7、数据 analytics：原理、应用与挑战

数据 analytics：原理、应用与挑战

一、数据分析助力德国队夺冠

在2014年世界杯上，德国足球协会与SAP合作，对视频数据以及球员和球队的表现进行分析。SAP是全球知名的企业资源规划（ERP）软件产品，由德国公司SAP SE开发。借助数据分析，德国队将平均控球时间从3.4秒缩短至1.1秒，这一关键改进对比赛结果产生了重大影响。

德国队拥有专门构建的数据库“Match Insights”，用于衡量和分析球员及球队的表现与策略。每一位德国队球员和对手球员都被分配了唯一标识符，以便对他们的动作进行数字化跟踪，并利用所得数据衡量关键绩效指标，如触球次数、平均控球时间和移动速度等。通过定制应用程序，这些数据以直观且易于理解的方式呈现给球员、教练和训练师，使他们能够在手机或平板电脑上使用。

在世界杯前，德国队的一个关键战略目标是提高传球速度。得益于“Match Insights”，德国队成功缩短了平均控球时间，从而更好地实施了其激进、快节奏的比赛风格。可以毫不夸张地说，“Match Insights”及其数据分析就像是德国队的第12名球员，助力球队取得胜利。

二、数据分析的工作流程

数据分析过程是迭代的，通常会根据具体情况不断演变。一个典型的数据分析迭代周期如下：

graph LR
    A[非结构化数据] --> B[数据捕获]
    B --> C[数据排序]
    C --> D[结构化数据]
    D --> E[数据分析]
    E --> F[可操作的洞察]
    F --> G[预测模型]