体育大数据产业体系结构的分析与优化*

李桥兴 胡雨晴 吴俊芳

（1.贵州大学管理学院；2.贵州大学体育学院，贵州 贵阳550025； 3.桂林电子科技大学，广西高校云计算与复杂系统重点实验室，广西 桂林541004）

自“全民健身运动”上升为国家战略以来，如何建设体育强国已成为政界和学界关注的焦点。《体育强国建设纲要》提出我国要加快推动互联网、大数据、人工智能与体育实体经济深度融合。体育产业作为全民健身计划的主体产业，随着新时代信息技术的迅速发展会出现众多创新性的发展模式。大数据是能够渗透到各行业的特殊战略资源，推动传统及现有产业向信息化、高级化方向转变。大数据技术在体育领域的运用促使体育大数据新业态的产生，体育大数据产业较现有体育产业相比，更有利于体育强国目标的实现。近年来，关于体育产业的研究主要集中于发展逻辑[1]、动力机制及升级路径[2]、发展机遇及挑战[3]等方面，而对体育产业结构研究则多从定量优化[4]、布局政策[5]等角度展开。本文在归纳整理有关体育产业和大数据产业体系的内涵界定、发展现状等研究基础上，探讨了体育大数据产业的定义、体系结构及结构问题，并进一步提出相应的优化对策，以期为我国体育大数据产业健康发展提供参考。

1 内涵界定

1.1 体育大数据产业

首先，明确大数据产业的定义。学术界和政界主要围绕数据价值流程对大数据产业作出界定。普遍观点认为大数据产业是以数据服务为主并基于互联网、物联网等新兴信息技术的一系列产业的总和，其涵盖了大数据从产生、处理到应用实现价值的所有经济活动[6]。大数据产业与其他传统产业的不同之处在于，其内核是数据，产品也是通过相应的设施和技术进行挖掘处理后能够服务于各类对象的数据产品。产生数据并不仅限于单一行业。随着生产经营活动的变化，数据也一直呈现着数量、结构、速度上的变化，最后发展成为庞大的动态数据集合。通过对此类数据集合进行挖掘分析，又能够服务于各行各业并帮助相关产业转型升级。因此，大数据产业是一个以数据价值实现为主并能够应用于各行业的综合性产业。

其次，明确体育产业的定义。自1993 年原国家体委发布《国家体委关于深化体育改革的意见》以来，全国政界、学术界纷纷开展体育产业界定和体系完善工作。学术界关于体育产业内涵的认识不完全统一，并存在五类主要的代表观点[7]：（1）是一系列体育服务行业的总称，且以活劳动方式提供服务；（2）归属于体育事业，是其中进入市场并能获得利润的一部分，其分析思路是从商品到市场再到产业；（3）虽不等同于体育事业，但存在交叉部分，且在一定情况下能够相互转换；（4）是体育事业在市场经济背景下的别称；（5）是有关体育的一切经济活动的集合。学术界探讨体育产业时几乎都涉及到体育产业与体育事业的辩证关系，但究其本质还是只在于体育产业注重营利性而体育事业则关注社会公益性和非营利性[7]。另外，政界最早关于体育产业内涵界定的文件是2008 年发布的《体育产业及相关产业分类（试行）》。而后有学者提出，体育产业是为社会公众提供体育服务和产品的活动，以及与这些活动有关联的活动的集合[8]。之后，政府部门又陆续发布2015 年版和2019年版的相关文件，指出体育产业是为社会提供各种体育产品（货物和服务）和体育相关产品的生产活动的集合[9]。显然，该定义代表了体育领域的主流观点并受到大众的普遍认可。

