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雷达卡
【摘要】 尽管科学家预言大数据将改变未来人类生活的方方面面，但它确实首先在体育赛事中展现了自己的价值，并彻底颠覆了传统的体育理念。
在网球世界，lBM证明大数据具有颠覆传统体育行业的可能性，而事实也正是如此。
“如果安迪-罗迪克(Andy Roddick)能更早地接触到Slam Tracker系统，他的职业生涯是否会彻底改变？
”ESPN网球记者安德鲁(Andrew Brust)在自己的个人推特(Twitter)上感慨道。1982年出生的罗迪克曾是美国男子网球的领军人物，他以大力发球和正拍技术著称，并至今保持着每小畴249.4公里的最快球速发球纪录。
2012年，30岁的罗迪克宣布退役，此前他三次打入大满贯决赛，均遗憾输给罗杰•费德勒( Roger Federer)。外界曾分析，罗迪克的退役与其三次被瑞士人淘汰有关，罗迪克和他教练无法找到击败费德勒的针对性方案，不得不在同一个地方摔倒三次。但是，在IBM的Slam Tracker系统看来，费德勒并非无法战胜。系统显示，罗迪克在两次或更少击球的“对打”胜率为47%，一旦将该数据提升到56%，他将有机会在三次面对费德勒时均赢得大满贯赛事。
“这并不是天方夜谭，在我们看来，Slam Tracker对网球比赛而言是一次颠覆性的进步，它能针对性地为比赛选手提供最优战术。”网球数据分析师里奥-莱文(Leo Levin)在201 3年美网( US Open 2013)官方网站上表示. SlamTracker确实是体育数据领域的一次巨大进步，IBM为此收集分析了过去8年的大满贯比赛数据，通过对4100万个历史数据信息的分析，来为每一个大满贯选手模拟了一个对比数据库。
作为一个基于历史数据的分析工具，Slam Tracker的精华体现在“Keys to the Match”部分。Keys to the Match能够为每场比赛对阵双方选手找到三个获胜的关键指标，并对其进行对比分析。这意味着，当德约科维奇(Novak Djokovic)和穆雷(Andy Murray)出现在比赛场上时，Slam Tracker会基于过去8年的历史数据为两人寻找到三个关键指标，其中穆雷在回球得分率、二发成功率和发球成功率方面领先于德约科维奇。
“对于球员和教练而言，重要的是最佳成绩和获胜。IBIVI在每场比赛后为每个球员和教练提供比赛和视频分析。一系列IBM分析软件对比赛数据进行运算，并逐点实现数据与整场比赛视频同步，提供关于哪些方面表现良好、哪些方面需要改进的详细视图。”在澳大利亚网球协会信息总监萨米尔-马希儿（Samir Mahir）看来，大数据在网球赛事中的普及运用将更高效地培养和提高职业网球选手的能力，增加整个行业的竞争性。
尽管鲜有职业网球选手愿意公开承认自己利用大数据来制定比赛策划和战术，但几乎每一个球员都会在比赛前后使用IBM的数据服务。萨米尔-马希儿表示： “在球场上，比赛的输赢取决于比赛策略和战术，以及赛场上连续对打期间的快速反应和决策，但这些细节转瞬即逝，所以数据分析成为一场比赛最关键的部分。对于那些拥护并利用大数据进行决策的选手而言，他们毋庸置疑地将赢得足够竞争优势。”
大数据不仅为选手带来了竞争优势，也为观众提供着更为直观生动的观赛体验。 “在体育运动领域，数据正在改变着竞技规则。”来自IBM英国公司的分析员马丁•古朗曼(Martin Guillaume)表示，“lBM正在推动着新的运动体验和数据分析，通过这些改变，我们为运动员和体育迷提供一种更生动、新鲜的方式去享受比赛。”IBM确实在推动着数据方面的变革，他们也的确精于大数据的研究—一IBM相信人类每天能够创造2.5×1030个字节数据，其中包括人们通过手机、汽车GPS系统甚至信用卡消费记录来创造和生成一系列数据，这些数据能够精准地描述每一个人的行为习惯和人生轨迹。
