大數據時代我國體育產業發展的機遇、挑戰與對策

謝經良， 孫晉海， 曹 莉

(1．曲阜師范大學體育學院，山東 曲阜273165;2．山東大學 體育學院，山東濟南250061)

19世紀以蒸汽機為主導的產業革命終結了人類手工勞動的時代，加快了人類文明進步的步伐。20世紀以計算機為主導的技術革命，助推了網絡信息化的進程，極大地改變了人類的生活方式。時下以移動互聯網、物聯網、云計算等網絡渠道的普及以及QQ、博客、微信、Facebook等網絡交流方式的大眾化為標志的大數據時代，每天產生的海量數據正改變著人們的生活方式和消費體驗。

大數據時代是指通過搜集互聯網、移動互聯網、物聯網、云計算等現代網絡渠道產生的海量數據資源，并對這些數據進行存儲、提煉、智能化處理最終展示、利用的信息化時代。大數據時代是數據信息資源膨脹的時期，它以開放性、動態性、社會性和廣泛性的特征占據當今人們的社會生活。在網絡信息時代，人們幾乎隨時都可以在任何數據中尋找有價值的信息，更好地為自身所用。如在商界，企業可以根據消費者消費體驗數據，隨時調整計劃，生產出滿足消費者喜好的產品和服務，從而保證產品的市場競爭力。

1 大數據時代的特征

大數據作為當下研究的一個技術熱點具有以下4V特征:①數據體量(Volumes)巨大。大型數據集從TB級別躍升到 PB級別。②數據類別(Variety)繁多。數據來自多種數據源，種類和格式沖破了以往所限定的結構化數據范疇，囊括了半結構化和非結構化數據。③價值(Value)密度低。以視頻為例，在連續不間斷監控過程中，可能有用的數據僅1～2 s。④處理速度(Velocity)快。包含大量在線或實時數據分析處理的需求，如1秒定律［1-2］。

在當今科技突飛猛進的信息化時代，及時獲取足夠的信息意味著掌握了競爭的主動權，但并不是所有信息都是重要的，需要從海量數據中挖掘和分析有價值的信息。在體育產業領域，無論是體育用品產業、體育健身娛樂產業還是體育競賽表演業等均離不開對數據的分析和挖掘。營銷者不僅要分析產品和服務消費流向，還要關注消費者的體驗，跟蹤消費者的網上交流，并詳細分析消費者的興趣、愛好、年齡、收入等特征，在眾多信息數據里提煉與自身產品和服務有關的數據，不斷改進產品和服務以迎合消費者多樣化需求。因此，需要利用相關軟件對數據進行文本分析，并根據有價值的數據做出正確的決策。

2 大數據時代我國體育產業發展的機遇

大數據在社會各個領域逐漸展現出影響力。麥肯錫全球研究院在其《大數據:創新、競爭和生產力的下一個新領域》報告中指出:美國醫療行業“大數據”每年可以創造3 000億美元的價值，比西班牙每年醫療投入的2倍還多;在歐洲公共管理部門，大數據每年有相當于2 500億歐元的價值，比希臘的GDP還高;利用全球個人位置數據，可以創造出6 000億美元的消費者價值;“大數據”還能使零售商的經營利潤增長60%［3］。另外，在一些企業利用社交網絡如Facebook、Twitter、QQ，搜集大量相關數據，為企業的產品改良提供了可能，同時也實現了大數據營銷。

在體育競賽表演市場，體育賽事的直播與網絡互動能瞬時把握球迷觀眾興趣動向，根據觀眾的愛好可以搜集、整理相關信息，制作相關產品滿足觀眾的需求，提升收視率。如:大部分球迷對某球星的技術特點或個人生活感興趣，那么賽事制作方就應挖掘相關數據信息，滿足觀眾的需求，從而吸引更多的觀眾加入球迷行列，提升收視率。韓國仁川亞運會上游泳名將樸泰桓與孫楊的賽前“隔空叫板”就成為賽事直播時解說員很好的說詞。那場比賽現場座無虛席，更多中韓兩國的觀眾端坐在電視機前觀看直播，游泳比賽創造了收視率新高，堪稱一個完美的賽事網絡營銷案例。另外，在體育健身領域，由于大數據技術的運用，運動健身不再是盲目而是精確的，尤其是運動效果。人們可以結合自身身體狀況、飲食偏好、生活習慣、運動習慣等精確地選取運動項目，確定運動時間、運動量，還可以通過網絡和私人教練員遠距離實時交流。這將在體育健身、體育用品和體育咨詢與服務領域產生革命性的變化。

