खेलों में डेटा विज्ञान की शक्ति का दोहन

स्पोर्ट्स मार्केट में डेटा साइंस और एनालिटिक्स के 20.65% की दर से बढ़कर 2.93 बिलियन डॉलर होने की उम्मीद है। केपीएमजी द्वारा किए गए एक सर्वेक्षण के अनुसार, 97% खेल पेशेवरों का मानना है कि आने वाले वर्षों में डेटा साइंस और एनालिटिक्स सहित प्रौद्योगिकी का खेल उद्योग पर महत्वपूर्ण प्रभाव पड़ेगा।

संगठन ऐसे पैटर्न और अंतर्दृष्टि खोजने में सक्षम हैं जो पहले खेल व्यवसाय में डेटा विज्ञान को शामिल करने के कारण अकल्पनीय थे। प्रभावी गेम प्लान और रणनीतियों को विकसित करने के लिए बड़ी मात्रा में डेटा का आकलन करने के लिए अब डेटा साइंस तकनीकों का उपयोग किया जा रहा है। उदाहरण के लिए, खिलाड़ी के प्रदर्शन, मौसम, और अन्य कारक जो खेल के आंकड़ों को प्रभावित करते हैं, पूर्वानुमानित मॉडलिंग का उपयोग करके भविष्यवाणी की जा सकती है। खेल संगठन डेटा विज्ञान का उपयोग करके अपने बाजारों में अपनी स्थिति सुधारने के लिए अधिक बुद्धिमान निर्णय ले रहे हैं।

इसलिए यह समझा जाता है कि खेल क्षेत्र में योग्य डेटा विज्ञान पेशेवरों की आवश्यकता तेजी से बढ़ रही है। इसलिए, अब डेटा साइंस में कौशल बढ़ाने का सही समय है।

खेलों में डेटा साइंस क्यों और कैसे उपयोगी है?

डेटा साइंस का उपयोग मुख्य रूप से खेल उद्योग में अंतर्दृष्टि का मूल्यांकन करने के लिए किया जाता है। नीचे इस तथ्य पर कुछ और विवरण दिए गए हैं:

सूचित निर्णय लेना

खेलों में डेटा विज्ञान महत्वपूर्ण सामरिक निर्णय लेने में सहायक हो सकता है। उदाहरण के लिए, चेल्सी फुटबॉल क्लब के पूर्व प्रबंधक थॉमस ट्यूशेल ने केपा अरियाज़बलागा को खेल में बहुत देर से प्रतिस्थापित किया (चेल्सी और मैनचेस्टर सिटी के बीच 2021 यूईएफए चैंपियंस लीग फाइनल)। उसने ऐसा इसलिए किया क्योंकि वह आँकड़ों से जानता था कि पेनल्टी बचाने में केपा सबसे अच्छा है।

केपा ने दो पेनाल्टी को सफलतापूर्वक रोक दिया क्योंकि उम्मीद के मुताबिक पेनल्टी शूटआउट में चेल्सी जीत गई। ऐसे कई अन्य अविश्वसनीय उदाहरण हैं, विशेष रूप से NBA से।

लब्बोलुआब यह है कि पिच पर और बाहर डेटा द्वारा समर्थित निर्णय मजबूत और अधिक सटीक होते हैं।

आय में वृद्धि

टिकटों की बिक्री एक अन्य क्षेत्र है जहां खेल टीमें राजस्व बढ़ाने के लिए बड़े पैमाने पर डेटा साइंस का उपयोग करती हैं। टिकट की कीमतों का प्रभावी निर्धारण बिक्री का एक महत्वपूर्ण पहलू है। स्पोर्टिंग संगठन प्रमुख वित्तीय मेट्रिक्स की गहरी समझ हासिल करने के लिए डेटा का विश्लेषण करके अपने ग्राहकों और संगठन के लिए इष्टतम मूल्य स्थापित कर सकते हैं।

एक और उदाहरण है जब डेटा का विश्लेषण सीट की स्थिति, भोजन और पेय विकल्पों और अतिरिक्त क्लब सेक्शन विकल्पों जैसे तत्वों के बीच होने वाले ट्रेड-ऑफ को समझने के लिए किया जाता है।

