Bagaimana Big Data Telah Berubah Olah Raga

LANGSUNG CIUT NYALI LAWANNYA..!! 10 RAKSASA GULAT TERBESAR DI DUNIA #YtCrash (November 2024)

LANGSUNG CIUT NYALI LAWANNYA..!! 10 RAKSASA GULAT TERBESAR DI DUNIA #YtCrash (November 2024)
Bagaimana Big Data Telah Berubah Olah Raga

Daftar Isi:

Anonim

Penggunaan data besar di berbagai industri, termasuk keuangan, kesehatan dan pemasaran, semakin populer. Data besar mengacu pada analisis data historis yang besar untuk menemukan tren utama dan membuat keputusan bisnis yang lebih baik. Secara khusus, penggunaan data besar dalam olahraga telah menyebabkan organisasi olahraga mengembangkan departemen analisis. Dari empat olahraga utama di Amerika, dilaporkan bahwa 97 persen tim MLB dan 80 persen tim NBA mempekerjakan profesional analisis.

Kumpulan data mentah mentah secara massal sekarang dapat dianalisis melalui proses statistik seperti analisis prediktif dan teori permainan. Analisis data terus mempengaruhi bagaimana permainan dimainkan dalam hal kinerja individu dan efisiensi.

Moneyball

Sebelum masuknya analisis data baru-baru ini dalam olahraga, General Manager Oakland A Billy Beane menggunakan analisis data untuk mengidentifikasi pemain yang kurang menghargai saat membangun tim bisbolnya. Dengan menggunakan statistik dan pemodelan prediktif, teknologi dan analisa loyo Beane untuk mengatasi kendala tutup gaji. Analisis prediktif melihat pola dalam data historis untuk menentukan kinerja dan tren masa depan. Dengan kemajuan algoritmik dan biomedis, industri olahraga memiliki kepercayaan yang lebih besar dalam memprediksi dan mengukur keberhasilan pemain saat ini dan masa depan.

Biasanya disebut sebagai teori Moneyball, Beane menyarankan persentase on-base dari seorang pemain penting dalam memprediksi keberhasilan tim dan gaji pemain. Persentase on-base yang tinggi dapat dikaitkan dengan pemain yang secara finansial undervalued di pasar. Teori Beane terus mempengaruhi pembangunan barisan Oakland A. Selama 30 musim terakhir, OBP yang disesuaikan dari jajaran Atletik berada di 90 persen tim MLB teratas. (Untuk lebih, lihat: Big Play In Big Data .)

NBA Data Analytics

NBA setara dengan Moneyball terutama dikaitkan dengan General Manager Houston Rockets Daryl Morey. Sebagai pendukung setia analisis olahraga, Morey telah mengkomersialkan analisis di NBA dan mendirikan Konferensi Sloan Sports Analytics MIT. Tujuan dari konferensi MIT tahunan adalah untuk menyediakan sebuah forum untuk diskusi dan promosi peningkatan peran analisis dalam industri olahraga. Di NBA, analisis data telah memberi tim cara yang lebih baik untuk mengukur efisiensi pemain dan efektivitas pertahanan. Nilai pemain bisa diukur dengan sejumlah metrik, termasuk rating efisiensi pemain, menang dan menang di atas pemain pengganti.

Temuan Morey telah banyak mengubah permainan bola basket dengan mempromosikan sistem up-tempo yang mendukung jeda cepat dan bertiga dalam tembakan midrange. Akibatnya, Morey's Rockets telah mencoba tembakan midrange paling sedikit selama dua musim terakhir.Demikian juga, usaha lapangan tiga titik telah menjadi indikator sukses tim yang kuat. (Baca lebih lanjut tentang gangguan data: Bagaimana Data Besar Berubah Menjadi Keuangan .

Teknologi Pelacakan

Inovasi teknologi adalah untuk melanjutkan penelitian kebugaran dengan melacak bagaimana orang berolahraga dan berolahraga. Semua 30 arena di NAC mendukung teknologi pelacakan SportSUSE STATS, yang memberikan statistik pemain dan tim. Dengan bantuan enam kamera pendeteksi gerakan, pemilik dapat mengumpulkan kumpulan data untuk melacak kemampuan pemain dan menjalankan rencana permainan.

Selain kamera pendeteksi gerakan, perangkat yang dapat dipakai berkontribusi pada biomekanika yang lebih baik dalam olahraga dan kebugaran pribadi. Dari band ke pakaian, teknologi telah membantu dalam menentukan atlet stres fisik yang bertahan. Dengan data real-time dari kecepatan ke detak jantung, pelatih dan dokter dapat merancang program unik untuk setiap individu. Selanjutnya, kekayaan informasi yang dikumpulkan oleh teknologi yang dapat dipakai pada akhirnya akan memberi wawasan tentang bagaimana aktivitas mempengaruhi kesehatan dan memprediksi cedera. (Untuk informasi lebih lanjut, lihat: Analisis Rasio: Menemukan Data .

Garis Bawah

Seiring kemajuan teknologi, mengumpulkan data mentah banyak terus mentransformasikan analisis di banyak industri. Secara khusus, telah terjadi implementasi analisis data secara luas di olahraga utama Amerika. Pengumpulan data dan analisis selanjutnya difasilitasi oleh kamera dan teknologi yang dapat dipakai dan tercermin dalam pilihan pemain, keputusan pembinaan dan rencana permainan. Tidak hanya analisis data yang mempengaruhi produk di lapangan, analisis prediktif memberikan wawasan tentang keterlibatan penggemar. Seiring industri olah raga telah menerima analisis data secara luas, alat ini digunakan untuk melengkapi, bukan mengganti metode tradisional.