Khai thác sức mạnh của khoa học dữ liệu trong thể thao

Khoa học dữ liệu và phân tích trong thị trường thể thao dự kiến sẽ tăng lên 2,93 tỷ USD với tỷ lệ 20,65%. Theo một cuộc khảo sát do KPMG thực hiện, 97% chuyên gia thể thao tin rằng công nghệ, bao gồm khoa học dữ liệu và phân tích, sẽ có tác động đáng kể đến ngành thể thao trong những năm tới.

Các tổ chức đã có thể tìm thấy các mẫu và thông tin chi tiết mà trước đây không thể tưởng tượng được nhờ sự kết hợp của khoa học dữ liệu vào hoạt động kinh doanh thể thao. Các kỹ thuật khoa học dữ liệu hiện đang được sử dụng để đánh giá lượng lớn dữ liệu nhằm phát triển các kế hoạch và chiến lược trò chơi hiệu quả. Chẳng hạn, hiệu suất của người chơi, thời tiết và các yếu tố khác ảnh hưởng đến thống kê thể thao có thể được dự đoán bằng cách sử dụng mô hình dự đoán. Các tổ chức thể thao đang đưa ra những đánh giá khôn ngoan hơn để cải thiện vị trí của họ trên thị trường bằng cách sử dụng khoa học dữ liệu.

Do đó, người ta hiểu rằng nhu cầu về các chuyên gia khoa học dữ liệu có trình độ trong lĩnh vực thể thao đang tăng theo cấp số nhân. Do đó, bây giờ là thời điểm thích hợp để nâng cao kỹ năng về Khoa học dữ liệu .

Tại sao và như thế nào là khoa học dữ liệu trong thể thao hữu ích?

Khoa học dữ liệu chủ yếu được sử dụng trong ngành thể thao để đánh giá thông tin chi tiết. Dưới đây là một số chi tiết về thực tế này:

ra quyết định sáng suốt

Khoa học dữ liệu trong thể thao có thể hữu ích cho việc đưa ra các quyết định chiến thuật quan trọng. Chẳng hạn, cựu huấn luyện viên Câu lạc bộ bóng đá Chelsea Thomas Tuchel đã thay Kepa Arrizabalaga vào rất muộn trong trận đấu (Chung kết UEFA Champions League 2021 giữa Chelsea và Manchester City). Anh ấy đã làm như vậy vì anh ấy biết từ các số liệu thống kê rằng Kepa là người cản phá các quả phạt đền tốt nhất.

Kepa cản phá thành công hai quả phạt đền khi Chelsea giành chiến thắng trong loạt sút luân lưu, đúng như dự đoán. Có rất nhiều trường hợp đáng kinh ngạc khác, đặc biệt là từ NBA.

Điểm mấu chốt là, các phán đoán được hỗ trợ bởi dữ liệu cả trong và ngoài sân cỏ có xu hướng mạnh mẽ và chính xác hơn.

Doanh thu tăng

Việc bán vé là một lĩnh vực khác mà các đội thể thao sử dụng rộng rãi khoa học dữ liệu để tăng doanh thu. Xác định hiệu quả giá vé là một khía cạnh quan trọng của bán hàng. Các tổ chức thể thao có thể thiết lập giá trị tối ưu cho khách hàng và tổ chức của họ bằng cách phân tích dữ liệu để hiểu sâu hơn về các số liệu tài chính quan trọng.

Một ví dụ khác là khi dữ liệu được phân tích để hiểu được sự đánh đổi mà khán giả đưa ra giữa các yếu tố như vị trí chỗ ngồi, lựa chọn đồ ăn và thức uống cũng như các lựa chọn khu vực câu lạc bộ bổ sung.

Khoa học dữ liệu trong thể thao cũng hữu ích để tăng doanh số bán hàng thể thao trực tuyến. Để tối đa hóa doanh thu, các đội thể thao phân tích dữ liệu sản phẩm bằng các phương pháp bao gồm thu thập, làm sạch và sửa đổi dữ liệu.

Đào tạo tốt hơn

Mỗi trận đấu thành công là kết quả của quá trình huấn luyện siêng năng và luyện tập nghiêm ngặt. Tuy nhiên, sự nhấn mạnh vào bộ não hơn lao động trong các công nghệ hiện đại đã cải thiện việc đào tạo. Khoa học dữ liệu và trí tuệ nhân tạo đang được áp dụng trong ngành thể thao để tăng cường huấn luyện và đào tạo vì đây là một kỹ thuật quan trọng. Ngành công nghiệp thể thao cũng như đào tạo liên quan đến thành tích vận động viên đã trải qua những thay đổi đáng kể.

