大数据时代的到来对体育的影响

孙岩 李云超

中图分类号：G81 文献标识：A 文章编号：1009-9328（2014）06-000-01

摘要由于科学实验与互联网的飞速发展，出现了大数据。在大数据时代，数据挖掘在体育领域中发挥了显著的作用，从大量的数据集中去分析和挖掘潜在价值。数据就像一个神奇的钻石矿，当它的首要价值被发掘后仍能不断给予。它的真实价值就像漂浮在海洋中的冰山，第一眼只能看到冰山的一角，而绝大部分都隐藏在表面之下。

关键词大数据体育影响

一、前沿

随着科技的进步和人们生活的互联网化，围绕大数据的应用范畴将越来越多。如今“大数据”这个词汇越来越火，但相当多的人并不清楚大数据究竟是什么。让人们更能直接感受到大数据存在的场景却是体育运动。

二、大数据概述

大数据(big data)，或称巨量资料，指的是所涉及的资料量规模巨大到无法通过目前主流软件工具，在合理时间内达到撷取、管理、处理、并整理成为帮助企业经营决策更积极目的的资讯。首先，大数据是结构化数据、半结构化数据与非结构化数据的总和。在如此庞大的数据中，只有10%的数据是存储在数据库中的结构化数据，其余的则是邮件、视频、微博、帖子、页面等点击等产生的大量的半结构化数据、非结构化数据。其次，大数据的“大”意义具有多样性。再次，大数据的“数据”不是数据储存，而是数据获取与数据应用。不能只空谈“大数据”的概念而不谈“分析”，“分析”才是承接大数据的价值体现。

三、体育领域中的大数据

《点球成金》这部电影点醒了不少企业家，那些看似呆头呆脑，缺乏运动细胞的数据分析人员原来都是火眼神探，那些看似无聊的数据下其实埋藏着金矿。在体育界，数据分析已经走到了企业应用的前面，传感器和3D雷达正采集着大量的运动员数据，而数据分析的广泛应用也促使职业体育内部发生着广泛而深刻的变化。从高尔夫到网球，从橄榄球到足球，数据分析如今正席卷职业体育界。每次击球，每次挥杆都可能会影响整场比赛的结果。运动员和球队如今越来越依靠数据分析来使他们更快更强。

IBM赞助网球赛事并提供技术支持始于1993年，在1998年，IBM就为美国网球公开赛提供了虚拟化技术。从2005年以来，IBM通过Slam Tracker追踪了四大满贯赛事八年来的全部8128场比赛，每场比赛收集4100万个数据点。有了这些数据，我们可以知道Ace球的数量，对比赛结果的影响很大，首先被破发的选手失败的可能性很大。

在网球领域，大数据包括锦标赛、比赛和球员统计，基于数据挖掘可以告诉小威廉姆斯，要战胜莎拉波娃，接对方一发的回球得分率要争取超过36%；而莎拉波娃要打败小威廉姆斯，接对方一发的回球得分率要争取超过28%。在互联网时代，数据的获取相对容易，但分析挖掘出大量数据中存在的价值，仍是一个重要的课题。

美国目前大约已有20支NBA球队，使用由IBM公司开发的数据挖掘应用软件Advanced Scout系统来优化他们的战术组合。教练通过对球员及赛场采集的大量信息，通过数据分析来临场决定替换球员。教练员可以在家里或在工作途中运用此工具对储存在NBA中心服务器上的数据进行挖掘。在系统中，每场比赛的时间都按得分、抢断、助攻、失误等等指标被统计分析，且时间标记让教练员方便借助回放和定位NBA比赛的录影片段来帮助理解统计结果的含义。通过挖掘数据背后的含义，来制定每场比赛的排兵布阵，以及战术打法。

在NBA的官方网站上，有专门的统计页面，这里面把NBA历史上收集的几乎所有球员、球队信息以非常易用的方式提供出来，后台使用了SAP HANA这样的内存分析数据库，以应对网站数以万计的访问者的访问，提高随机、灵活查询的速度，提供了一种前所未有的用户体验，对上百个指标的不同过滤、统计、排序等等，可以定制分析报表，而不需要大量固化报表格式和场景。一个看似并不“高科技”的体育项目，都可以如此利用“大数据”的手段，以提供非常优秀的用户体验，从数据收集到数据统计和挖掘，到优秀的数据展现，都值得其他项目向其学习。

大数据对体育的影响不仅仅表现在运动场上，随着移动互联和计算机技术的飞速发展，对大数据的信息挖掘在体育产业中的作用也不可小视。根据特定的客户人群，向他们推送一些其他赛事的广告信息，从而增加赛事门票销售收益。数据挖掘从技术上可以判断哪些是他们潜在的最有价值客户、支持修改或重新制定产品推广策略，从而把合适的产品推销给需要他们的客户群体，以便用最经济的促销获得最好的销售结果。此外，对大数据的挖掘还可以对体育博彩线和运动员表现进行分析，成功找出其中的不正常交易。因此，建立系统的数据网络，及时、有效地利用数据挖掘技术，可以更好推动体育产业的进一步发展。

用分析从大量的数据中寻找相关性模式，发现以前不为人知的、超越于平凡知识之上的、至关重要的新知识。这样的新知识，是隐藏在表象之下的获胜关键，是决定竞争结局的密码，是价值，是财富，是自我实现之路。这才是为什么那大数据倍受追捧的原因。

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