खेलों में डेटा साइंस ऑनलाइन खेल के सामानों की बिक्री बढ़ाने में भी मददगार है। राजस्व को अधिकतम करने के लिए, खेल दल डेटा संग्रह, सफाई और संशोधन सहित विधियों का उपयोग करके उत्पाद डेटा का विश्लेषण करते हैं।

बेहतर प्रशिक्षण

हर सफल खेल मेहनती कोचिंग और कठोर अभ्यास का परिणाम है। हालांकि, आधुनिक तकनीकों में श्रम पर दिमाग पर जोर देने से प्रशिक्षण में सुधार होता है। कोचिंग और प्रशिक्षण को बढ़ाने के लिए खेल उद्योग में डेटा साइंस और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस को लागू किया जा रहा है क्योंकि यह एक महत्वपूर्ण तकनीक है। खेल उद्योग के साथ-साथ एथलीटों के प्रदर्शन संबंधी प्रशिक्षण में महत्वपूर्ण बदलाव आया है।

कोचिंग भी खिलाड़ियों के प्रदर्शन, ताकत, कमियों, प्रगति, और बहुत कुछ के विश्लेषण के साथ सुधार करती है।

विश्वसनीय टीम विश्लेषिकी

टीम की गणना डेटा साइंस द्वारा सहायता प्राप्त है। खेल की रणनीति, निष्पादन, टीम के लिए विशेष रूप से क्या फायदेमंद है, टीम को किस सिद्धांत को लागू करना चाहिए, और अन्य कारकों का अनुमान टीम एनालिटिक्स का उपयोग करके लगाया जा सकता है। प्रत्येक टीम के प्रदर्शन की जांच की जा सकती है, न कि केवल खिलाड़ी की।

सिस्टम का उपयोग करके टीम के खेल के परिणाम की भविष्यवाणी की जा सकती है। इसके अतिरिक्त, तकनीक टीम के समग्र प्रदर्शन और खेल में प्रत्येक खिलाड़ी के योगदान का आकलन करना आसान बना रही है। अगर टीम एनालिटिक्स सही है, तो गेम जीतने की संभावना अधिक होती है।

बेहतर खेल प्रदर्शन

प्रत्येक खिलाड़ी के प्रदर्शन या गतिविधि का मूल्यांकन करना जब वे वास्तव में मैदान पर खेल रहे होते हैं, चुनौतीपूर्ण कार्य होते हैं, लेकिन डेटा साइंस के साथ, प्रशिक्षकों/प्रशिक्षकों को खिलाड़ी के सूक्ष्मतम विवरण पर ध्यान केंद्रित करने की क्षमता मिलती है।

टीम की परवाह किए बिना इस तकनीक का उपयोग करके एक खिलाड़ी के प्रदर्शन में सुधार होता है। इसका उपयोग खिलाड़ी की ताकत और कमजोरियों को निर्धारित करने के लिए किया जाता है, जैसे कि उनके दौड़ने या शूटिंग की गति। फिर, इस ज्ञान का उपयोग करते हुए, प्रशिक्षक उन अभ्यासों को डिज़ाइन कर सकते हैं जो इन विशेष क्षेत्रों को बढ़ाने पर ध्यान केंद्रित करते हैं।

एक खिलाड़ी के विकास को भी पूरे समय ट्रैक किया जाता है। कोच निर्धारित कर सकते हैं कि किसी खिलाड़ी का प्रदर्शन कई खेलों या सत्रों में उनके प्रदर्शन के उपायों को ट्रैक करके बढ़ रहा है या गिर रहा है। इसके बाद वे अपने प्रशिक्षण कार्यक्रम को तदनुसार संशोधित कर सकते हैं।

स्रोत: डेलॉइट इनसाइट्स

चोट की रोकथाम

किसी एथलीट के मूवमेंट पैटर्न की जांच करके और किसी संभावित समस्या या असंतुलन की पहचान करके, डेटा साइंस चोटों की रोकथाम में भी सहायता कर सकता है। उदाहरण के लिए, डेटा साइंस किसी भी विचलन को खोजने के लिए धावक की चाल की जांच कर सकता है जिससे चोट लग सकती है। फिर, कोच और प्रशिक्षक प्रशिक्षण योजनाएँ बना सकते हैं जो इन समस्याओं का समाधान करती हैं और चोट लगने की संभावना को कम करती हैं।

