Сочинение на тему Вопросы информации в отношении совершенствования технологий

В современном информационном веке использование данных становится все более распространенным явлением в спортивной индустрии. Очень мало организаций, которые используют аналитику так же широко, как профессиональный спорт. Использование этих данных распространяется повсеместно, будь то для оценки производительности игрока, выбора игрока или предотвращения травм. Несмотря на то, что до того, как аналитика данных будет по-настоящему интегрирована с основными ценностями профессиональной команды, остаются некоторые препятствия, но есть свидетельства того, что использование этих данных может помочь команде в правильном направлении добиться успеха при правильном использовании.

Проблемы, связанные с аналитикой данных в спорте, заключаются в том, что они не находятся в центре внимания руководителей и генеральных менеджеров, принимающих решения в отношении игроков на основе результатов. По-прежнему существует определенное недоверие к тому, насколько полезными будут эти данные, особенно если учесть, что в спорте нужно отслеживать так много разных показателей. Джим Тобин из SAS заявил, что «команды собирают огромное количество данных о производительности игроков – больше, чем они знают, что с ними делать» (Тобин 2). В конечном счете, данные станут менее полезными, если их станет слишком много, поскольку их будет сложнее интерпретировать. Смысл данных заключается в том, чтобы аналитики спортивных результатов могли рассказать историю, которая обобщает данные, чтобы руководители могли принимать решения на основе этой информации.

Вам будет сложно найти руководителя или специалиста по профессиональному спорту, который устроился на работу, которую они выполняют во фронт-офисе, из-за своей страсти к аналитике. Спрос на руководителей и руководителей чрезвычайно высок, учитывая объем данных, которые анализируются в различных спортивных лигах. По сравнению с некоторыми крупными медицинскими организациями, владельцы которых настолько богаты, что у них нет средств или ресурсов для огромных инвестиций в технические и аналитические инструменты, поскольку они уделяют такое большое внимание заработной плате игроков. На самом деле, эти команды не могут позаботиться об инфраструктуре этих систем для анализа данных. «Профессиональные спортивные команды – это, в общем, малые предприятия» (Давенпорт 2). Это означает, что эти команды не имеют финансовых ресурсов для инвестирования в поддержку этой инфраструктуры данных. Прямо сейчас мы просто поцарапаем поверхность того, что нам позволяют делать эти данные, хотя не все спортивные команды вложили в это все свои силы. Многие команды использовали его в своих интересах и добились успеха в его реализации.

Аналитика производительности игроков, как было доказано, помогает лицам, принимающим решения, определить некоторый успех на поле, но это не потому, что они полагаются исключительно на аналитику, которая может привести к ошибочным решениям. Некоторые из наиболее высоко аналитических команд – это Бостон Ред Сокс и Патриоты Новой Англии, которые предприняли согласованные усилия, чтобы использовать данные в своих интересах, оценивая ценность игроков, которых они хотели бы приобрести. В меньшем масштабе такие игроки, как Том Брэди, взяли на себя обязательство стать «учеником ошибки», используя аналитику для оценки своей собственной производительности. Понимая игру на этом уровне, он ставит себя в состоянии найти новые пути для дальнейшего развития своего игрока. Когда это сочетается с тяжелой работой вне поля, это позволяет ему пожинать плоды своей настойчивости. Использование этих данных может дать небольшим рыночным группам преимущество, которого многие не увидят, вложив надлежащие ресурсы в аналитику. Это дает им возможность максимизировать каждый доллар, который тратится на их игроков, используя метрики для определения их стоимости на поле.