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

From Afrikapedia
Jump to navigation Jump to search

Ini hari, Anda dapat taruhan dalam hampir segala sesuatu. Sepanjang Super Bowl 2020, taruhan William Hill tawarkan lebih dari pada 1.000 trik untuk taruhan di dalam permainan. Taruhan hipotesis termaksud berapakah lamanya waktu yang diperlukan Untuk Lovato buat menyanyikan lagu berkebangsaan (di bawah dua menit, +180) dan nomor punggung pemain buat membuat touchdown pertama (nomor 11-20, +220) . Maka tidaklah heran jika dalam industri taruhan olahraga sebesar $203 miliar, data merupakan rajanya.

Dengan proliferasi data dalam olahraga, bandar taruhan mulai manfaatkan seutuhnya nilainya dengan menyiapkan kemungkinan taruhan dalam permainan yang unik, tawarkan alat replikasi taruhan yang menambah frekwensi taruhan, dan membentuk kemungkinan bagus yang menaikkan volume taruhan. Produk ini didorong oleh bentuk serta algoritma yang paling mutakhir yang gunakan kelompok data insiden monumental dari personal dan club (point, rebound, touchdown, dan lain-lain.), ditambahkan info kontekstual, seperti situasi cuaca, menit main, tempat, area, waktu, score serta hasil insiden masa silam, untuk bikin perkiraan.

Tetapi, sementara prosedur perkiraan waktu ini memakai tiap-tiap data yang siap, mereka tidak berhasil jawab pertanyaan fakta yang pengin ditemui betaruh olahraga: Kenapa hasil awal mulanya terjadi, dan apa yang bisa dijalankan olahragawan seterusnya? Dunia baru yang berani dari permainan daftar judi bola olahraga tampil menurut tehnologi yang memungkinkannya pencarian data kemampuan olahragawan yang mutakhir serta real-time dalam laga olahraga. Data yang dicari termaksud biometrik olahragawan, biomekanik, tempat, dan perihal kesehatan serta psikososial yang lain. Walau waktu ini kita cuma bisa mengira apa yang terjadi dalam badan dan ingatan beberapa olahragawan, technologi ini berikan liga olahraga, team, dan olahragawan kekuatan buat menghitung data yang bisa buka pemahaman mengenai kapasitas di dalam lapangan serta hasil berkaitan.

Dipadukan dengan himpunan data yang ada, pemakaian data olahragawan selaku saran ke prosedur perkiraan berbasiskan AI menegaskan dua komponen penting. Pertama, apa yang sesungguhnya menimbulkan hasil? Apa olahragawan kepayahan atau depresi? Apa proses biologis mempengaruhi pergerakan tembak, perputaran pinggul, atau kecepatannya? Ke-2 , apa yang dijelaskan keadaan kesehatan olahragawan sekarang ini terkait apa yang bisa terjadi seterusnya?

Sekarang ini, data olahragawan jarang-jarang ditelusuri langsung sepanjang pertandingan professional. Lokasi tersering dijelajahi, kendati tehnologi tidak serupa yang dipakai (contohnya, GPS, RFID, serta berbasiskan optik) mendatangkan pelbagai tingkat ketepatan, keunggulan, serta skalabilitas. Data biometrik dalam games yang presisi serta berulang-ulang lebih susah diamankan. Sementara data olahragawan diamankan dengan jumlah yang jauh makin besar dalam latihan, manfaatnya untuk memperkirakan kemampuan dalam persaingan terbatas.

Tetapi, tehnologi bertambah maju, serta pembaruan ada yang bisa mengawasi data olahragawan waktu pertandingan langsung dan memasangnya dengan data acara, memungkinkannya skema prakiraan buat memutuskan garis dasar buat olahragawan dan klub di sejumlah skenario unik. Pendekatan ini memungkinnya skema AI buat mendapati mode prediktif yang terpendam pada tingkat micro (mis., point buat point) serta makro (mis., kalah atau menang kompetisi). Ini pun memungkinnya struktur replikasi untuk meramalkan biometrik hari depan dan hasil data kemampuan. Kelompok data yang dibuat secara artifisial ini (adalah, data olahragawan yang disimulasikan) bisa wakili apa yang hendak dilaksanakan badan olahragawan dalam skenario yang dimodelkan.

