2021: Мировой рынок ПО для спортивной аналитики оценен в $2,5 млрд
Объем глобального рынка программного обеспечения для спортивной аналитики достиг $2,5 млрд по итогам 2021 года. Об этом свидетельствуют данные исследователей ResearchAndMarkets, опубликованные в конце марта 2022 года.
Согласно исследователям, рынок ПО для спортивной аналитики вырастет до $8,4 млрд к 2026 году при совокупном годовом темпе роста (CAGR) в 27,3% в течение прогнозируемого периода. На рост рынка оказывают влияние такие факторы, как увеличение расходов на внедрение новых технологий, изменение ландшафта клиентской аналитики для стимулирования рынка и увеличение числа клиентских каналов.
Традиционные аналитические платформы используют статические и сохраненные данные для анализа простых или сложных шаблонов, а также реагирования на любую бизнес-ситуацию. Этим платформам требуются дни для анализа и недели для обработки сохраненных данных. ПО для спортивной аналитики является основным инструментом больших данных, позволяющим компаниям использовать исторические данные и объединять их с информацией о клиентах для прогнозирования будущих событий. Большие данные — это постоянно развивающаяся технология, которая помогает предприятиям оптимизировать процессы и минимизировать операционные расходы.
Сочетание технологии потока данных в реальном времени, искусственного интеллекта (ИИ), машинного обучения (МО) и спортивной аналитики может обеспечить конкурентные преимущества для бизнеса. Традиционные системы аналитики и бизнес-аналитики используют дедуктивный подход для анализа данных. Этот подход хорошо работает со структурированными данными. Спортивная аналитика, с другой стороны, применяет подход к анализу индуктивных рассуждений, который работает с большими наборами данных, полученными с помощью машинного обучения, робототехники, датчиков и ИИ.Чекап для искусственного интеллекта: зачем и как тестировать ИИ-решения? 
Он использует алгоритмы, которые выполняют сложные вычисления на больших наборах данных и обнаруживают взаимосвязи и закономерности между ними. Большие данные предлагают возможность собирать, управлять и анализировать данные по вертикалям бизнеса, таким как банковское дело, здравоохранение и сельское хозяйство, поэтому большие данные являются одной из самых популярных тем в области информационных технологий (ИТ) на протяжении десятилетия.
Данные всегда имели решающее значение в спорте для получения возможностей принятия стратегических решений и формулирования других бизнес-стратегий. Спорт генерирует большое количество данных, связанных с игроками, производительностью команды и аудиторией. Большие данные упростили и ускорили тренерам, менеджерам команд и спортивным ассоциациям анализ собранных данных и их оптимальное использование. Кроме того, они помогают изменить существующие бизнес-модели, в которых спорт рассматривается как коммерческая и технологическая платформа.
Ожидается, что для превращения спортивных арен в испытательный полигон для широкомасштабного внедрения IoT ПО для спортивной аналитики должно предусматривать наличие надежной сети Wi-Fi, мобильных и облачных вычислений, а также [[Интернет вещей Internet of Things (IoT)|Интернета вещей (IoT)]].
Интернет вещей в конечном итоге оцифрует операции на стадионе и предоставит болельщикам расширенные возможности. Таким образом, умный стадион будет использовать сложные технологии и надежную инфраструктуру для улучшения своей деятельности, чтобы привлечь еще больше болельщиков на стадионы.
Драйверы роста рынка:
- Растущее внедрение больших данных и других технологий
- Увеличение инвестиций в спортивные технологии для принятия решений на основе данных
- Необходимость улучшения производительности игрока или команды
Факторы, которые сдерживают рост рынка:
- Неосведомленность о преимуществах решений спортивной аналитики
- Бюджетные ограничения препятствуют внедрению решений спортивной аналитики
- Вопросы безопасности данных
К основным поставщикам на мировом рынке ПО для спортивной аналитики относятся:
IBM (США),
SAS Institute (США),
Salesforce (США),
EXL (США),
GlobalStep (США),
Catapult (США),
HCL (Индия),
ChyronHego (США),
Stats Perform (США),
TruMedia Network (США),
DataArt (США),
Orreco (Ирландия),
Quant4Sport (Италия),
Zebra Technologies (США)
Exasol (Германия).[1]
Примечания
