Evolusi Moneyball : Kepintaran Produksi Data Olahragawan Serta Waktu Depan Taruhan Olahraga

From
Jump to: navigation, search

Ini hari, Anda dapat taruhan dalam hampir segala sesuatu. Waktu Super Bowl 2020, taruhan William Hill menjajakan lebih dari pada 1.000 metode untuk taruhan di permainan. Taruhan hipotesis terhitung berapakah lamanya waktu yang diperlukan Buat Lovato buat menyanyikan lagu berkebangsaan (di bawah dua menit, +180) serta nomor punggung pemain untuk cetak touchdown pertama (nomor 11-20, +220) . Maka tidaklah mengherankan kalau dalam industri taruhan olahraga sebesar $203 miliar, data ialah rajanya.

Dengan proliferasi data dalam olahraga, bandar taruhan mulai menggunakan seluruhnya nilainya dengan siapkan kesempatan taruhan dalam games yang unik, tawarkan alat replikasi taruhan yang menambah frekwensi taruhan, serta membentuk kemungkinan luar biasa yang tingkatkan volume taruhan. Produk ini didorong oleh mode dan algoritma yang paling mutakhir yang memanfaatkan kelompok data kejadian bersejarah dari personal serta club (point, rebound, touchdown, dan sebagainya.), ditambah lagi data kontekstual, seperti situasi cuaca, menit main, tempat, posisi, waktu, score serta hasil momen waktu dulu, buat bikin perkiraan.

Tapi, sementara metode prakiraan sekarang ini manfaatkan tiap-tiap data yang ada, mereka tidak sukses jawab pertanyaan riil yang mau dijumpai betaruh olahraga: Kenapa hasil awal mulanya terjadi, dan apa yang bakal dijalankan olahragawan sesudah itu? Dunia baru yang berani dari permainan daftar judi bola olahraga tampil menurut technologi yang memungkinnya penelusuran data kemampuan olahragawan yang hebat dan real-time dalam persaingan olahraga. Data yang ditelusuri tergolong biometrik olahragawan, biomekanik, tempat, dan elemen kesehatan dan psikososial yang lain. Walaupun sekarang ini kita cuma bisa menduga apa yang terjadi dalam badan serta pemikiran banyak olahragawan, technologi ini berikan liga olahraga, club, serta olahragawan kapabilitas untuk menghitung data yang bisa buka pandangan perihal performa di dalam lapangan dan hasil berkaitan.

Dipadukan dengan kelompok data yang ada, pemanfaatan data olahragawan sebagai input ke metode perkiraan berbasiskan AI menegaskan dua bagian penting. Pertama, apa yang sesungguhnya menimbulkan hasil? Apa olahragawan kecapekan atau depresi? Apa proses biologis mengubah pergerakan tembak, perputaran pinggul, atau kecepatannya? Ke-2 , apa yang disebutkan keadaan kesehatan olahragawan sekarang ini perihal apa yang hendak terjadi sesudah itu?

Waktu ini, data olahragawan jarang-jarang dicari dengan cara langsung waktu laga professional. Lokasi kerapkali dijelajahi, walau tehnologi tidak serupa yang dipakai (umpamanya, GPS, RFID, serta berbasiskan optik) menciptakan beragam tingkat ketepatan, keunggulan, dan skalabilitas. Data biometrik dalam permainan yang presisi dan berulang kali lebih sukar diamankan. Sementara data olahragawan diamankan pada jumlah yang lebih besar dalam latihan, fungsinya buat memperhitungkan performa dalam laga terbatas.

Akan tetapi, technologi bertambah maju, serta perubahan tampak yang bisa mengamati data olahragawan waktu pertandingan langsung serta memasangnya dengan data acara, memungkinnya struktur prakiraan untuk memutuskan garis dasar untuk olahragawan serta club di beberapa skenario antik. Pendekatan ini memungkinkannya metode AI untuk mendapatkan trend prediktif yang terselinap pada tingkat micro (mis., point buat point) dan makro (mis., kalah atau menang laga). Ini pula memungkinkannya metode replikasi untuk memperkirakan biometrik masa datang dan hasil data performa. Himpunan data yang dibuat secara artifisial ini (ialah, data olahragawan yang disimulasikan) bisa jadi wakil apa yang bisa dilaksanakan badan olahragawan dalam skenario yang dimodelkan.