结合大数据产业和体育产业的内涵界定，本文根据产业经济学理论进一步提出体育大数据产业的定义，即基于大数据科学技术向社会提供各种体育产品和服务的经济活动的总和。其中，基于大数据科学技术主要包含大数据资源、大数据技术、大数据思维模式等三个方面的内容。（1）大数据资源：可分为运动员数据、非运动员数据和体育传媒数据。运动员数据指主要来源于专业智能记录设备所采集的专业运动员在训练、竞赛等过程中身体和形态各项指标变化的数据。非运动员数据指非专业运动员出于健康考虑，在日常锻炼、健身等过程中通过主动上传或软件自动记录的身体各项指标变化的数据。体育传媒数据指通过互联网发布和传播的体育新闻、资讯、赛事等数据。（2）大数据技术：指涉及体育相关数据的捕捉、存储、管理、处理、挖掘等软件开发和硬件制造技术。（3）大数据思维模式：指遵循“数据-技术-应用”的思维模式，利用大数据分析技术挖掘体育类大数据价值再应用至体育产品和服务提升。与传统的体育产业相比，体育大数据产业更注重利用数据创造价值，以便于体育组织在管理、竞赛、训练等活动依托于海量数据和新兴技术，并使相关活动能够得到更好地开展。数据资源将呈现全面、具体、准确的特征，并且获取体育类数据不再依赖于人工记录、问卷调查等方式而是可以利用智能终端，随时随地采集各类“自然数据”[10]，避免了由传统方式所带来的数据缺失、不真实、不精确的损失。

1.2 体育大数据产业链

体育大数据产业作为大数据与现有体育产业融合发展的新业态，更多的是强调体育数据价值的应用，其应用过程体现在体育大数据产业链中。结合体育大数据产业的内涵，本文从体育大数据价值实现角度，将体育大数据产业链分为体育数据采集、体育数据处理和体育数据应用等三个主要环节（见图1）。体育数据采集环节为整个产业链的上游，是指对运动员、非运动员和体育传媒数据进行收集、整合的过程，主要为下一环节提供原始体育数据。体育数据处理环节作为产业链的中游，起着承上启下的作用，需要先接收来自上一环节的原始数据，再通过数据存储、数据传输、数据挖掘等大数据处理技术向下一环节输送体育数据产品。体育数据应用环节处于产业链的下游，是将体育数据产品根据不同需求转化为具体服务和应用的过程，包括体育赛事实时直播、体育产品精准营销等应用。体育大数据产业链贯穿体育大数据的整个生命周期过程，各个环节层层递进，共同推动体育大数据的价值实现。

图1 体育大数据产业链

2 体育大数据产业体系的结构分析

与体育大数据产业内涵研究相似，本文探究体育大数据产业体系结构，需建立在大数据产业、现有体育产业体系结构的基础上，联系实际总结归纳出体育大数据产业体系结构。本节将以此思路展开分析。

关于大数据产业体系结构划分，学者们基于不同角度持有不同看法。大致包括数据资源、数据服务应用、基础设施等内容。关于体育产业业态，学术界普遍将其划分为核心产业、外围产业和相关产业。早期，人们将体育核心产业分为体育竞赛表演业和体育健身服务业，外围产业分为体育中介服务业和其他体育服务业，相关产业分为体育用品业和体育建筑业[8]。之后，人们将原有的其他体育服务业分解为体育彩票业和体育培训业，并将属于核心产业中体育竞赛表演业部分的体育场馆管理业划分到外围产业中[11]。也有学者按照管理范围和产品性质分别对体育产业进行划分，即前者分为主体、体办和相关产业，而后者分为服务业和配套业[12]。根据最新的体育产业分类文件，从国民经济行业分类的角度，可以发现体育产业虽隶属于第三产业，但还涵盖第二产业和第三产业的部分产业。如体育用品制造业和体育场馆建筑业属于第二产业，而体育教育培训业和体育传媒与信息服务业等属于第三产业。作为大数据产业与体育产业的融合产业，体育大数据产业也具备了与两者相似的特征，即不限于单一行业。凡与体育大数据相关的行业都可作为体育大数据产业的一部分。本文从行业性质的角度将体育大数据产业体系划分为体育大数据基础配套业和体育大数据服务应用业两大部分（见图2）。

