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公開賽
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比賽
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的大資料
我住在紐約而且我也是在這裡長大的,所以對我來說,每年的這個時候都有十分特殊的意義。 雖然我不是一個非常熱衷的體育愛好者,但是我喜歡看(網球)公開賽,這個比賽在紐約皇后區的法拉盛草地公園舉行。 自我上高中以來的每年夏天結束時,我就會參加公開賽或者在電視上觀看。 早在20世紀80年代,我爸爸的公司在路易士•阿姆斯壯球場(在當時是中央球場)就有一個球場邊箱,每年我們家都會到那裡買門票並在第四輪和四分之一決賽時看幾場比賽。 因此,我每次都能坐在比賽場地的第三排,觀看我喜歡的約翰•麥肯羅、吉米•康納斯、伊萬•倫德爾、比約•柏格和其他人爭奪網球霸主地位,這是令人非常興奮的一件事。
我一直追隨著許多在比賽中占支配地位的角色人物。 因此,有段時間我將注意力集中在IBM上。 這些年來IBM在公開賽中建立的技術變得越來越複雜。 而且,隨著這項技術對於個人愛好者來說,已經變得越來越容易得到,我就想知道更多關於它的構建方式。 所以當我這星期訪問IBM的贊助行銷技術經理約翰•肯特時,我有點像個在糖果店裡的小孩那樣,他告訴了我關於IBM的美國公開賽上的技術特性和基礎設施的真相。 在這裡我將會全面傳達我從簡報中收集到的資訊。
iPad上的美國公開賽
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,今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?
大約兩個星期以前,我寫了一篇文章「IBM的大資料能力」,包括其產品群組和收購。 所以很自然地,我很想知道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)