2．1 為體育產業創造更多價值與云計算和物聯網存儲、獲得數據不同，大數據的重點是如何挖掘有價值的數據，整合并分析相關數據信息，使其最終成為企業或管理者有價值的資源。另外，及時獲取這些寶貴的數據信息，能使企業和管理者及時掌握當前市場需求態勢，了解消費者的需求愛好和消費動向，將市場細分得更精確，從而生產符合消費者意愿的產品。由此可以想象，在不久的將來，為消費者生產“私人訂制”的產品也將成為可能。這在體育健身醫療產業領域前景更為廣闊，企業可以借助物聯網的傳感器，盡可能多地獲得消費者的身體數據，利用社交網絡的相關軟件，如微博、微信、私信、QQ、Facebook等及時獲取消費者在線相關信息，借助軟件進行數據分析整合，及時對消費者進行運動健康診斷，并提出相關運動建議和處方。因此，這將吸引更多的消費者參與到健身醫療產業中，為體育健身休閑產業創造價值。

2．2 促進體育產業協同創新發展從產業集群的角度看，協同創新是指“集群內的企業、政府、知識生產機構(大學、研究機構)、中介機構和用戶等為了實現重大科技創新而開展的、以知識增值為核心的、大跨度整合的創新組織模式”［4］。隨著大數據時代的到來，對體育企業和相關上下游企業帶來一定的沖擊。一方面，每個企業都要成立專門的組織機構對大數據進行搜集、存儲、處理、整理和分析工作，這無形中增加了企業的財務支出，同時對人力資源也提高了要求。另一方面，單個體育企業難以應付現實市場競爭壓力，需要與相關數據分析機構合作，或者通過一定的協議與同類企業合作進行資源共享。為了交流便利，體育企業會在一定空間和區域內集聚，體育產業集群逐步形成。

當前，我國已成立6個國家體育產業基地，體育產業集群基本形成，但是在集群內，體育及相關企業與高校、科研機構、專業的社交網絡分析公司等缺乏合作溝通，體育產業的協同創新未真正形成。在大數據背景下，通過以上合作，體育企業不僅減少了科研經費投入，也能從其他企業獲得共享信息;高校和科研機構可以為其輸送人才，使理論成果直接應用到體育企業，提升自身科研成果的轉化能力;數據處理機構能獲得更多的訂單，擴大自身的業務量，故協同創新是合作各方互利雙贏的過程。例如:IBM為更好地開發體育賽事，在過去3年中相繼收購了數據統計和分析公司SPSS、大數據處理設備公司 Netezza、Open Pages和Algorithmics［5］，因此，協同創新是大數據背景下體育企業的必然選擇。

2．3 加快體育產業的科技化我國體育產業缺乏跨越式發展，究其因主要是科技含量低。在質量決定一切的市場游戲規則下，沒有科技的支撐，體育產業的發展只能徘徊在初級發展層面。就體育賽事表演產業而言，CBA和NBA對賽事的數據統計差距顯著，CBA主要統計球員的得分、助攻、蓋帽、籃板、搶斷、失誤、投籃次數及命中率，而NBA除了統計上述數據還統計對手得失分、外線球員三分球命中率、對手陣地戰得分、對手快攻得分、內線球員的進攻籃板數、球員貢獻度等復雜數據。在NBA的官方網站上，有專門的統計頁面，后臺使用了內存分析數據庫，以應對網站數以萬計用戶的訪問，提供了一種前所未有的用戶體驗。

體育賽事的科技含量不斷增加，才能提升賽事的收視率和關注度。另外，大數據技術在索契冬奧會上得到應用，如利用物聯網API跟蹤運動員的表現，利用IT通過連接設備確保為用戶提供優質網頁和移動用戶體驗。大數據對休閑健身產業的影響也是革命性的，如三星 Galaxy Note 3智能手機開發的“健走伙伴”，可以根據API自動跟蹤用戶的心率、位置、健身速度、消耗的能量等，根據機上的攝像頭捕捉用戶的運動軌跡和精彩瞬間。大數據的到來加快了體育產業科技化進程，體育用品產業亦如此。

3 大數據時代對我國體育產業發展的挑戰

3．1 大數據的存儲移動互聯網、物聯網和云計算的高速發展，各種類型的視頻、音頻、社交等非結構化和半結構化的數據增長非常迅速，每天都可能產生TB級的數據。按照Teradata的數據統計分析，波音737客機一次6 h飛行就能產生240 TB的傳感器數據，這對傳統數據庫的管理提出了更高的挑戰(傳統數據庫處理不了TB級別的數據，更不能進行高級別的數據分析)。另據IDC的研究報告:到2020年全球信息化資料數據庫容量將達到40 ZB，是2012年2．8 ZB的近15倍，現有的存儲技術已難以應對。以體育競賽表演市場為例，每場比賽都有數千甚至幾萬名觀眾到場，還有在電視機旁收看直播的觀眾，他們對自己關注的球星(球隊)的打法、教練員的排兵布陣、技戰術安排以及比賽插曲、花絮、球星個人生活甚至整個比賽的發展等都有獨特的看法，他們賽后或中場在網上的留言、感受等數據將是海量的，甚至是TB級的數據。存儲這些數據對主辦方是不小的挑戰。

