Artificial intelligence

Mọi giao dịch trong thể thao chuyên nghiệp đều dựa trên dữ liệu

Thể thao chuyên nghiệp thực sự phù hợp với các tính toán kinh tế – người chơi, huấn luyện viên và các tác nhân hoạt động tương tự như những người ra quyết định theo giả thuyết, hợp lý trong các mô hình kinh tế. Mặc dù dữ liệu này có vẻ phức tạp hoặc khó lấy, nhưng trên thực tế, tất cả dữ liệu này đều có sẵn trực tuyến – bạn chỉ cần biết nơi để tìm, cách thu thập và cách sử dụng nó và rút ra những hiểu biết của bạn dựa trên nó. Dữ liệu là trọng tâm của mọi quyết định thể thao chuyên nghiệp – đặc biệt là khi nói đến hợp đồng của cầu thủ. Một cầu thủ như Patrick Mahomes, người vừa được trao một khoản tiền gia hạn hợp đồng trị giá 500 triệu đô la Mỹ bởi các Giám đốc thành phố Kansas, là một ví dụ điển hình cho thấy dữ liệu kinh tế hoạt động như thế nào trong các cuộc đàm phán này . Mặc dù thật dễ dàng để nghĩ rằng việc mở rộng của Mahomes chỉ là kết quả của màn trình diễn trên sân của anh ấy, nhưng thực tế là có rất nhiều nguồn dữ liệu khác đã phát huy tác dụng. Và dữ liệu này vượt xa thể thao. Nó bao gồm các nguồn dữ liệu trực tuyến thay thế hoặc bên ngoài như doanh số bán hàng hóa, giá bất động sản địa phương và mức tăng đột biến của du lịch trong ngày trò chơi. Ví dụ về Mahomes Thương vụ Mahomes 'một lần nữa là một ví dụ xuất sắc gần đây của khái niệm này. Các nhà lãnh đạo dựa rất nhiều vào dữ liệu dự đoán để xem thỏa thuận sẽ ảnh hưởng như thế nào đến giá vé, doanh số bán hàng hóa và thậm chí những thứ có vẻ tầm thường như mức độ họ có thể tăng giá xúc xích tại sân vận động chỉ vì Mahomes tham gia. Sử dụng dữ liệu nói trên, họ có thể tính toán rằng giá vé sẽ tăng thêm $ 40 mỗi cái – có nghĩa là khoản đầu tư sẽ trở nên xứng đáng từ rất lâu trước đó 2031, khi hợp đồng cụ thể này hết hạn. Trên thực tế, chỉ riêng việc tăng giá vé, không tính đến doanh thu bán hàng và bán tự động, sẽ dễ dàng trả lại số tiền ban đầu đã trả cho Mahomes. Vì vậy, vâng, trong khi Mahomes đã được trao một hợp đồng lớn như vậy vì tài năng của anh ấy và chiến thắng Super Bowl, đội đã đi đến con số thực tế được đưa ra cho anh ấy nhờ một phép tính phức tạp và dựa trên dữ liệu hơn so với tài năng của anh ấy. Sự gia tăng của dữ liệu thay thế trong thể thao Đối với các đội và giải đấu chuyên nghiệp, động cơ sử dụng dữ liệu kinh tế trong quá trình ra quyết định của họ chắc chắn là tài chính. Nhưng các nhà kinh tế dữ liệu thường bị thúc đẩy bởi một thứ khác – phân tích xem thể thao có tác động trực tiếp đến bất động sản địa phương, giáo dục, thị trường lao động nói chung và hơn thế nữa. Ví dụ: trong thời gian “King James” (Lebron James) tại Cleveland Cavaliers và Miami Heat, tổng số quán bar và nhà hàng trong vòng một dặm xung quanh các sân vận động đó đã tăng tổng cộng 13 phần trăm, trong khi tổng số việc làm tăng khoảng 23. 