Evolusi Moneyball : Kepintaran Hasil Data Olahragawan Dan Saat Depan Taruhan Olahraga

From WikiName
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 1.000 metode untuk taruhan di permainan. Taruhan asumsi terhitung berapakah lamanya waktu yang diperlukan Buat Lovato untuk menyanyikan lagu berkebangsaan (di bawah dua menit, +180) dan nomor punggung pemain untuk membuat touchdown pertama (nomor 11-20, +220) . Maka wajar kalau dalam industri taruhan olahraga sebesar $203 miliar, data yaitu rajanya.

Dengan proliferasi data dalam olahraga, bandar taruhan mulai memakai semuanya nilainya dengan siapkan kemungkinan taruhan dalam permainan yang unik, tawarkan alat replikasi taruhan yang mempertingkat frekwensi taruhan, serta membikin kesempatan luar biasa yang tingkatkan volume taruhan. Produk ini didorong oleh bentuk dan algoritma yang paling hebat yang gunakan himpunan data momen bersejarah dari personal serta team (point, rebound, touchdown, dan seterusnya.), ditambahkan info kontekstual, seperti situasi cuaca, menit main, tempat, area, waktu, score dan hasil momen masa dahulu, buat bikin ramalan.

Akan tetapi, sementara struktur ramalan waktu ini menggunakan tiap info yang siap, mereka tidak berhasil jawab pertanyaan fakta yang pengin ditemui betaruh olahraga: Kenapa hasil awalnya terjadi, serta apa yang hendak dikerjakan olahragawan setelah itu? Dunia anyar yang berani dari link judi bola olahraga tampak menurut tehnologi yang memungkinkannya penelusuran data kemampuan olahragawan yang modern dan real-time dalam persaingan olahraga. Data yang ditelusuri tergolong biometrik olahragawan, biomekanik, area, dan aspek kesehatan serta psikososial yang lain. Walaupun sekarang ini kita cuma bisa mengira apa yang berlangsung pada tubuh dan pemikiran beberapa olahragawan, technologi ini memberinya liga olahraga, klub, serta olahragawan kapabilitas untuk menghitung data yang bisa buka pemahaman terkait kemampuan di atas lapangan serta hasil berkaitan.

Dipadukan dengan himpunan data yang ada, pemanfaatan data olahragawan selaku input ke prosedur perkiraan berbasiskan AI menegaskan dua komponen penting. Pertama, apa yang sebetulnya menimbulkan hasil? Apa olahragawan kecapekan atau depresi? Apa proses biologis mempengaruhi pergerakan tembak, perputaran pinggul, atau kecepatannya? Ke-2 , apa yang dijelaskan situasi kesehatan olahragawan sekarang terkait apa yang bakal terjadi sesudah itu?

Sekarang ini, data olahragawan jarang-jarang dijelajahi langsung waktu laga professional. Tempat kerapkali ditelusuri, kendati tehnologi tidak sama yang dipakai (semisalnya, GPS, RFID, serta berbasiskan optik) menciptakan beberapa tingkat ketepatan, kelebihan, dan skalabilitas. Data biometrik dalam permainan yang presisi serta berulang-ulang lebih sukar diamankan. Sementara data olahragawan diamankan pada jumlah yang lebih besar dalam latihan, fungsinya untuk memperhitungkan kapasitas dalam persaingan terbatas.

Tetapi, tehnologi bertambah maju, serta perubahan tampil yang bisa memonitor data olahragawan sepanjang pertandingan langsung serta memasangnya dengan data acara, memungkinkannya mekanisme prakiraan untuk memutuskan garis dasar buat olahragawan dan klub di sejumlah skenario unik. Pendekatan ini memungkinkannya mekanisme AI buat mendapatkan mode prediktif yang terselip pada tingkat micro (mis., point untuk point) serta makro (mis., kalah atau menang laga). Ini pula memungkinnya metode replikasi buat meramalkan biometrik masa datang serta hasil data kapasitas. Himpunan data yang dibuat secara artifisial ini (yakni, data olahragawan yang disimulasikan) bisa jadi wakil apa yang bisa dikerjakan badan olahragawan dalam skenario yang dimodelkan.

