индивидуальных результатов в реальном времени. Таким образом они могут попытаться предсказать усилия, которые велосипедист должен прилагать в каждый момент времени для достижения определенного результата. Выступление на велосипеде несколько проще, чем в футболе. По этой причине сегодня он гораздо более эффективен».
Избегайте травм игроков
Забота о спортсменах и спортсменах — еще одно важное применение анализа данных. «Он используется не только для того, чтобы продлить вашу спортивную карьеру, но и для того, чтобы свести к минимуму риск получения травмы», — говорит Саес, имея в виду в данном случае футбол.
Здесь информация поступает из самых разных источников, которые влияют на здоровье спортсмена. «Собираются спортивные, биометрические, физические, генетические, химические данные. И все они используются для разработки тренировочных моделей с персонализированным управлением нагрузкой с целью предотвращения травм, особенно вызванных мышечной перегрузкой».
Поиск талантов
Как в футболе, так и в других видах спорта выделяется роль продвинутой аналитики в трансферах. У короля спорта в настоящее время основное применение: привлечение талантов.
В футболе у вас может быть игрок с определенными характеристиками, который хорошо зарекомендовал себя в вашей команде, то есть в контексте, когда он был связан с 10 другими игроками на поле, не без указания на то, что соперник также играет роль, которую заслуживает. отдельный анализ. Большие данные помогают вам найти подходящего игрока для любого случая, используя правильные переменные.
После сбора информации об игре и производительности игроков ее необходимо обработать. Это еще одна важная часть, поскольку она определяет, что важно и в какой степени. В то же время именно на этой фазе снижается вес факторов, не столь принципиальных в конечном результате.
Очистка и обработка данных обычно выполняется с помощью таких языков программирования, как R или Python. PySpark отличается разработкой или использованием моделей и алгоритмов машинного обучения, ориентированных на разработку аналитических, прогностических моделей или моделей искусственного интеллекта.
Отображать
После того, как обработка проведена, в зависимости от пользователя, который собирается работать с результатами, они представлены тем или иным образом. Что касается дизайна информационных панелей или представления отчетов, существует множество инструментов. Часть, известная как «визуализация», является ключом к эффективности процесса.
Во многих случаях эта визуализация предназначена для таких людей, как тренеры, спортивные директора, физиотерапевты. Короче говоря, люди, которые должны принимать решения об определенных аспектах соревнований и спортсменов. Но они не являются специализированными профилями данных, поэтому информация должна передаваться легко читаемым образом.
информированное принятие решений
Отсюда вступают в игру выводы, сделанные из всего процесса. Они становятся фактором для принятия решений, который становится все более актуальным. Тренеры, скауты или спортивные директора все чаще используют инструменты больших данных в своих процессах принятия решений, но аналитики данных не отделены от этих спортивных профессионалов. Крайне важно, чтобы специалист по обработке и анализу данных, работающий в спортивной среде, четко понимал концепции игры, потому что их анализ на этапе генезиса будет иметь гораздо большую ценность.
Ведь нужно помнить, что большие данные используются для пополнения знаний профессионалов спорта. Его использование растет, но все еще неравномерно в разных дисциплинах. Следует проводить различие между индивидуальными и командными видами спорта, поскольку в индивидуальном виде спорта у вас меньше переменных для анализа, а окружающая среда намного лучше контролируется. В командном виде спорта возможности умножаются. Ключ и сложность - это взаимодействие. Поэтому его сложнее анализировать.
Оставайтесь с нами во второй части этого поста, где мы расскажем вам все о том, как его применять!
И если вы уже поняли, что Большие данные — это то, чему вы хотите посвятить себя, то чего же вы ждете, чтобы выполнить нашу Магистр спортивных больших данныхОтказ.
