لقد تغيرت المنافسة الرياضية كثيرًا في السنوات الأخيرة وما زال أمامها الكثير لتتطور. وحرك سوق التحليل الرياضي أكثر من 920 مليون يورو في عام 2020، وفقا لشركة Grand View Research، ومن المتوقع أن يرتفع بحلول عام 2025 إلى 3380 مليونا.بحسب ما نقلته صحيفة "إلباييس". ولإجراء هذه الحسابات، يؤخذ في الاعتبار أن البيانات الضخمة في الرياضة تُستخدم قبل كل شيء للحصول على معلومات استخباراتية من المنافسين، ووضع استراتيجيات محددة وجذب المواهب.
إنها تقديرات متوسطة المدى، لكن اليوم أصبح جمع البيانات حول الأداء الرياضي ومعالجتها أمرًا أساسيًا. يمكننا أن نقول أن: "البيانات الضخمة والتحليلات المتقدمة هي كذلك ثورة في عالم الرياضة وأصبح الملف التعريفي لمحلل البيانات ذو البيانات الضخمة أمرًا ضروريًا في العديد من الكيانات الرياضية، حيث يبحث دائمًا عن التحسينات والمزايا التنافسية.
لكن... ما هي هذه الثورة؟ ويساعد إدخال البيانات الضخمة في كرة القدم على تعزيز قدرات اللاعبين وتحسين أدائهم، مما يتيح للجهاز الفني فرصة التنبؤ واتخاذ القرارات ذات الصلة فيما يتعلق بتشكيلتهم. علاوة على ذلك، لا يمكن إنكار أن تطبيقه كان له تأثير على إدارة المعلومات، مما سمح للفرق بإجراء تقييمات شاملة كما لم يفعلوا من قبل، فضلاً عن المساعدة في منع الإصابات.
وبهذه الطريقة، يمكننا الحصول على نماذج أكثر اكتمالاً لإدارة الرياضة بفضل تطبيق البيانات الضخمة وتحليل البيانات. فضلا عن الأداء المتفوق في فرق كرة القدم. وهذا يجبر أبحاث كرة القدم المستقبلية على اعتماد نهج متعدد التخصصات أكثر شمولاً، حيث يضم طاقم التدريب في المقام الأول محللي الأداء، وعلماء التمارين، وأخصائيي الميكانيكا الحيوية، من أجل فهم مجموعات البيانات المعقدة. ولذلك، سيكون التعاون المستقبلي بين محللي البيانات والمحللين الرياضيين هو المفتاح لتطبيق هذه الأساليب بشكل أكثر كفاءة. ويشكل الاعتماد المتزايد على تقنيات تحليل البيانات الأكثر تطورًا تحديات جديدة لعلماء الرياضة في المستقبل.
إذن، ماذا يفعل البيانات الضخمة في كرة القدم؟ لتراكم كمية كبيرة من البيانات أو المعلومات، وكذلك الإجراءات المستخدمة للعثور على الأنماط المتكررة في عملية تحليل البيانات المذكورة. فيه كرة القدم يندرج 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 نستخدم البيانات الضخمة في كرة القدم؟
تعرف على نفسك ومنافسك
أحد الجوانب التي كانت أساسية منذ بداية البيانات الضخمة في الرياضة هو إنشاء استراتيجية تعتمد على البيانات. "يتم تقديم خيارات متعددة تتعلق بشكل أساسي بتحليل الفريق الخاص والفريق المنافس، والمعروف باسم البيئة التنافسية. وبهذا المعنى، يتم استخدام مقاييس متعددة، بعضها أكثر تخصيصًا والبعض الآخر أقل، والتي تعمل على وصف نماذج اللعبة والأنظمة واحتلال المساحات، وبطبيعة الحال، خصائص الفرق واللاعبين،" كما يقول ديفيد آر سايز، الرئيس التنفيذي لشركة مجمع البيانات الرياضية.
يسلط الرئيس التنفيذي لشركة Sports Data Campus الضوء على أن تحليل الفيديو يحظى باهتمام متزايد. 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 دانييل بيريز، محلل كرة القدم، على الرياضات الفردية التي عادة ما يكون تحليلها أسهل. "في ركوب الدراجات، على سبيل المثال، تُستخدم [البيانات الضخمة] على نطاق واسع لقياس الأداء الفردي المباشر. وبهذه الطريقة يمكنهم محاولة التنبؤ بالجهود التي يحتاج راكب الدراجة إلى بذلها في جميع الأوقات لتحقيق أداء معين. الأداء في ركوب الدراجات أبسط في بعض النواحي منه في كرة القدم. ولهذا السبب فهو أكثر فعالية اليوم.".