大数据的这一特点，让它很快在瞬息即逝的体育赛事中脱颖而出，并产生了巨大的影响力。24年前，当温布尔登网球公开赛选择IBM担任比赛技术合作伙伴和全英网球俱乐部顾问时，谁也没有预料到，这次合作将改变整个网球运动。24年来，lBM从最早的为比赛提供即时比分，到如今涵盖球员跟踪、数据分析、直播服务和教练球员参考各项工作，彻底颠覆了传统的网球运动理念。
1994年，IBM首次推出网球球员报告，通过收集比赛中的失误数据，向网球选手和教练指出他们的不足，或者其对手的缺陷。 1999年，IBM在球场边启动了一项新的数据分析技术——球速测试雷达，该系统能够即时测算出球员发球时速，将转瞬即逝的发球环节量化，让观者和球迷更直观地了解比赛内容。 2000年，lBM完成了对温布尔登赛事的完全数据化分析，公众可以通过网站去了解所有职业球员的详细赛事历史记录，最早数据甚至可以追溯到1877年的第一场温布尔登网球赛。
数据创新一直在继续。 2007年，IBM将数据分析可视化，为每个职业球员推出了赛事数据分析DVD视频，让球员和教练通过视频来了解他们的比赛习惯和缺点。此后几年，IBM又相继推出了Second Sight和Slam Tracker系统，前者将球员在赛场上的运动速率和移动步伐等数据生成3D动画，让所有人更直观和专业地了解比赛过程，而后者更是能即时生成一个模拟数据库，方便球迷更好了解网球比赛的对决状况。
大数据对于体育行业的颠覆，绝不仅仅止于网球。
1995年，美国职业棒球大联盟(MLB)球队奥克兰运动家俱乐部( Oakland Athletics)迎来了新的老板斯蒂芬一肖特( Stephen Schott)。与前任不同，肖特不愿意在俱乐部经营上疯狂投资，他告诉球队总经理桑迪-安德森( Sandy Alderson)，俱乐部必须在未来削减开支。
但是，花小钱办大事这个美丽愿景在MLB并不存在，至少在当时，职业化的快速发展和经纪人制度，让球员成为了市场上的绝对稀缺品，任何一个懂得跑垒和触杀的职业球员都是各俱乐部竞相争夺的对象，当然其价格更是不菲。于是，当安德森把老板的想法告诉球探总监比利•比恩(Billy Beane)时，后者用自己昔日的球员经验告诉安德森： “伙计，1美元的汉堡永远比不上100美元的火鸡。"
毕业于哈佛的安德森告诉比恩，或许可以依靠上垒率( OBP)和统计分析法来寻找考核球员。数据运用首次在MLB运用是在1984年，但在最初的10年里，这种数据方法和理念并不为体育从业者所接受。后来的故事就变得家喻户晓了，比恩接替安德森担任球队总经理，并率领球队成为美国100年棒球历史上首次连赢20场的球队。 2003年，小说家迈克尔-刘易斯( Michael Lewis)将比恩和奥克兰运动家俱乐部的故事写进了小说《点球成金》(Moneyball．TheArt of Winning an Unfair Game)，小说在美国职业棒球领域引发轰动，包括纽约大都会(New York Mets)、纽约扬基( New York Yankees)和波士顿红袜( Boston Red Sox)等大俱乐部纷纷效仿，开始雇用专职的数据分析员。
NBA也从1980年代开始就尝试进行数据化管理工作，并将所有球员在赛场上的表现数据化、可量化。经过30多年的积累，NBA的数据分析已经成熟到可以轻易辨别—个球员的场上弱点，方便教练进行针对性战术安排。目前，30家NBA俱乐部中有15支球队聘请了至少一位球队数据分析师，数据分析师将在比赛日上、选秀大会上和交易决定上提出重要的建议。数据分析对于球队战绩的影响也已体现。在花精力进行数据分析的1 5支球队里，他们的平均胜率达到59.3%，而没有进行分析工作的球队则只有40.7%的平均胜率。
目前，大数据正在改变着网球、篮球和棒球，未来，这股不可逆转的数据变革还将向更多的体育项目涌去。尽管科学家预言大数据将改变未来人类生活的方方面面，但它确实首先在体育赛事中展现了自己的价值，并有希望彻底颠覆传统的体育理念。
（源：商业周刊）
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