球賽開始2小時前，prozone公司的資料分析師們就已經早早的坐在了各種裝置前。在接下來的4個小時內，他們將不斷的進行比賽記錄、慢鏡回放、動作分析，四年輪迴的等待換來這難得的豐收時刻。智慧型的他們知道，即使一天之隔的兩場比賽，隊員的表現也是截然不同的。憑藉對資料本能的直覺，每場比賽，他們都會穿梭於不同的城市，盡量將這份自然的饋贈完美的儲存下來……
這不是舌尖上的中國，而是歐洲盃期間常見的一幕場景。隨著大資料技術在足球運動中的應用日益廣泛，大資料分析師正逐漸成為現代足球中一種另類的「食材料理師」，用數位化的方式解讀比賽，幫助教練、俱樂部這些「大廚」們烹飪出更美味的「食物」。
大資料分析，現代足球的「食材料理師」
大資料和足球的關係，人們理解或者是接觸最多的就是對比賽結果的**。如高盛和德銀等投行就通過將fifa排名、過往戰績、近期表現、球員身價、賭球賠率、國家經濟等一系列資料綜合反映出的球隊實力作為**依據去考量比賽結果。其實，在足球賽場上大資料分析，已經被運用在了戰術布置、球員訓練等各個領域。
現在，英超的20支球隊都在主場配備了8-10臺數碼攝像機來捕捉球員在球場上的表現。現在的統計技術可以精確到每一秒，一場比賽下來會記錄下22名球員的10個技術統計專案，共140萬項資料。而類似prozone這樣的大資料服務公司接下來會把這些資料進行編碼，分析每一次攔截、射門或者傳球，供主教練和資料分析師來判斷場上到底發生了什麼。
而對於主教練來說，使用大資料的價值在於尋找到關鍵的1%部分。比如說，在2023年德國與阿根廷的點球大戰中，德國門將萊曼得到了一張小紙條，上面記錄著阿根廷核心球員的點球習慣：里克爾梅，慣射左；克雷斯波，助跑距離長為右，助跑距離短為左；海因策，慣射左下；阿亞拉，等待時間長+助跑距離長為右；梅西，慣射左；艾馬爾，等待時間長為左；羅德里格斯，慣射左。根據這張紙條的內容，萊曼選對了所有點球的方向，並撲出了阿亞拉和坎比亞索的點球，讓德國順利挺進半決賽。
這張小紙條的提供者便是科隆德國體育學院的乙個志願者團隊「科隆團隊」，他們在2023年打造的「梅西計畫」幫助德國隊在八強戰中又一次重創阿根廷隊。經過分析，他們為德國隊如何防守梅西提出乙個解決方案：在梅西每一次拿球的時候，德國隊都應該有兩名後衛在他的身旁，乙個在梅西前方一碼的位置，另乙個在梅西後方一碼的位置。最終德國隊4-0完勝阿根廷隊，梅西幾乎全場隱身。
大資料需要天資聰穎的「**」
雖然大資料分析對提公升球隊水平價值巨大，但想要真正發揮這項技術的價值並非吃飯喝水那麼簡單。如果將prozone、opta等資料服務公司看作是乙個個「流派」，那麼天資聰穎、根骨奇佳的「**」與天生駑鈍、根骨不好的「**」，學習同樣的「秘笈」所消耗的時間與學習效果，顯然不可同日而語。因此，雖然大資料技術的核心是軟體，但大資料處理平台的好壞同樣也非常重要。
浪潮近期推出的雲海insight大資料處理平台，所包含的三個產品元件：雲海insight hd、雲海insight mpp、雲海insight memdb，可以分別對應不同的大資料應用場景，涵蓋了當前主流的分布式資料儲存和計算元件，能支援結構化、非結構化、半結構化等幾乎全部資料型別的處理。幫助使用者方便快捷地架起完整的大資料處理平台，對各類資料進行整理、交叉分析、比對碰撞、內容檢索、深度挖掘、特徵提取等。幫助使用者構建海量資料的「極速」處理能力，應對大資料的複雜應用場景，發掘大資料的真正價值。
當足球遭遇大資料，人們不禁會疑慮，未來的比賽勝負到底是靠計算還是直覺？其實，大資料技術從現在來看，更多的還是在提公升球員水平、制定合理戰術層面發揮作用，而決定比賽勝負的除了這些，還有球員的臨場發揮等不確定因素，偶然性恰恰是足球比賽最大的魅力所在。因此，比賽資料落後的葡萄牙最終獲得歐洲盃冠軍，才會讓葡萄牙球迷更加欣喜若狂，卻讓法國球迷無法接受。我們只需要知道，大資料會讓比賽對抗更加激烈、好看就足夠了，不是嗎？
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