Evolusi data ini — serta memakai data olahragawan waktu riil buat menelusur serta menyelaraskan perkiraan — secara fundamental bisa mengganti industri taruhan olahraga serta metode permainan dikorbankan. Gabungan AI serta data olahragawan untuk bikin ramalan udah berjalan. Semisalnya, technologi misi pc Sportradar serta Amazon bisa memperkirakan gol sepak bola di hari depan dua detik saat sebelum berlangsung.

Dengan data olahragawan yang memberi dukungan kemungkinan waktu riil, alat perkiraan, serta taruhan micro, evolusi Moneyball peluang dapat mengganti pengalaman pemakai jadi suatu yang lebih serupa dengan main mesin slots. Ini bisa menggerakkan beberapa ribu taruhan serta produk baru, mempunyai ukuran gigitan, yang dikepalai mobile pada acara olahraga langsung yang memikat buat masyarakat luas yang udah terlatih mencari jarak menempuh dan metrik kesehatan mereka sendiri pada pukul tangan pandai serta gelang kesegaran.

Dengan kemampuan penerimaan yang begitu besar, pertanyaan sesungguhnya ialah: Kenapa liga dan olahragawan pengin data mereka ada buat umum waktu demikian uang banyak udah dibuat di luar angkasa? Liga sekarang ini umumnya cuma lihat sejumlah kecil dari penghasilan yang dibuat dari taruhan olahraga, serta olahragawan lihat semakin berkurang kembali. Secara bersejarah, data yang dihimpun dari menyaksikan acara belum jadi punya liga, dan oleh sebab itu, liga belum menyaksikan miliaran dolar yang dihabiskan tiap tahun untuk produk mereka (walau mereka telah cobanya). Perusahaan taruhan pergi sepanjang kirim pengintai data tidak sah buat mendatangi laga sepak bola langsung buat kumpulkan data acara.

Tetapi, tak seperti data acara yang bisa dilihat, data olahragawan dari technologi sensor dapat mensyaratkan perusahaan untuk menggunakan "pipa data" liga buat akses. Ini bermakna kalau membuka data olahragawan butuh persetujuan di antara pemasok data dan pengakuisisi data, memberinya liga dan olahragawan — buat pertamanya kali — dengan kontrol atas pembagian data dan penerimaan yang sama. Sama keutamaan, terhitung data olahragawan dalam style rekonsilasi kemungkinan dan alat ramalan bisa terjadi pada banyak kasus tanpa ada data kesehatan ada untuk umum.

Miliaran dolar bisa dibuat dengan masukkan data olahragawan ke ekosistem taruhan sekarang. Tapi, jadi kepala perusahaan technologi olahraga global serta jadi bekas agen pemain, eksekutif liga, dan pialang hak media, saya mengetahui untuk meraihnya tidak simpel.

Kecuali pembelian olahragawan, club, dan liga, penopang kebutuhan mesti menyesuaikan type data yang dipasarkan, nilai data, teknik penjualannya, serta teknik pembagian penghasilan. Dengan tiap-tiap macam taruhan anyar di AS yang butuh perjanjian dari regulator, piranti keras dan piranti lunak yang dipakai untuk menelusur data olahragawan mesti stabil di semua klub serta personal dalam liga serta harus penuhi standard yang ditentukan regulator buat menegaskan tingkat ketepatan, kehebatan, dan diulangi yang sudah dipastikan awal kalinya. dari output. Tehnologi pemungutan data mesti tidak mengacau dan digunakan di sejumlah tempat di badan di mana data yang presisi bisa dijelajahi. Taruhan mesti meyakini hasilnya.

Tetapi, realita ini lebih dekat dari yang Anda pikir. Negara sisi seperti Illinois sudah loloskan undang-undang taruhan olahraga yang mengasumsikan pasar prospektif buat data olahragawan. Bentuk monetisasi berbasiskan perjanjian buat data kesehatan pun tampak yang bisa kurangi permasalahan formalitas dan khusus. Dengan prospect mengganti skema ramalan serta potensi liga untuk mengatur distribusi, data olahragawan disiapkan untuk membikin lompatan ke arus khusus dan hasilkan nilai anyar yang berarti untuk ekosistem taruhan olahraga.