Аналитика данных в спорте

Аналитика данных в спорте

Размер и объемы данных, доступных в современном мире благодаря техническому прогрессу, кажутся невообразимым. Спортивные команды могут использовать эти доступные данные для своей пользы. Когда речь идет о спортивной аналитике, часто приходит на ум фильм «Moneyball», но сам фильм показывает только то, что логически исходит из нее. Спортивная индустрия использует спортивную аналитику, чтобы увеличить доходы, улучшить производительность игроков и качество игры команды, предотвратить травмы и многое другое.

Все эти данные - прекрасный ресурс, однако без наличия людей анализ не имеет смысловой нагрузки. Аналитика в настоящее время пользуется большим спросом, так как многие команды разрабатывают целые подразделения только для анализа статистики, чтобы стать лучшей программой в лиге. Другими словами,  аналитику используют для получения конкурентного преимущества. Поскольку технологии продолжают развиваться, ожидается, что в ближайшие годы появятся несколько новых разработок. Некоторые усовершенствования включают в себя интеграцию источников данных для развития конкуренции, информирование о том, почему эти данные полезны и необходимы, и привлечение новых фанатов. Данные полезны для многих в отрасли, включая тренеров, менеджеров, агентов, скаутов, специалистов по маркетингу, медицинского персонала и аналитиков.

Благодаря имеющейся технологии, спортивные аналитики могут получать данные и создавать детальные, но простые визуализации для общения с другими ключевыми лицами, принимающими решения в команде. Многие команды используют программу под названием SAS (для примера) для управления и понимания своих данных. Программа, например, оказала большое влияние на команду NBA, Orlando Magic. Благодаря SAS, Orlando Magic входит в число самых прибыльных в НБА, несмотря на то, что находится на 20-м по величине рынке. Многие команды видят, насколько это имеет влияние, и поэтому им рекомендуется уделять больше внимания своему аналитическому отделу, который может включать в себя инвестиции в такие ресурсы, как SAS.

Другие ресурсы для сбора данных включают носимые технологии, которые могут использоваться по многим причинам. Одним из примеров этого являются игроки NFL, носящие устройства в шлемах для получения данных, чтобы помочь минимизировать травмы. Носимая технология становится все более популярной среди других команд и лиг, чтобы помочь в предотвращении травм и производительности игроков. Расширение технологического потенциала мотивирует все больше лиг поближе взглянуть на лучшие ресурсы для аналитики, чтобы те, которые ищут команды конкурентного преимущества.

Другим аспектом аналитики данных в спорте является использование данных для увеличения доходов и улучшения опыта болельщиков. Когда продажи билетов и посещаемость снижаются по сравнению с предыдущими сезонами, задача спортивного аналитика - оперативно огласить цифры и изменения по сравнению с предыдущими сезонами. Это всего лишь один пример данных, которые собираются и анализируются, чтобы помочь увеличить посещаемость фанатов и посещаемость из года в год. Многие спортивные аналитики говорят, что наиболее влиятельным фактором продажи билетов является рекорд побед и поражений спортивных команд. Спортивные аналитики могут сравнивать другие формы данных с этими числами, чтобы определить основную причину и в дальнейшем передавать информацию спортивным маркетологам или другим профессионалам, занимающимся продажей билетов и опытом поклонников.

Эффективная передача данных - это то, к чему сводится спортивная аналитика. Кто угодно может формировать статистику, но если он не может объяснить смысл того, как это может помочь улучшить команду, тогда статистика бесполезна. Спортивная аналитика имеет решающее значение для многих команд, помогая им стать лучшими благодаря интерпретации и анализу статистики, полученной в тренировках и играх. Поскольку технологии и ресурсы прогрессируют для сбора данных, спортивная аналитика становится все более важной областью, поскольку команды стремятся получить конкурентное преимущество перед своими оппонентами. В мире, разбирающимся в технологиях, где мы живем, имеет смысл использовать данные и спортивную аналитику только в качестве преимущества при выводе спортивных команд на новый и улучшенный уровень.

Похожие новости
Комментарии

нет

Авторизуйтесь чтобы оставить комментарий!