تجنب وقوع إصابات للاعبين
تعد رعاية الرياضيين والرياضيين تطبيقًا مهمًا آخر لتحليلات البيانات. "يتم استخدامه ليس فقط لتمديد مسيرتك الرياضية، ولكن أيضًا لتقليل مخاطر الإصابة"، يوضح سايز، في إشارة إلى كرة القدم في هذه الحالة.
هنا، تأتي المعلومات من مصادر متنوعة للغاية، والتي تؤثر على صحة الرياضي. "يتم جمع البيانات الرياضية والبيومترية والفيزيائية والوراثية والكيميائية معًا. ويتم استخدامها جميعًا لتصميم نماذج تدريب مع إدارة الأحمال الشخصية، بهدف منع الإصابات، خاصة تلك الناجمة عن الحمل الزائد للعضلات.".
اكتساب المواهب
سواء في كرة القدم أو في الرياضات الأخرى، يبرز دور التحليلات المتقدمة في التعاقدات. في هذه الرياضة الجميلة، يعد التطبيق الرئيسي حاليًا: توظيف المواهب.
في كرة القدم، يمكن أن يكون لديك لاعب يتمتع بخصائص معينة وقد عمل بشكل جيد في فريقك، أي في سياق تفاعل فيه مع 10 لاعبين آخرين في الملعب، ليس من دون الإشارة إلى أن المنافس يلعب أيضًا دورًا يستحق تحليلًا منفصلاً. تساعدك البيانات الضخمة في العثور على اللاعب المناسب مهما كانت المناسبة، وذلك باستخدام المتغيرات المناسبة.
بعد جمع المعلومات عن اللعبة وأداء اللاعبين يجب معالجتها. وهذا جزء مهم آخر، لأنه يحدد ما يهم وإلى أي درجة. وفي الوقت نفسه، في هذه المرحلة يتم تخفيف وزن العوامل التي ليست أساسية 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، مع التركيز على تصميم نماذج الذكاء التحليلي أو التنبؤي أو الاصطناعي.
عرض
بمجرد إجراء العلاج، اعتمادًا على المستخدم الذي سيتعامل مع النتائج، يتم عرضها بطريقة أو بأخرى. فيما يتعلق بتصميم لوحات المعلومات أو عرض التقارير، هناك أدوات متعددة. الجزء المعروف باسم "التصور" هو المفتاح لكي تكون العملية فعالة.
في العديد من المناسبات، يستهدف هذا التصور أشخاصًا مثل المدربين والمديرين الرياضيين وأخصائيي العلاج الطبيعي. باختصار، الأشخاص الذين يتعين عليهم اتخاذ قرارات بشأن جوانب معينة من المنافسة والرياضيين. ولكنها ليست ملفات تعريف بيانات متخصصة، لذا يجب نقل المعلومات بطريقة سهلة المشاهدة.
اتخاذ قرارات مستنيرة
ومن هنا يأتي دور الاستنتاجات المستخلصة من العملية برمتها. لقد أصبحوا عاملاً في عملية صنع القرار، وهو عامل ذو أهمية متزايدة. يستخدم المدربون أو الكشافة أو المديرون الرياضيون بشكل متزايد أدوات البيانات الضخمة في عمليات اتخاذ القرار الخاصة بهم، ولكن محللي البيانات لا ينفصلون عن هؤلاء المحترفين الرياضيين. من الضروري أن يكون عالم البيانات الذي يعمل في البيئة الرياضية واضحًا بشأن مفاهيم اللعبة لأن تحليلها، بدءًا من مرحلة التكوين، سيكون له قيمة أكبر بكثير.
وفي نهاية المطاف، يجب أن نتذكر أن البيانات الضخمة تُستخدم لاستكمال معرفة المحترفين الرياضيين. استخدامه ينمو ولكن لا يزال غير متساو بين التخصصات المختلفة. ينبغي التمييز بين الرياضات الفردية والجماعية، لأنه في الرياضة الفردية لديك عدد أقل من المتغيرات التي يجب تحليلها، كما أن البيئة أكثر تحكمًا. في الرياضة الجماعية، تتضاعف الاحتمالات. المفتاح والتعقيد هو التفاعل. ومن ثم يصبح تحليلها أكثر صعوبة.
ترقبوا الجزء الثاني من هذا المنشور حيث سنخبركم بكل شيء عن كيفية تطبيقه!
وإذا كنت متأكدًا بالفعل من أن البيانات الضخمة هي ما تريد تكريس نفسك له، فماذا تنتظر لتنفيذ هدفنا؟ ماجستير في البيانات الرياضية الكبيرة.