Việc huấn luyện cũng được cải thiện với các phân tích về màn trình diễn, điểm mạnh, điểm yếu, sự tiến bộ của người chơi, v.v.

Phân tích nhóm đáng tin cậy

Tính toán của nhóm được hỗ trợ bởi khoa học dữ liệu. Chiến lược trò chơi, cách thực hiện, điều gì mang lại lợi ích riêng cho nhóm, lý thuyết mà nhóm nên sử dụng và các yếu tố khác đều có thể được dự đoán bằng cách sử dụng phân tích nhóm. Thành tích của mọi đội đều có thể được kiểm tra chứ không chỉ của người chơi.

Kết quả của trò chơi của một đội có thể được dự đoán bằng cách sử dụng hệ thống. Ngoài ra, công nghệ này giúp việc đánh giá hiệu suất tổng thể của một đội và đóng góp của mỗi người chơi vào trò chơi trở nên đơn giản hơn. Nếu phân tích đội chính xác, sẽ có cơ hội cao hơn để giành chiến thắng trong trò chơi.

Cải thiện hiệu suất chơi

Đánh giá hiệu suất hoặc hoạt động của từng cầu thủ khi họ thực sự thi đấu trên sân là một nhiệm vụ đầy thách thức, nhưng với Khoa học dữ liệu, huấn luyện viên/người huấn luyện có khả năng tập trung vào từng chi tiết nhỏ nhất của cầu thủ.

Hiệu suất của người chơi được cải thiện khi sử dụng kỹ thuật này bất kể đội nào. Nó được sử dụng để xác định điểm mạnh và điểm yếu của người chơi, chẳng hạn như tốc độ chạy hoặc bắn của họ. Sau đó, sử dụng kiến thức này, các huấn luyện viên có thể thiết kế các chế độ luyện tập tập trung vào việc tăng cường các vùng cụ thể này.

Sự phát triển của một người chơi cũng được theo dõi trong suốt thời gian. Huấn luyện viên có thể xác định xem hiệu suất của người chơi đang tăng hay giảm bằng cách theo dõi các biện pháp hiệu suất của họ trong một số trận đấu hoặc mùa giải. Sau đó, họ có thể sửa đổi chương trình đào tạo của mình cho phù hợp.

Nguồn: Deloitte Insights

Phòng chống thương tích

Bằng cách kiểm tra các kiểu chuyển động của vận động viên và xác định bất kỳ vấn đề tiềm ẩn hoặc sự mất cân bằng nào, khoa học dữ liệu cũng có thể hỗ trợ ngăn ngừa chấn thương. Ví dụ, khoa học dữ liệu có thể kiểm tra dáng đi của người chạy bộ để tìm ra bất kỳ sai lệch nào có thể gây ra chấn thương. Sau đó, huấn luyện viên và người huấn luyện có thể lập kế hoạch tập luyện để giải quyết những vấn đề này và giảm nguy cơ chấn thương.

Ngoài ra, nó có thể được áp dụng để tăng cường phục hồi của vận động viên. Khoa học dữ liệu có thể cung cấp thông tin chi tiết về các quy trình phục hồi hiệu quả nhất cho vận động viên bằng cách kiểm tra dữ liệu như kiểu ngủ của vận động viên, sự thay đổi nhịp tim và mức độ căng thẳng. Chẳng hạn, nếu dữ liệu cho thấy giấc ngủ của vận động viên có chất lượng kém, huấn luyện viên có thể sửa đổi kế hoạch tập luyện cho vận động viên để ưu tiên cao hơn cho việc nghỉ ngơi và hồi phục.

Trải nghiệm thể thao trực tiếp

Nhiều người thích xem các sự kiện thể thao trực tiếp hoặc trực tiếp. Công nghệ đổi mới đã giúp việc xem thể thao trực tiếp trở nên dễ dàng hơn. Tuy nhiên, khoa học dữ liệu và trí tuệ nhân tạo đã đi trước một bước và mang lại một số lợi ích.

Các công nghệ dựa trên dữ liệu giúp thu thập nhiều loại dữ liệu từ các sự kiện thể thao trực tiếp, bao gồm dữ liệu địa điểm, dữ liệu chiến thuật và dữ liệu môi trường. Dữ liệu về địa điểm bao gồm các điểm dữ liệu về sức chứa của sân vận động, doanh số bán vé và doanh số bán hàng hóa, dữ liệu chiến thuật về vị trí của người chơi, kiểu chuyền bóng và chiến lược cố định cũng như dữ liệu môi trường về nhiệt độ, độ ẩm, tốc độ gió và các điều kiện thời tiết khác có thể ảnh hưởng đến hiệu suất của người chơi .