Evolusi data ini — serta gunakan data olahragawan waktu fakta buat menelusur serta menyamakan perkiraan — secara fundamental bisa mengganti industri taruhan olahraga serta langkah permainan dipertanggungkan. Paduan AI dan data olahragawan untuk bikin perkiraan udah terjadi. Misalkan, tehnologi misi computer Sportradar dan Amazon bisa memperhitungkan gol sepak bola di hari depan dua detik saat sebelum berlangsung.

Dengan data olahragawan yang memberikan dukungan kesempatan waktu fakta, alat ramalan, serta taruhan micro, evolusi Moneyball peluang akan mengganti pengalaman pemakai jadi suatu yang lebih serupa dengan bermain mesin slots. Ini bisa memajukan beberapa ribu taruhan serta produk anyar, memiliki ukuran gigitan, yang diketuai gadget di acara olahraga langsung yang memikat buat masyarakat luas yang udah terlatih menelusur jarak menempuh serta metrik kesehatan mereka sendiri saat jam tangan cerdas dan gelang kesehatan.

Dengan kekuatan penghasilan yang besar sekali, pertanyaan sesungguhnya merupakan: Kenapa liga dan olahragawan pengin data mereka ada untuk umum di saat demikian uang banyak udah dibuat di luar angkasa? Liga waktu ini umumnya cuma lihat sejumlah kecil dari penerimaan yang dibuat dari taruhan olahraga, dan olahragawan lihat semakin berkurang kembali. Secara bersejarah, data yang dihimpun dari lihat acara belum jadi punya liga, serta oleh sebab itu, liga belum memandang miliaran dolar yang dihabiskan tiap tahun buat produk mereka (kendati mereka udah cobanya). Perusahaan taruhan pergi sepanjang mengirimi pengintai data tak sah buat mengikuti kompetisi sepak bola langsung buat kumpulkan data acara.

Tapi, tak seperti data acara yang bisa dilihat, data olahragawan berasal dari tehnologi sensor bakal mewajibkan perusahaan buat memakai "pipa data" liga buat akses. Ini bermakna jika membuka data olahragawan butuh persetujuan di antara pemasok data serta pengakuisisi data, berikan liga dan olahragawan — untuk pertamanya kali — dengan kontrol atas pembagian data dan penerimaan yang tepat. Sama keutamaan, terhitung data olahragawan dalam bentuk koreksi kesempatan dan alat ramalan bisa terjadi pada banyak masalah tanpa data kesehatan siap untuk umum.

Miliaran dolar bisa dibuat dengan masukkan data olahragawan ke ekosistem taruhan sekarang ini. Tetapi, sebagai kepala perusahaan technologi olahraga global dan jadi eks agen pemain, eksekutif liga, serta pialang hak tempat, saya ketahui untuk meraihnya tidak ringan.

Kecuali pembelian olahragawan, klub, serta liga, penopang kebutuhan mesti menyesuaikan model data yang dipasarkan, nilai data, teknik penjualannya, serta trik pembagian pemasukan. Dengan tiap-tiap macam taruhan anyar di AS yang butuh kesepakatan dari regulator, fitur keras serta fitur lunak yang dipakai buat lacak data olahragawan harus konstan di semuanya team serta pribadi dalam liga serta mesti penuhi standard yang ditentukan regulator untuk menegaskan tingkat ketepatan, keunggulan, dan diulangi yang sudah ditetapkan awal kalinya. dari output. Tehnologi pemungutan data mesti tidaklah terlalu mengusik dan difungsikan di beberapa tempat di badan di mana data yang presisi bisa dicari. Taruhan harus mengakui hasilnya.

Tetapi, realita ini lebih dekat dari yang Anda pertimbangkan. Negara sisi seperti Illinois udah lepaskan undang-undang taruhan olahraga yang mengasumsikan pasar menjanjikan buat data olahragawan. Bentuk monetisasi berbasiskan kesepakatan untuk data kesehatan ada yang bisa kurangi problem norma dan pribadi. Dengan prospect mengganti mekanisme ramalan dan kekuatan liga untuk mengendalikan distribusi, data olahragawan disiapkan buat bikin lompatan ke arus penting serta menciptakan nilai anyar yang penting buat ekosistem taruhan olahraga.