프로 스포츠에서 데이터의 사용은 최근 몇 년 동안 크게 증가했습니다. 축구의 경우, 팀이 사용할 수 있는 데이터의 양이 기하급수적으로 증가하고 있습니다. 사용 가능한 모든 관련 데이터 포인트를 캡처하고 경기당 수백만 개의 데이터 포인트에 포함된 복잡한 정보를 일련의 간단한 표현으로 추출하는 것이 점점 더 어려워지고 있습니다. 그런 다음 이러한 표현을 신속하게 흡수하고 조정하고 공유하여 팀의 성과를 향상시키고 더 많은 경기에서 승리할 수 있도록 해야 합니다.
빅데이터가 큰 인사이트를 제공한다는 격언은 그 어느 때보다 중요해졌지만, 동시에 점점 더 달성하기 어려워지고 있습니다. 스포츠 분석가들은 훈련 세션과 경기에서 얻은 정보를 수집하고 스크랩하여 선수단을 관리하고 부상에 대처하며 코치들이 중요한 결정을 내리는 데 도움을 주는 데이터에 의존하여 업무를 수행합니다.
스포츠 데이터 인텔리전스는 데이터 뒤에 숨겨진 엄청난 가치로 인해 폭발적으로 성장하고 있는 산업입니다. 선수 모니터링 및 추적 기술은 한동안 사용되어 왔지만, 시의적절하고 관련성 있는 컨텍스트가 없으면 수치가 합산되지 않습니다. 데이터 분석가가 정보에 입각한 의사결정을 내릴 때 신뢰할 수 있는 즉각적인 답을 얻으려면 각 상황의 배경이 되는 맥락을 파악하는 것이 중요합니다.
머신러닝과 인공지능의 힘은 인간의 잠재력을 극대화하고자 하는 우량 기업에서 활용되고 있습니다. 프로 스포츠에서도 마찬가지입니다. 경기당 수천 개의 이벤트가 수백만 개의 데이터 포인트로 변환되는 복잡한 축구 경기에서는 새로운 기술이 데이터의 가치를 극대화하고 있습니다. 머신러닝은 선수와 스포츠 과학 팀이 객관적인 측정치를 도출하고 사람의 눈으로는 불가능한 시나리오를 포착하는 데 도움을 주고 있습니다.
인공 지능은 수많은 이벤트를 시뮬레이션하여 데이터 과학자가 인사이트를 해석하고 경기장에서 일어날 일에 대한 권장 사항을 제시할 수 있습니다. 이는 코치가 개별 선수에 대해 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있도록 도와주며 경기 준비에 필수적인 요소입니다. 추가된 인사이트는 팀 스포츠에서 어떤 선수를 선발하는 데 영향을 미칠 수 있으며, 축구와 같이 경기 사이에 시간이 촉박할 때 유용하게 사용될 수 있습니다. 개별 훈련 일정을 계획하는 것 외에도 상대의 플레이 스타일에 따라 전술을 결정하는 데 도움이 될 수 있습니다.
스포츠 과학자나 분석가를 상상할 때 흔히 스크린으로 가득 찬 방에서 영상을 분석하며 시간을 보내는 모습을 상상합니다(영화 머니볼에서 빌리 빈의 조수처럼). 머신러닝은 이러한 시간 집약적인 역할을 개선하여 더 빠르고 더 나은 의사결정을 내릴 수 있도록 지원합니다. 따라서 관련 맥락이 없는 일련의 숫자가 아닌 실행 가능한 인사이트를 사용하면 이 역할을 담당하는 사람들이 더 빠르고 심층적인 분석을 통해 코칭 스태프에게 더 큰 가치를 더할 수 있습니다.
인공지능 기술은 계속 발전하고 있습니다. 인공 지능은 휴대폰과 가정에서 디지털 비서를 통해 일상 생활에 빠르게 구현되고 있습니다. 그리고 이는 앞으로도 계속될 것입니다. 승부가 중요한 스포츠에 기술을 적용함으로써 축구 클럽과 선수들이 효과적인 분석을 통해 앞서 나갈 수 있게 되었습니다.
스포츠는 인류의 가장 위대한 업적을 만들어내고 전 세계 팬들에게 감동을 주는 정서적 유대감을 선사합니다. 인공지능과 팀 성적 사이의 관계를 살펴보는 것은 매우 흥미롭습니다. 인간 또는 팀의 성과와 감정이 절정에 달했을 때 인사이트를 도출할 수 있는 데이터를 제공하는 것은 바로 기계입니다. 머신러닝 알고리즘이 진화하고 더욱 정교해짐에 따라 스포츠 경기의 성과를 끌어올릴 수 있는 큰 잠재력을 지니고 있습니다.