इसके अतिरिक्त, इसे एथलीट की रिकवरी बढ़ाने के लिए लागू किया जा सकता है। डेटा साइंस एथलीट की नींद के पैटर्न, हृदय गति परिवर्तनशीलता और तनाव के स्तर जैसे डेटा की जांच करके एथलीट के लिए सबसे प्रभावी पुनर्प्राप्ति प्रक्रियाओं में अंतर्दृष्टि प्रदान कर सकता है। उदाहरण के लिए, यदि डेटा से पता चलता है कि एथलीट की नींद खराब गुणवत्ता की है, तो कोच आराम और स्वास्थ्य लाभ पर उच्च प्राथमिकता देने के लिए एथलीट के लिए प्रशिक्षण योजना को संशोधित कर सकता है।

लाइव स्पोर्ट्स अनुभव

बहुत से लोग खेल आयोजनों को लाइव या व्यक्तिगत रूप से देखने का आनंद लेते हैं। नवीन प्रौद्योगिकी ने लाइव खेल देखना आसान बना दिया है। हालाँकि, डेटा साइंस और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस इससे एक कदम आगे हैं और कई लाभ प्रदान करते हैं।

डेटा-संचालित प्रौद्योगिकियां लाइव स्पोर्टिंग इवेंट्स से विभिन्न प्रकार के डेटा को इकट्ठा करने में मदद करती हैं, जिसमें स्थल डेटा, सामरिक डेटा और पर्यावरण डेटा शामिल हैं। स्थान डेटा में स्टेडियम की क्षमता, टिकट बिक्री और व्यापारिक वस्तुओं की बिक्री, खिलाड़ी की स्थिति पर सामरिक डेटा, पासिंग पैटर्न, और सेट पीस रणनीतियों, और तापमान, आर्द्रता, हवा की गति और अन्य मौसम की स्थिति पर पर्यावरणीय डेटा शामिल हैं जो खिलाड़ी के प्रदर्शन को प्रभावित कर सकते हैं। .

कई और डेटा बिंदु हैं जिनका उपयोग खेल व्यवसायों द्वारा महत्वपूर्ण अंतर्दृष्टि प्राप्त करने के लिए किया जाता है।

डेटा साइंस उपयोग के वास्तविक उदाहरण

लिवरपूल एफसी (सॉकर/फुटबॉल) : लिवरपूल एफसी एक सॉकर क्लब है जो मशीन लर्निंग एल्गोरिद्म का उपयोग करके खिलाड़ियों की चाल में पैटर्न की पहचान करता है, जिसका उपयोग वे प्रत्येक खिलाड़ी के लिए व्यक्तिगत प्रशिक्षण कार्यक्रम विकसित करने के लिए करते हैं। यह खिलाड़ी के प्रदर्शन को अनुकूलित करने और चोटों के जोखिम को कम करने में मदद करता है। इसके अतिरिक्त, लिवरपूल एफसी संभावित हस्तांतरण लक्ष्यों की पहचान करने और उनके विरोधियों के प्रदर्शन का विश्लेषण करने के लिए डेटा विश्लेषण का उपयोग करता है। वे गोल लाइन तकनीक का भी उपयोग करते हैं।

अपने 2019-2020 प्रीमियर लीग अभियान के दौरान उन्होंने सबसे प्रभावी हमलावर पैटर्न की पहचान की। डेटा के साथ उन्होंने मैदान पर अपने खिलाड़ियों की स्थिति को भी अनुकूलित किया। इससे उन्हें अधिक गोल करने और अधिक गेम जीतने में मदद मिली, अंततः 30 वर्षों में अपने पहले प्रीमियर लीग खिताब की ओर अग्रसर हुए।