Evolusi data ini — dan gunakan data olahragawan waktu fakta untuk menelusur serta sesuaikan prakiraan — secara fundamental bisa mengganti industri taruhan olahraga dan teknik permainan dikorbankan. Gabungan AI serta data olahragawan untuk bikin ramalan udah berjalan. Umpamanya, technologi misi pc Sportradar serta Amazon bisa meramalkan gol sepak bola di hari esok dua detik sebelumnya berlangsung.

Dengan data olahragawan yang menyuport kemungkinan waktu fakta, alat prakiraan, dan taruhan micro, evolusi Moneyball peluang dapat mengganti pengalaman pemakai jadi suatu hal yang lebih serupa dengan main mesin slots. Ini bisa menggerakkan beberapa ribu taruhan dan produk baru, mempunyai ukuran gigitan, yang diketuai gadget pada acara olahraga langsung yang memikat buat masyarakat luas yang telah terlatih menelusur jarak menempuh serta metrik kesehatan mereka sendiri pada pukul tangan pandai dan gelang kesehatan.

Dengan kapasitas penghasilan yang begitu besar, pertanyaan sesungguhnya yakni: Kenapa liga dan olahragawan mau data mereka ada buat umum saat demikian uang banyak udah dibuat di luar angkasa? Liga sekarang kebanyakan cuman menyaksikan sejumlah kecil dari penghasilan yang dibuat dari taruhan olahraga, serta olahragawan memandang semakin berkurang kembali. Secara bersejarah, data yang disatukan dari menyaksikan acara belum jadi punya liga, serta oleh sebab itu, liga belum menyaksikan miliaran dolar yang dihabiskan tiap-tiap tahun untuk produk mereka (meskipun mereka udah cobanya). Perusahaan taruhan pergi sepanjang mengirimi pengintai data tidak sah buat mengikuti kompetisi sepak bola langsung buat kumpulkan data acara.

Tetapi, tak seperti data acara yang bisa dilihat, data olahragawan yang dari tehnologi sensor bakal mewajibkan perusahaan buat memakai "pipa data" liga untuk akses. Ini bermakna kalau terhubung data olahragawan butuh persetujuan di antara penyuplai data serta pengakuisisi data, berikan liga dan olahragawan — untuk pertama kali — dengan kontrol atas pembagian data serta penerimaan yang pas. Sama keutamaan, terhitung data olahragawan dalam style penilaian kemungkinan dan alat perkiraan bisa terjadi pada banyak perkara tanpa ada info kesehatan siap buat umum.

Miliaran dolar bisa dibuat dengan masukkan data olahragawan ke ekosistem taruhan waktu ini. Tapi, selaku kepala perusahaan technologi olahraga global dan selaku eks agen pemain, eksekutif liga, dan pialang hak tempat, saya mengerti buat menggapainya tak gampang.

Kecuali pembelian olahragawan, klub, dan liga, penopang kebutuhan harus menyesuaikan type data yang dipasarkan, nilai data, teknik penjualannya, serta teknik pembagian penerimaan. Dengan tiap-tiap macam taruhan baru di AS yang butuh kesepakatan dari regulator, fitur keras dan fitur lunak yang dipakai untuk lacak data olahragawan harus stabil di semuanya klub dan pribadi dalam liga dan harus penuhi standard yang diputuskan regulator untuk meyakinkan ujung ketepatan, kehebatan, serta diulangi yang udah diputuskan awal kalinya. dari output. Technologi pemungutan data mesti tidaklah terlalu mengacau dan digunakan di beberapa tempat di badan di mana data yang tepat bisa dicari. Taruhan harus juga mengakui hasilnya.

Akan tetapi, realita ini lebih dekat dari yang Anda pertimbangkan. Negara sisi seperti Illinois udah loloskan undang-undang taruhan olahraga yang mengasumsikan pasar prospektif buat data olahragawan. Bentuk monetisasi berbasiskan kesepakatan buat data kesehatan pun tampak yang bisa kurangi problem formalitas serta khusus. Dengan harapan mengganti skema prakiraan dan kapabilitas liga untuk mengendalikan distribusi, data olahragawan disiapkan buat bikin lompatan ke arus penting dan mendatangkan nilai anyar yang berarti buat ekosistem taruhan olahraga.