美網與大資料

IBM一直在與美國網球公開賽的幕後組織—美國網球聯盟合作，到現在為止這個合作已經持續了22年。 整個時間段裡，該公司一直在提供傳送得分和統計資料的基礎設施，但在過去的幾年裡，事情變得有趣了。

例如，2012年美國公開賽第一次有了自己的iPad應用程式(iPhone應用程式在2009年實現)，打破了得分資訊、直播與點播視頻及分析的情況。 甚至從一個複雜的社會媒體的角度來看：當iPad應用程式被打開的時候，你將會看到一個列的集合,每列顯示一連串的消息，這些消息是散列的標籤，具體到公開賽舉行的國家網球中心的個人球場(和比賽)。

僅僅輕拍幾下，你就可以導航視頻流的功能表，也可以是球場，也可以轉播現場比賽，當然是高清的。 你也可以很容易地看到最新的畫表，關於所有的5個主要賽事(男、女單打和雙打，以及混合雙打)。 本周在火島租賃的海濱別墅裡，我主要使用了這個應用程式,在那裡數位用戶線路(順流速度低於3Mbps)是唯一的寬頻選項,並且閱讀器也運行得良好。

回到網路中

然而你並不一定需要一台iPad來利用這項技術。 例如，在你的臺式或筆記本電腦上登錄www.usopen.org,你就可以利用很多相同的專題節目，甚至是一些你在iPad上不會獲得的。 例如，從頂部導航條中選擇視頻和廣播，然後從下拉式功能表中點擊美國公開賽直播，選擇一個球場，並開始觀看。 在我寫這篇文章的時候，我正在看安吉麗?科伯和維納斯?威廉姆斯正在進行他們的第二回合的比賽。 既然我在上網，我就不只是想看線性視頻和傾聽各種評論;在視頻直播中，我也想做一些疊加的資料分析。 正如你所想的那樣，IBM並沒有讓我失望。

首先，我可以點擊比賽資料按鈕，看看即時更新的統計資料，如第一發球的百分比、發球雙誤和自然失誤的數量，並且我可以看到這些計算的數位關於整個匹配或特定的設置。 在螢幕的左上角，有一個按鈕標記著「進入比賽的按鍵。 」如果我點擊它，一些非常有趣的資料就會出現。 在去年的公開賽中首次上演的專題節目，在確定給定匹配成功時，可以確定三個最重要的因素，這是為每個特定的對手專門定制的。 在該網站的SlamTracker專題節目上，你可以看到同樣的資料(而不是作為在視頻直播上的一個疊加)，可用於分數和統計:

這些措施還包括目標和狀態的數量。 實際上，它們是關鍵性能指標(KPIs)，回到競技體育上，比賽顯示的關鍵是一個計分卡，使得這個術語能夠完整迴圈的使用。 但不是直接線上分析處理(OLAP),這些關鍵性能指標是源于在過去7年的所有四大滿貫賽事中、總計3900萬資料點的資料的執行預測分析。

通過對受人喜愛的科伯在大部分比賽中的分析,得出她是最終的獲勝者。 儘管科伯比維納斯有更高的排名,但是比賽的結果的確是有某種程度的不安,這也是IBM準確的預測分析。

這是真正有價值的資料，而且IBM與娛樂體育節目電視網(ESPN)合作並將資料提供給後者實況轉播的評論家來保持對話的進行。 但是很清楚的事情是，在這個網路時代和互動式分析中，你不再需要依賴評論員來得到它。 相反,你只需要一個瀏覽器和一隻滑鼠，或者一個iPad和你的手指，來成為你自己的大滿貫資料分析員。

藏在幕後的是什麼？

很自然地,讀者會很想知道IBM產品的後端是什麼以及其技術在美國公開賽中的使用。 以下是我所知道的:

SlamTracker技術(包括比賽資料和比賽的關鍵)大量使用IBM在2009年收購的SPSS技術。

IBM有著強大的關係資料庫，資料庫對得分資料和操作使用得非常頻繁。

WebSphere MQ(fka MQ系列)，IBM基於消息的基礎性中介軟體是用來進行得分交付的，讓你能夠更快速的獲得線上分數。

WebSphere的技術用於整體服務體系結構。

最令我感興趣的是關於上面清單中的所有技術使用如何能超過10年(它們中的一些也更多)。 核心統計、關係、SOA和中介軟體技術還沒有在資料和分析的這個階段變得不重要。 另外，特別值得注意的是，Hadoop、Netezza和Cognos業務智慧技術還沒有做出削減。 Hadoop、資料倉儲和商業智慧(BI)當然是重要的;但是IBM應用程式的傳統企業技術表明,大資料和BI特定技術對於好的分析實現來說，並不一定是先決條件。

(責任編輯：蒙遺善)