图2 体育大数据产业体系结构

基础配套业指涉及体育大数据采集、捕捉、传输的智能运动装备业，包括可穿戴智能设备产业（指可穿戴智能设备的制造和销售等活动）、智慧健身场馆建造业（指智慧健身训练系统开发、场地设施建设等活动）、其他智能运动设备产业（指除可穿戴的其他智能运动设备的制造和销售等活动）。服务应用业指利用大数据技术将数据产品应用到各类体育行业并提供对应服务的活动，包括基于大数据分析的体育竞赛培训业，利用大数据技术进行实时赛事转播和体育新闻传播的互联网体育传媒服务业，依托互联网平台的体育资源管理、体育产品精准营销、体育健康医疗、体育旅游文化等智能平台服务业。鉴于大数据分析处理等所需的技术和硬件设施对于所有大数据相关行业来说都是通用的而并不仅限于体育大数据产业，因此，为了将体育大数据产业与其他产业区分开来，此次划分不考虑大数据通用的软硬件设施部分。

2.1 基础配套业

基础配套业为体育大数据价值实现的基本，主要指以捕捉体育大数据为核心的智能运动装备业。目前最为普及且被大众密切关注的智能运动装备是以智能手表、智能手环为代表的可穿戴智能设备。据IDC 数据显示，从2012 年开始，全球可穿戴智能设备出货量呈持续增长态势，2018 年达17215 万台，但其增速在2013 年开始逐步降低，并于2016年降至最低，为27.2%。2014 年为中国智能硬件发展元年，其后中国可穿戴智能设备产业开始逐步发展起来，并且直到2019 年的第一季度，该产业平均每年增速都在28%以上。根据2018 年数据，在可穿戴智能设备中，智能手表的市场份额占比最多，为38%；智能手环次之，为36%；智能耳机占比居第三，为22%。国内本土企业也逐渐关注可穿戴智能设备产业，其中小米、华为、步步高、奇虎360 在整体市场排名中均在前五之列，第三位为美国苹果公司[13]。不止是可穿戴式智能设备，其他智能运动设备产业也在不断发展。早在2015 年，李宁公司就宣布正式进军智能运动领域，并于同年与简极科技公司共同推出全球首款智能足球，之后又与其他科技公司合作推出智能篮球。除此之外，国内市场还涌现出如赛鲁班等智慧健身科技公司，致力于智慧健身训练系统、健身智能技术的研发，并打造新兴智慧健身场馆。总体而言，我国体育大数据基础配套业正处于快速向上发展阶段。

2.2 服务应用业

服务应用业是体育大数据价值的转化，利用大数据分析技术和思维模式推动体育行业转型升级。在体育竞赛培训方面，服务应用业不再以封闭的经验型培训方式来训练专业运动员，而是转向开放的基于数据科学的培训方式。传感、生物可识别、数据挖掘等现代科学技术手段都能够用于对参加竞赛的专业运动员进行分析和评估，其技能优点、动作轨迹亦将被公开捕捉和记录，还可用于提供竞赛选材、运动技能提升的决策方案，同时竞赛评判结果也能更加公正、准确。互联网体育传媒主要指体育赛事实时直播和体育传播“碎片化”[14]。大数据强调实时性，针对大型体育赛事，如何通过数据传输技术将其即时输送到各终端设备，将成为体育传媒的重要内容。体育传播“碎片化”指基于互联网平台、大数据技术，体育新闻传播方式呈现多元化、受众群体呈现大众化、受众者和传播者呈现模糊化、资讯发布呈现实时化、资讯浏览呈现快速化[10]。在体育智能平台服务方面，通过开发体育APP 并以此为平台载体，向用户推送线下体育资源实时使用情况、根据用户运动偏好精准推送体育广告、引入健康医疗项目为用户提供运动指导和养生康复服务、带动用户以体育的方式在旅游文化中由观赏型向体验型转变。

以网球赛事为例，网球赛事一直是体育大数据关注的热点领域。IBM 整合8 年近9000 场网球大满贯比赛的4100 万个数据点，经数据挖掘处理得出制胜关键指标，帮助分析和预测球员取胜趋势。在2013 年温网赛上，举办方借助IBM内容分析工具建立社交舆论视图，对每秒可超过40 条Twitter 的社交数据进行实时分析，得出热点话题的社交舆论图。在2015 年中网赛上，举办方则是对3.5 万条新浪微博社交数据进行舆论分析。