研究區羅安群由下至上可分為R1、R2、R3、R4四個組，銅鈷礦體主要賦存于R1和R2中(表1)。硅質巖主要分布在RSF和RSC中。RSF主要為層狀硅質白云巖、白云質硅質巖、硅質巖。白云質硅質巖、硅質巖具有霏細-粒狀結構，層狀、塊狀構造，主要由硅質、金屬礦物和少量白云母等組成，金屬礦物及其氧化物沿裂隙呈脈狀或浸染狀分布。RSC從深部至地表由硅質巖逐漸過渡為石英巖，其硅質巖與RSF中的硅質巖具有相似的結構和組成，但主要呈塊狀、蜂窩狀構造，礦化主要呈浸染狀。

3．2 數據的深度分析與挖掘利用大數據的關鍵不是如何存儲海量的數據，重要的是如何分析、處理海量數據信息。在體育產業領域就是如何借助科技的手段，從眾多的視頻、音頻和動態的非結構化數據信息中深度分析和挖掘對自身有價值的數據。在互聯網時代，社會網絡分析技術的運用對體育產業大數據的實時分析和獲取更為重要，即流處理問題。與傳統的批處理滯后性不同，流處理是即時的;在存貯大量信息的同時做好流處理，這才是利用大數據的關鍵。及時獲取有用的信息并反饋給用戶，將對體育產業的發展產生巨大的推動作用，但這也對體育企業提出更高的要求。

在體育競賽表演方面，以CBA聯賽為例，至今很難查到聯賽總得分、每個球隊自進入聯賽以來的總得分，各項紀錄的創造者以及在哪場比賽中創造紀錄，當時的觀眾人數，觀眾對比賽的看法，當值裁判員等數據。這一方面表明對大數據認識不夠，另一方面也表明職業化程度不高，故不僅球隊要分析處理數據，聯盟更應成立相關機構搜集并整理相關數據;尤其要注重球迷觀眾對比賽的態度，從眾多的數據中挖掘有用的信息，為整個聯盟的可持續發展做好整體品牌的網絡營銷。

數據的深度挖掘在體育休閑健身領域前景廣闊，但要有一定的數據處理機構或團隊為健身俱樂部服務。該服務一定是基于用戶信息的，針對不同的用戶提供精準的健身鍛煉服務，不僅僅是運動處方，還要有健康指導和恢復后續跟蹤等服務。這需要俱樂部在不斷完善自身設施的同時，豐富面向用戶的服務模塊，深度挖掘用戶需求的各種信息，提升自身服務質量，最終使用戶在任何地方、時間都能享受到優質而精準的體育健身服務。

3．3 體育信息安全體育大數據的信息量隨著時間的推移急劇擴大，在對數據信息存儲帶來挑戰的同時，也為數據信息的安全埋下隱患。因為社會分析網絡相當多的數據都在陽光下運行，網絡黑客的盛行致使網絡信息安全形勢不容樂觀。如美國的斯諾登事件、我國鐵路12306購票系統用戶信息泄露事件等。因此，打擊網絡竊取犯罪行為，維護大眾信息安全成為大數據背景下的重要課題。

在大數據搜集與分析環境下，體育企業或相關數據處理機構處理更多的是消費者個人信息。如果沒有相關條款和制度的約束，消費者個人隱私面臨被泄露的風險，而且企業為了經濟利益，泄露用戶個人隱私信息的可能性極大。這也是從事用戶信息搜集、存儲、分析、處理不可規避的風險，在體育健身休閑產業領域尤為明顯。如用戶在運動健身享用俱樂部提供服務的同時，自己的姓名、年齡、健康狀況、銀行賬戶、身份證信息、網絡留言等均會留在俱樂部數據信息系統上。如果對俱樂部沒有約束，這些信息具有被泄露的風險。尤其是在當前網絡法規不健全、技術監管不完善的環境下，這種風險正逐步加大。Facebook就曾因與數據收集公司Datalogix的合作，跟蹤和使用用戶數據，并通過分析研究這些數據評估廣告投放效果，而引發了隱私維權機構的質疑［6］。

