
大数据时代,以“大数据”为代表的新技术对体育直播的冲击,大数据在体育直播中的挑战和创新,虽然现在来看威胁到体育解说员的角色,但是对这个行业的来说却是锦上添花。
从“单屏”到“多屏”
首先还是要从体育观赏方式的变化说起:移动端,就拿本次巴西世界杯来说,调查显示有 30% 的球迷使用智能手机或平板电脑观看比赛,另有 30% 的观众使用电视机收看比赛。
移动端的崛起,将赛事欣赏从“单屏”直接变成了“多屏”。奥美体育营销总监强炜在“英特尔体育行业与大数据应用”会议上分享了自己使用 APP 欣赏赛事的经历:我手机里面的 APP 不仅有集锦、回放等等,而且跟我的工作有直接关系,跟我的个人爱好可以随时发生关联。我飞去巴西看球的经历是很痛苦的行程,24小时的飞机,离比赛时间还有三小时,因为机场不能来接,我要在这个时间内到酒店去取票,然后再去场地,看完比赛以后当天晚上住下来,所以这个过程很痛苦,大部分的时间在飞机上。
我看互联网的科技已经可以让我们把世界上最好的比赛随时随地去看,这一点应该是互联网科技和大数据给我们渗透生活当中的各个表现。实际上这种视频网站以及移动终端已经把这个信息全面的推给到我们的用户。昨天我看到一个新闻是优酷和乐视在第一轮比赛之前的整个用户量都已经过亿,所以尽管由于时差的原因,很多人尽管也选择在家里看比赛,但是互联网的应用是全面的渗入到我们的体育生活当中。
通常来说,移动端设备 APP 应用的计算主要发生在前端,比如消息、微博、阅读、办公等等,对于后端的计算能力虽然也有一定要求,但是计算量往往比较小或者与服务器的通讯是间歇性的。体育直播则不同,数据计算体量大:视频是数字格式当中体积最大的,客户端的计算请求数量异常之高——因为观赛人数规模实在太庞大。就拿上届世界杯来说,权威机构尼尔森(Nielsen)发布的数据显示,有超过 1.11亿美国观众观看了 2010 年的足坛盛事。本届世界杯更甚,美国与加纳的小组赛首轮比赛仅英文电视转播就吸引了 1109.3 万观众,创下了 ESPN 单场男子足球比赛观众人数最多、收视率最高的纪录,这还不算西班牙语电视转播的观众。
上届世界杯 ESPN 派出了庞大的转播队伍,使用了全套顶尖的英特尔计算设备,包括笔记本电脑、服务器、网络和图形设备全方位助力网络和电视转播。ESPN公司负责人将其描绘为该电视网有史以来最为恢宏的节目转播活动。ESPN负责网络、支持与安全服务的副总裁 Dan Robertson 就曾表示:“那是我们所做过的最大的远程直播节目。”
美国这样以“橄榄球、棒球和篮球”为三大球类运动的国度都在热衷于足球。足球运动在中国长久不衰落,观赛球迷数量和美国相比只多不少,大概都可以用亿计都说不定。ESPN 是美国球迷首选的观赛平台,优酷土豆和新浪则是中国球迷网民的看球首选。优酷土豆和新浪的转播队伍很可能要服务比 ESPN 更庞大的观众群——中国球迷。中国新闻网的消息指出,世界杯期间优酷播放量已经破亿,另一家视频网站乐视公布数据,该网站日均覆盖用户数超过4500万,日均播放时长超过3500小时,日均播放次数超过2亿次。可见,互联网应用已经全面渗入到我们的体育生活当中。值得一提的是,优酷土豆、新浪和 ESPN 一样,这三家公司都采用了英特尔的产品作后端支持系统,提供稳定、可靠的直播服务。
观众人数的增大不仅带来了直播的压力,服务这部分群体的其他互联网和内容产品同样面临巨大的后端计算压力,比如网站的评论系统、论坛区。某一段精彩进球视频的播放次数可能会超过一场比赛的次数(因为会有人重复观看),并且球迷在评论中彼此互动,又进一步加大了网站的后台负担。所有这些挑战,如果没有足够强劲的计算能力支持,是没有办法实现的。
“多屏”普及也为体育直播的创新创造了条件,虽然平板设备能做的事情有限,且无法实现沉浸式体验(屏幕尺寸和解析度无法和主流高清电视相比),但是平板设备上丰富的 APP 资源和数据运算能力,使其能够与电视画面相配合,实现联动、互补。比如电视画面上是比赛实况,观众可能会在平板设备的“小屏”上刷微博,发表观点,也可能在上球迷论坛,与此时此刻同样在看球的其他人一起讨论。数据显示,美国地区有 85% 的平板用户在看电视的时候会使用他们的设备,多屏设备的使用体验从主动(self-initiated)变成了一种程序(programmed experience)。
这种与体育直播画面的联动和互补,体现了“大数据”的优势:预测分析,尤其是挖掘出直播画面当中被忽略的成分。比如美国职业棒球联盟(MLB)采用英特尔的服务器系统实现了比赛直播中“大数据”分析结果与直播画面的叠加。如图,仅仅从直播画面中,并无法判断两名外野手距离落点究竟有多远,反应速度、奔跑距离和加速度的详细数据。但是“大数据”技术能够把这些被忽略的细节加入到体育直播当中去,配合移动设备与电视的多屏呈现。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
数据清洗工具全景指南:从入门到进阶的实操路径 在数据驱动决策的链条中,“数据清洗” 是决定后续分析与建模有效性的 “第一道 ...