5 phần trăm, một nghiên cứu của Trường Harvard Kennedy cho thấy. Mọi quyết định trong thể thao chuyên nghiệp cuối cùng đều đi đến kiểm tra dữ liệu. Các hợp đồng như Mahomes 'không được quyết định một cách tùy tiện. Chúng dựa trên phân tích chi phí-lợi ích trong quá khứ và hiện tại được tính toán cẩn thận dựa trên các nguồn dữ liệu trực tuyến bên ngoài. Trong quá trình đưa ra quyết định này, số tiền cụ thể được cung cấp không chỉ phụ thuộc vào các cân nhắc như ảnh hưởng đã đề cập trước đó đối với giá vé mà còn bao nhiêu hàng hóa mà tên của người chơi sẽ bán và thậm chí cả tác động của người chơi đối với các cuộc đàm phán về quyền phát sóng. Du lịch trong nước là một điểm dữ liệu quan trọng khác mà các đội thể thao chuyên nghiệp cân nhắc khi đưa ra quyết định về nhân sự của mình. Các đội có tác động lớn đến nền kinh tế địa phương của họ, với một số đội đã mang về hàng triệu đô la cho nền kinh tế của các thành phố tương ứng vào ngày thi đấu trên sân nhà. Điều này vượt xa giá vé và ảnh hưởng đến những thứ như công việc cung cấp cho cư dân địa phương làm việc trong sân vận động. Làm thế nào để nhóm thúc đẩy nền kinh tế địa phương luôn là vấn đề được cân nhắc khi đàm phán về tiền lương. Tất cả mọi thứ từ thực phẩm sân vận động đến giá đậu xe, giá bất động sản cũng như tác động đến hệ thống giáo dục của khu vực, sẽ bị ảnh hưởng trực tiếp bởi ai trong danh sách. Nguồn của dữ liệu Với tất cả những điều này đã được xem xét, câu hỏi hợp lý tiếp theo là – dữ liệu này thực sự đến từ đâu? Phần lớn dữ liệu này dựa trên công khai trên mạng. Các nhóm có thể lấy dữ liệu từ các báo cáo kinh tế của thành phố địa phương, phân tích sự thay đổi giá bất động sản địa phương trong một khoảng thời gian và xem xét các quyết định nhân sự tương tự tác động như thế nào đến các nhóm khác và nền kinh tế địa phương của họ. Ngoài ra, việc theo dõi các bài đánh giá và bài đăng trên mạng xã hội đóng một vai trò quan trọng trong việc thu thập thông tin chi tiết theo thời gian thực về một hợp đồng mới khả thi. Phần thách thức là len lỏi qua hàng loạt dữ liệu có sẵn, thu thập dữ liệu trực tuyến được yêu cầu chính xác và tận dụng nó theo cách cung cấp thông tin chi tiết thực tế có thể được sử dụng thực tế trong các cuộc đàm phán. Đây là lúc nghệ thuật sử dụng dữ liệu thay thế hoặc dữ liệu bên ngoài xuất hiện và là lý do tại sao hầu hết các nhóm chuyên nghiệp làm việc với các nhà khoa học dữ liệu có kỹ năng trong các tính toán này. Với số lượng hợp đồng thể thao chỉ tăng lên với mỗi thỏa thuận lớn mới, người xem có thể trở nên nghi ngờ về cách những ưu đãi này được thực hiện. Sự thật là mọi hợp đồng thể thao lớn đều dựa trên những dữ liệu đã được tính toán kỹ lưỡng. Mọi giao dịch thể thao chuyên nghiệp là một quyết định kinh doanh toàn diện, một quyết định dựa trên dữ liệu toàn diện, được sắp xếp tốt.

  • Trang chủ
  • Trí tuệ nhân tạo
  • Chuyên viên phân tích kinh doanh
  • Thông tin kinh doanh
  • Khoa học dữ liệu
  • Back to top button