3 体育大数据产业体系结构的优化策略

在分析体育大数据产业体系结构并结合我国体育产业发展现状的基础上，本节继续探讨我国体育大数据产业体系结构的存在问题并提出相应的对策建议。

3.1 问题分析

总体而言，体育大数据产业正处于发展初期。作为大数据技术和体育产业的融合产业，其产业体系结构也同样存在着相似的问题。

（1）大数据技术融合应用层次低。体育大数据产业的核心在于体育大数据的价值实现，而大数据技术作为数据价值的实现手段，是体育大数据产业发展的关键。大数据技术在体育领域特别是大型体育赛事中的应用最为广泛，但我国在应用上还不够成熟。如篮球领域的CBA 与NBA 相比，其数据仅能统计简单的基础数据，缺乏对手快攻得分、外线球员贡献度等更为精细的复杂数据。因此我国大数据技术尚未与体育赛事实现协同发展，在体育产业中融合应用层次较低。

（2）子行业间存在“数据壁垒”。我国体育产业本身发展并不十分开放透明，各子行业之间相对闭塞，部门数据不能完全实现共享，信息交换不及时，即存在“数据壁垒”。大数据强调实时性和共享性，“数据壁垒”会导致体育大数据在价值实现过程中出现脱节，从而阻碍各行业部门协同发展的进程。

（3）服务应用业发展强度低。现有体育产业内部结构一直存在不合理问题，具体表现在体育用品业占比高，而体育服务业占比低。据最新数据显示，2017 年我国体育用品制造、体育场地设施建设等相关产业总量占体育产业总量达83%，而体育管理活动、体育竞赛表演活动等服务业所占比重偏低[15]。在体育大数据产业中也存在类似的问题，基础配套业如可穿戴智能设备制造等行业发展迅速且市场竞争激烈，但服务应用业还处于初步发展阶段，发展强度不高。

3.2 优化建议

（1）注重核心技术创新。我国大数据核心技术虽发展势头迅猛，但与发达国家相比还有较大差距。体育大数据产业不再依托原有老旧的计算机技术，而是通过整合生物识别、物联传感等新兴信息技术，完成对体育运动数据的捕捉、存储和分析任务。基于此，体育部门需注重大数据核心技术创新，加强高校、科技企业、科研院所之间的研发合作，建立技术研发联盟，为科技创新营造有利环境。

（2）关注智能平台建设。体育器械资源、健身教练资源以及体育赛事资源等一直都是体育用户关注的重点。我们通过搭建体育智能平台，将线下与线上资源整合到一个共享的智能平台上，能够有效配置体育资源，打破“数据壁垒”。基于此，体育部门应积极部署平台战略，建立体育数据中心，实现所有体育相关行业数据的互联互通，促进体育传播并带动更多非体育用户融入。

（3）加强服务应用能力。随着大数据战略的实施，国内不断涌现出大批的大数据企业，但体育服务应用型企业并不多，且体育产业一直以来都面临着制造业发展迅速、服务业发展缓慢的结构性问题，表明体育产业的服务应用能力不强，在体育大数据产业中同样如此。因此，体育部门应鼓励本土大数据服务应用型企业的发展，逐渐培育出少数龙头企业，再积极引导龙头企业发挥标杆作用，带动其他企业共同发展。同时，体育部门还要加强与国际知名体育大数据公司如IBM的合作，借鉴其先进的技术和模式，提升体育大数据服务应用的能力。

4 结语

体育大数据产业是大数据时代下体育产业发展的新形态。大数据的发展模式已经给现有的体育产业带来了结构和商业模式等方面的转变。本文通过整理体育产业和大数据产业的相关文献，探讨了体育大数据产业的内涵定义、产业链构成、产业体系结构等，同时针对我国体育产业发展现状探讨了体育大数据产业体系结构的存在问题并提出优化建议，希望能为体育大数据产业发展实践提供指导思路。