2025-08-29机器学习中的参数优化:以预测结果为核心的闭环调优路径 在机器学习模型落地中,“参数” 是连接 “数据” 与 “预测结果” 的关 ...
2025-08-29CDA 数据分析与量化策略分析流程:协同落地数据驱动价值 在数据驱动决策的实践中,“流程” 是确保价值落地的核心骨架 ——CDA ...
2025-08-29CDA含金量分析 在数字经济与人工智能深度融合的时代,数据驱动决策已成为企业核心竞争力的关键要素。CDA(Certified Data Analys ...
2025-08-28CDA认证:数据时代的职业通行证 当海通证券的交易大厅里闪烁的屏幕实时跳动着市场数据,当苏州银行的数字金融部连夜部署新的风控 ...
2025-08-28PCU:游戏运营的 “实时晴雨表”—— 从数据监控到运营决策的落地指南 在游戏行业,DAU(日活跃用户)、MAU(月活跃用户)是衡量 ...
2025-08-28Excel 聚类分析:零代码实现数据分群,赋能中小团队业务决策 在数字化转型中,“数据分群” 是企业理解用户、优化运营的核心手段 ...
2025-08-28CDA 数据分析师:数字化时代数据思维的践行者与价值推动者 当数字经济成为全球经济增长的核心引擎,数据已从 “辅助性信息” 跃 ...
2025-08-28ALTER TABLE ADD 多个 INDEX:数据库批量索引优化的高效实践 在数据库运维与性能优化中,索引是提升查询效率的核心手段。当业务 ...
2025-08-27Power BI 去重函数:数据清洗与精准分析的核心工具 在企业数据分析流程中,数据质量直接决定分析结果的可靠性。Power BI 作为主 ...
2025-08-27CDA 数据分析师:数据探索与统计分析的实践与价值 在数字化浪潮席卷各行业的当下,数据已成为企业核心资产,而 CDA(Certif ...
2025-08-27t 检验与 Wilcoxon 检验:数据差异比较的两大统计利器 在数据分析中,“比较差异” 是核心需求之一 —— 如新药疗效是否优于旧药 ...
2025-08-26季节性分解外推法:解锁时间序列预测的规律密码 在商业决策、资源调度、政策制定等领域,准确的预测是规避风险、提升效率的关键 ...
2025-08-26CDA 数据分析师:数据治理驱动下的企业数据价值守护者 在数字经济时代,数据已成为企业核心战略资产,其价值的释放离不开高 ...
2025-08-26基于 SPSS 的 ROC 曲线平滑调整方法与实践指南 摘要 受试者工作特征曲线(ROC 曲线)是评估诊断模型或预测指标效能的核心工具, ...
2025-08-25神经网络隐藏层神经元个数的确定方法与实践 摘要 在神经网络模型设计中,隐藏层神经元个数的确定是影响模型性能、训练效率与泛 ...
2025-08-25CDA 数据分析师与数据思维:驱动企业管理升级的核心力量 在数字化浪潮席卷全球的当下,数据已成为企业继人力、物力、财力之后的 ...
2025-08-25CDA数据分析师与数据指标:基础概念与协同逻辑 一、CDA 数据分析师:数据驱动时代的核心角色 1.1 定义与行业价值 CDA(Certified ...
2025-08-22Power Query 移动加权平均计算 Power Query 移动加权平均设置全解析:从原理到实战 一、移动加权平均法的核心逻辑 移动加权平均 ...
2025-08-22描述性统计:CDA数据分析师的基础核心与实践应用 一、描述性统计的定位:CDA 认证的 “入门基石” 在 CDA(Certified Data Analy ...
2025-08-22