大数据火热，大数据可以改变职业体育。电影《点球成金》告诉我们，数据科学家能解决球队老板用钱解决不了的问题：打造一支冠军球队。“这并不奇怪”，哈佛大学定量社会科学研究院的主任Gary King说，“如果你总结一下那些数据分析能够起到巨大作用的行业的特点，你就会发现，职业体育行业基本具备了这些特点，这也就是为什么数据分析在职业体育中具有如此重要的作用的原因。”文中所说职业体育的特点就是可定量，而大数据则是通过定量的数据比对，来找到解决问题的方法。这一点对于世界第一运动的足球尤为重要，先来说说马云要来搅局的中超。

      大数据是有能力帮助提升一个联赛的水平。2004年创立的中超，只是模仿英超取个名字，可是水平不怎么样，但差在什么地方，要从哪些方面来看提升，好像没有太明确的方向。当方向不确定的时候，出现笑话也就再所难免，我们在追求足球风格时，曾经提出了一个莫须有的“欧洲拉丁派”，甚至提出要锻炼 “叉腰肌”，而大数据时代则大不同了。

      以前，关于足球的数据统计只有角球、任意球、红黄牌和射门次数，大数据时代，联赛水平的体现有了许多直观的参数，如跑动距离、有效比赛时间、移动轨迹、控球时间、传球次数等等。以跑动距离、有效比赛时间作比即可一分高下，2010年国际足联的相关统计，职业足球运动员全场跑动距离平均为10000米，中超球员为7000米左右；有效比赛时间，2011年中超的实际有效时间为场均49分03秒，韩国联赛为56分09秒，欧冠联赛场均比赛有效时间为62分39秒。

      再从大数据的角度来看，2012年和2013年的中超平均跑动距离都是超过万米；有效时间，2012年超过50分钟，2014年的目标是60分钟，中超的水平确实有了提升，要不也不会有场均1.8万人的现场观众，好歹也是亚洲第一，世界第十。

      一个联赛的水平，不光体现在竞技水平上，还会体现在对媒体、对球迷的服务上，从这个方面再看大数据对已经高度职业化的NBA的帮助。NBA官方网站之前有内部的统计工具，只有一些授权的媒体可以使用做一些高级的深入数据分析，2012年，NBA与数据分析解决方案公司合作，NBA从得分、进攻、防守、做球等几大类统计了多达90多项技术指标，数据公司帮助处理NBA高达4500万亿条分割的统计数据。

累不累的训练

      联赛水平的根基在于日常训练，这一点大家应该没有什么疑义。但这一切没有在大数据时，训练更多地是从精神层面来要求，比如“女排精神”“三从一大”（从难、从严、从实战出发，大运动量），这种口号好提但是具体怎么做却无从下手。

      当年流行于中国的12分钟体测，之前一直说是提高运动员的体能，到最后足协官员也承认“无氧耐力法测试的是一种精神力量”。

      正是由于训练中长期缺乏数据，尤其是大数据的指导，才会只沦落到精神层面为主导。现在训练中应用大数据的例子，在足球发达国家例子已经很多了，而这两年中超的球队也在注重训练中大数据的使用，广州恒大、山东鲁能、江苏舜天等等。

      这套高科技系统对队员们在训练中的心率、速度，距离，加速度和减速度等指标进行记录、分析和监控，监控队员的训练量是否达到或超过相应的指标，同时，也能预防队员在训练中出现的伤病。通过科学的训练方法，对队员们训练提高和预防伤病起到很大的作用。

我们用GPS和心率测量仪来监测每个球员的状态。从体能的角度来说，最显著的数据是冲刺数量、冲刺距离和每个球员投入的高强度运动次数。我们这样监测一整个赛季下来，就能知道一个球员目前状态是否疲劳，以及他需要多久的休息时间。

      说完了团体运动的足球，再来看看更侧重于个人的速度滑冰，虽然它不是那么的职业化，但是这种更强调个人技巧的运动，大数据对其的作用更大。

      之后，人们从数据方面分析，发现韩国队的拐弯时候，速度比其他国家的要快。通过这个大数据的分析，再结合慢镜头，人们发现了韩国队的先进技术：在过弯时，通过身体重点心转移，步点的转换，达到一个不减速的效果，甚至还可以加速。

      大数据已经很大程度上影响到职业体育的水平，另一方面，对于职业体育来说，所从事的运动不同对于大数据有不同的应用需求，例如，足球和篮球所遇到的大数据问题是不一样的，团体与个人的运动又会是大不同。海量数据处理的复杂性，对数据中心的计算能力提出了挑战，英特尔就正利用自己在计算领域长久的积累，从支撑计算的芯片产品，到实现分析的解决方案，在职业体育上发挥着不可替代的作用。 好教练难求，但是经过计算和处理的多维度的数据却是可以普及和借鉴的。大数据改变职业体育，并赋予职业体育全新的商业价值，并非一件遥不可及的事。

      当然大数据也有其局限性，埃弗顿主教练马丁内斯和他的球探里弗斯和布朗都认为“光凭数据就能买进某个球员”这种想法是十分荒谬的，博尔顿的分析研究总监布莱恩·普莱斯迪奇甚至举出了一个反例：自从他们的守门员开始研究对方的点球手的数据以后，他的扑点球效率反而降低了，过去两个赛季只有9%的成功率。