Có nhiều điểm dữ liệu khác được sử dụng để thu được thông tin chi tiết quan trọng của các doanh nghiệp thể thao.

Ví dụ thực tế về cách sử dụng khoa học dữ liệu

Liverpool FC (Bóng đá/Bóng đá) : Liverpool FC là một câu lạc bộ bóng đá sử dụng các thuật toán máy học để xác định các mẫu trong chuyển động của cầu thủ, mà họ sử dụng để phát triển các chương trình đào tạo được cá nhân hóa cho từng cầu thủ. Điều này giúp tối ưu hóa hiệu suất của người chơi và giảm nguy cơ chấn thương. Ngoài ra, Liverpool FC sử dụng phân tích dữ liệu để xác định các mục tiêu chuyển nhượng tiềm năng và để phân tích hiệu suất của các đối thủ của họ. Họ cũng sử dụng công nghệ đường mục tiêu .

Trong chiến dịch Premier League 2019-2020, họ đã xác định được những kiểu tấn công hiệu quả nhất. Với dữ liệu, họ cũng đã tối ưu hóa vị trí của các cầu thủ trên sân. Điều này giúp họ ghi nhiều bàn hơn và thắng nhiều trận hơn, cuối cùng dẫn đến chức vô địch Premier League đầu tiên sau 30 năm.

Golden State Warriors : Một ví dụ đáng chú ý về cách họ đã sử dụng khoa học dữ liệu là trong mùa giải vô địch NBA 2015-2016, nơi họ lập kỷ lục mùa giải thông thường về số trận thắng nhiều nhất (73-9) trong lịch sử NBA.

Trong mùa giải đó, nhóm đã sử dụng khoa học dữ liệu để phân tích hiệu suất của người chơi và tối ưu hóa chiến lược trò chơi của họ . Họ đã sử dụng thuật toán máy học để phân tích dữ liệu về chuyển động của người chơi, cú đánh và các chỉ số hiệu suất khác để xác định đội hình và chiến lược hiệu quả nhất cho các đối thủ và tình huống khác nhau.

Ngoài ra, nhóm đã sử dụng phân tích dữ liệu để tối ưu hóa việc nghỉ ngơi và phục hồi của người chơi. Họ theo dõi mức độ mệt mỏi của người chơi bằng công nghệ có thể đeo được, giúp họ tối ưu hóa số phút mỗi người chơi chơi và tránh gắng sức quá mức.

Mercedes-AMG Petronas Công thức 1 : Đội này nổi tiếng với việc sử dụng khoa học dữ liệu trong cuộc đua Công thức 1. Họ sử dụng dữ liệu để phân tích mọi khía cạnh của ô tô và theo dõi hiệu suất, với mục tiêu cải thiện hiệu suất tổng thể trong các cuộc đua.

Trong Grand Prix Áo 2020, đội đã phải đối mặt với một quyết định khó khăn khi một trong những tay đua của họ, Lewis Hamilton, bị phạt thời gian vì đã gây ra va chạm với một tay đua khác, do đó Hamilton phải chấp hành hình phạt 5 giây trong thời gian dừng pit. điều này đặt anh ta vào thế bất lợi đáng kể so với các đối thủ cạnh tranh.

Để khắc phục nhược điểm này, nhóm đã sử dụng phân tích dữ liệu để xác định thời điểm tối ưu để đưa Hamilton vào pit stop. Họ đã phân tích dữ liệu về thời gian vòng đua, độ mòn của lốp và mức tiêu thụ nhiên liệu của Hamilton, cũng như dữ liệu về thành tích của các đối thủ, để xác định thời điểm tốt nhất để dừng pit.

Công việc và Nghề nghiệp Phân tích Thể thao

Khoa học dữ liệu càng phát triển trong ngành thể thao thì càng có nhiều cơ hội việc làm. Đây là một cơ hội rất tuyệt vời cho những ai yêu thích thể thao và có khiếu về dữ liệu. Những chuyên gia đầy tham vọng này giờ đây có thể xây dựng sự nghiệp ở ngã tư của thể thao và khoa học dữ liệu. Chẳng hạn, hiểu biết sâu sắc về khoa học dữ liệu là cần thiết cho các vị trí như người quản lý phân tích dữ liệu hoặc nhà phân tích nghiên cứu bóng đá. Để nghiên cứu chuyên sâu về khoa học dữ liệu, hãy tham gia khóa học chuyên nghiệp về khoa học dữ liệu với chương trình giảng dạy toàn diện đã được kiểm duyệt trong ngành.