За последние годы спортивные соревнования сильно изменились, и им еще предстоит много развиваться. По данным Grand View Research, рынок спортивного анализа в 2020 году превысил 920 миллионов евро, и, по оценкам, к 2025 году он вырастет до 3,380 миллионов.Об этом сообщает El País. Для этих расчетов учитывается, что большие данные в спорте используются, прежде всего, для получения информации от соперников, выработки конкретных стратегий и привлечения талантов.
Это среднесрочные оценки, но сегодня сбор данных о спортивных результатах и их обработка стали ключевыми. Мы могли бы сказать следующее: «Большие данные и расширенная аналитика революция в мире спорта и профиль аналитика данных, работающего с большими данными, становится важным во многих спортивных организациях, которые всегда ищут улучшения и конкурентные преимущества».
Но... В чем суть этой революции? Внедрение больших данных в футболе помогает расширить возможности игроков и улучшить их результативность, предоставляя техническому персоналу возможность прогнозировать и принимать соответствующие решения относительно своего состава. Более того, нельзя отрицать, что его применение оказало влияние на управление информацией, позволив командам проводить исчерпывающие оценки, как они никогда раньше не делали, а также помогая предотвратить травмы.
Таким образом, мы можем получить более полные модели спортивного менеджмента благодаря применению больших данных и их анализа. а также превосходные выступления в футбольных командах. Это вынудит будущие футбольные исследования принять более комплексный междисциплинарный подход, в котором тренерский состав в первую очередь будет включать аналитиков производительности, ученых по упражнениям и биомехаников, чтобы разобраться в сложных наборах данных. Таким образом, будущее сотрудничество между аналитиками данных и спортивными аналитиками станет ключом к более эффективному применению этих подходов. И все более широкое использование более развитых методов анализа данных ставит новые задачи перед будущими спортивными учеными.
Итак, что же означает Большие данные в футболе? Накопление большого количества данных или информации, а также процедуры, используемые для поиска повторяющихся закономерностей в процессе анализа указанных данных. В этом футбольный 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?
Познай себя и своего соперника
Одним из аспектов, который был ключевым с момента появления больших данных в спорте, является создание стратегии, основанной на данных. «Представлено несколько вариантов, связанных, по сути, с анализом собственной и конкурирующей команды, широко известным как конкурентная среда. В этом смысле используются многочисленные показатели, некоторые более персонализированные, а другие менее, которые служат для объективного описания игровых моделей, систем, занятости пространств и, конечно же, характеристик команд и игроков», — говорит Дэвид Р. Саес, генеральный директор компании Кампус спортивных данных.
Генеральный директор Sports Data Campus отмечает, что видеоанализ вызывает все больший интерес. Есть много отчетов, которые позволяют сделать выводы на основе просмотра видеоизображений. 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 постоянно прилагать для достижения определенных результатов. Производительность в велоспорте в некотором смысле проще, чем в футболе. По этой причине сегодня это гораздо более эффективно».
Избегайте травм игроков
Забота о спортсменах и спортсменах — еще одно важное применение анализа данных. «Его используют для того, чтобы не только продлить спортивную карьеру, но и свести к минимуму риск получения травмы», — объясняет Саес, имея в виду в данном случае футбол.
Здесь информация поступает из самых разных источников, которые влияют на здоровье спортсмена. «Спортивные, биометрические, физические, генетические и химические данные объединяются. И все они используются для разработки моделей тренировок с персонализированным управлением нагрузкой с целью предотвращения травм, особенно тех, которые вызваны мышечной перегрузкой».
Привлечение талантов
Как в футболе, так и в других видах спорта роль продвинутой аналитики при подписании контрактов выделяется. В красивом спорте в настоящее время это основное применение: привлечение талантов.
В футболе может быть игрок с определенными характеристиками, который хорошо поработал в вашей команде, то есть в контексте, где он взаимодействовал с 10 другими игроками на поле, не без упоминания о том, что соперник также играет роль, заслуживающую отдельного анализа. Большие данные помогут вам найти подходящего игрока для любого случая, используя правильные переменные.
После сбора информации об игре и выступлениях игроков ее необходимо обработать. Это еще одна важная часть, поскольку она определяет, что имеет значение и в какой степени. В то же время на этом этапе снижается вес факторов, которые не являются столь фундаментальными для конечного результата.
Очистка и обработка данных обычно выполняются с помощью языков программирования, таких как R или Python. PySpark выделяется разработкой или использованием моделей и алгоритмов машинного обучения, ориентированных на разработку аналитических, прогнозирующих моделей или моделей искусственного интеллекта.
Отображать
После проведения обработки, в зависимости от пользователя, который собирается работать с результатами, они представляются в том или ином виде. Что касается дизайна информационных панелей или представления отчетов, существует множество инструментов. Часть, известная как «визуализация», является ключевой для эффективности процесса.
Во многих случаях эта визуализация предназначена для таких людей, как тренеры, спортивные директора, физиотерапевты. Короче говоря, люди, которым приходится принимать решения по определенным аспектам соревнований и спортсменов. Но это не специализированные профили данных, поэтому информация должна передаваться в удобном для просмотра виде.
Информированное принятие решений
Отсюда и вступают в силу выводы, сделанные из всего процесса. Они становятся фактором принятия решений, который становится все более актуальным. Тренеры, скауты и 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 данным, работающий в спортивной среде, четко представлял себе концепции игры, поскольку их анализ, начиная с этапа генезиса, будет иметь гораздо большую ценность.
В конце концов, мы должны помнить, что большие данные используются для дополнения знаний спортивных профессионалов. Его использование растет, но все еще неравномерно между различными дисциплинами. Следует проводить различие между индивидуальными и командными видами спорта, поскольку в индивидуальном виде спорта приходится анализировать меньше переменных, а окружающая среда гораздо более контролируема. В командном виде спорта возможности увеличиваются. Ключом и сложностью является взаимодействие. Поэтому анализировать сложнее.
Оставайтесь с нами во второй части этого поста, где мы расскажем вам все о том, как его применить!
И если вам уже ясно, что большие данные — это то, чему вы хотите посвятить себя, то чего вы ждете, чтобы выполнить наши Магистр спортивных больших данных.