गोल्डन स्टेट वॉरियर्स : डेटा विज्ञान का उपयोग करने का एक उल्लेखनीय उदाहरण उनके 2015-2016 एनबीए चैंपियनशिप सीज़न के दौरान था, जहां उन्होंने एनबीए के इतिहास में सबसे अधिक जीत (73-9) के लिए नियमित-सीज़न रिकॉर्ड बनाया।

उस सीज़न के दौरान, टीम ने खिलाड़ियों के प्रदर्शन का विश्लेषण करने और उनकी खेल रणनीति को अनुकूलित करने के लिए डेटा विज्ञान का उपयोग किया । उन्होंने विभिन्न विरोधियों और स्थितियों के लिए सबसे प्रभावी लाइनअप और रणनीतियों की पहचान करने के लिए खिलाड़ी के आंदोलनों, शॉट्स और अन्य प्रदर्शन मेट्रिक्स पर डेटा का विश्लेषण करने के लिए मशीन लर्निंग एल्गोरिदम का उपयोग किया।

इसके अतिरिक्त, टीम ने खिलाड़ी के आराम और पुनर्प्राप्ति को अनुकूलित करने के लिए डेटा विश्लेषण का उपयोग किया। उन्होंने पहनने योग्य तकनीक का उपयोग करके खिलाड़ी के थकान के स्तर को ट्रैक किया, जिससे उन्हें प्रत्येक खिलाड़ी द्वारा खेले जाने वाले मिनटों की संख्या को अनुकूलित करने और अत्यधिक परिश्रम से बचने में मदद मिली।

मर्सिडीज-एएमजी पेट्रोनास फॉर्मूला वन : यह टीम फॉर्मूला वन रेसिंग में डेटा साइंस के उपयोग के लिए अच्छी तरह से जानी जाती है। वे दौड़ के दौरान अपने समग्र प्रदर्शन में सुधार के लक्ष्य के साथ, अपनी कारों के हर पहलू का विश्लेषण करने और प्रदर्शन को ट्रैक करने के लिए डेटा का उपयोग करते हैं।

2020 ऑस्ट्रियन ग्रैंड प्रिक्स के दौरान, टीम को एक कठिन निर्णय का सामना करना पड़ा जब उनके ड्राइवरों में से एक, लुईस हैमिल्टन को दूसरे ड्राइवर के साथ टक्कर करने के लिए समय दंड मिला, जिसके कारण हैमिल्टन को पिट स्टॉप के दौरान 5-सेकंड की पेनल्टी काटनी पड़ी, जिसने उन्हें अपने प्रतिस्पर्धियों की तुलना में एक महत्वपूर्ण नुकसान में डाल दिया।

इस नुकसान को दूर करने के लिए, टीम ने हैमिल्टन को उसके पिट स्टॉप के लिए लाने के लिए इष्टतम समय निर्धारित करने के लिए डेटा विश्लेषण का उपयोग किया। उन्होंने पिट स्टॉप बनाने के लिए सबसे अच्छा क्षण निर्धारित करने के लिए हैमिल्टन के गोद के समय, टायर पहनने और ईंधन की खपत के साथ-साथ अपने प्रतिस्पर्धियों के प्रदर्शन पर डेटा का विश्लेषण किया।

खेल विश्लेषिकी नौकरियां और करियर

खेल उद्योग में जितना अधिक डेटा विज्ञान विकसित होता है, नौकरी के अवसर उतने ही अधिक होते हैं। यह उन लोगों के लिए एक बहुत ही शानदार अवसर है, जो खेल से प्यार करते हैं और डेटा के प्रति रुचि रखते हैं। ये इच्छुक पेशेवर अब खेल और डेटा विज्ञान के चौराहे पर करियर बना सकते हैं। उदाहरण के लिए, डेटा विश्लेषण प्रबंधक या फ़ुटबॉल अनुसंधान विश्लेषक जैसे पदों के लिए डेटा विज्ञान की गहरी समझ आवश्यक है। डेटा साइंस का गहराई से अध्ययन करने के लिए, उद्योग द्वारा जांचे गए व्यापक पाठ्यक्रम के साथ एक पेशेवर डेटा साइंस कोर्स में शामिल हों।