3．4 大數據分析人才短缺體育大數據的整體設計和實施需要一定的專業化分析處理復雜數據集的技術能力與工具。面對這些專業技術，體育企業和相關組織需要既精通IT專業技術業務，又懂得及時處理分析相關數據且具備相關體育知識的精英。目前我國體育產業領域這類人才的缺口很大，這也是制約我國體育產業快速發展的因素之一。因此，培養既懂得統計分析知識，又具有程序設計和處理技術的體育IT人才，是體育企業當前緊迫的任務。

3．5 國外跨國公司對本土企業的威脅隨著大數據時代商機的不斷擴大，國外的跨國公司已瞄準國內體育產業大市場，如 Nike、Adidas、微軟、Google等公司均在體育產業領域開發相關體育用品，或已和體育俱樂部聯合開發體育大數據的相關信息，并為俱樂部提供信息服務。由于我國體育企業起步較晚，目前明顯處于被動局面，還未完全準備好如何迎接挑戰。隨著我國改革開放的逐步深入，體育領域無處不見國外企業的身影，體育產業領域更是如此。另外，我國體育產業領域本身科技含量與國外相比就處于劣勢，對國外技術依賴性較強，因此，國外企業在大數據開發和處理上明顯優于本土企業，這無疑縮小了本土企業的發展空間，增加了市場開發壓力。

4 大數據時代我國體育產業發展的對策

4．1 解決體育大數據存儲問題①應由政府牽頭，針對體育大數據的特點，盡快制訂相關規劃和發展政策，鼓勵科研機構或企業開展相關課題研究，開發存儲設備。②IT行業已敏銳地覺察到大數據在體育領域的應用前景，正針對這一領域開展相關研究，他們已著手處理數據的存儲，并開展相關課題的攻關研究，因此，引導并鼓勵IT企業進入體育產業領域，共同開展體育大數據存儲問題研究。③體育產業內部也要根據當前形勢，努力提高自身的科研能力，迎接挑戰。

4．2 做好大數據的處理服務工作①在搜集盡可能多數據的基礎上，快速分析處理這些數據并提供用戶需要的信息，如Google公司的軟件工程師通過智能手機，服務方就有可能了解到用戶地點、時間、個性、附近的設備、傳感器、日程、用戶當前的行為等信息，通過多方面的條件進一步分析，并判斷用戶正在做什么，可能需要什么樣的信息服務，那么經過數據處理后，就會盡快為用戶提供準確信息。②大數據的分析處理要快速，否則將錯失用戶需要的時機。比如來自博思艾倫咨詢公司的雷·亨利伯格及其團隊根據美國職業棒球大聯盟的數據提煉出數據模型，該模型在多重交叉驗證的基礎上，可以實時預測一名投手將投出怎樣的球，以及何時投出，準確率高達74．5%［7］。③數據的服務功能更為重要。要不斷搜集與分析、處理數據，更重要的是把數據更好地服務用戶，故對大數據的服務管理和營銷至關重要。目前，Nike、微軟、Google、百度等公司已在此方面展開了競爭，國內企業應盡快做好此方面的準備。

4．3 引進大數據分析人才，打造科研團隊①我國應盡快培養或引進大數據分析處理人才，并打造相關科研團隊，發揮企業和相關科研機構的作用。②可以采取“請進來，送出去”的方式進行人才培養，提供優越條件引進大數據高級處理人才，構建科研團隊，通過他們的示范帶動作用培養一些骨干;選擇一批有潛力的人員送至國外深造學習，多方面培養，短期內可解決人才需求缺口問題。③積極發揮高校人才培養優勢。根據社會發展需求，高校應加快相關學科建設，開設大數據處理分析的本科和研究生課程，增加課程教學時數，提高師資配備質量，盡快培養相關研究人才，并輸送至大數據分析處理的“第一線”。

4．4 做好大數據的信息安全工作，保護個人隱私隨著大眾社交網絡的發展，大數據的搜集和獲取變得便利［8］，但是大數據的管理以及立法還不規范，那么個人信息易泄露，這無疑增加了人們對個人隱私的擔憂。因此，在做好大數據分析處理、提升信息服務能力的同時，保護用戶的個人隱私成為數據處理方非常重要的工作。①國家應盡快出臺相關政策，規范企業或數據處理機構，保護用戶個人隱私，或者以立法的形式約束相關數據分析處理方。②企業和相關機構應嚴格遵循行業規范，以用戶至上的服務理念，尊重個人隱私，在未經過用戶許可的條件下，絕不能透露或公開用戶信息。③對于普通個人用戶，應具備一定的鑒別能力，對于缺乏誠信的小公司、小企業或數據處理機構要慎重輸入個人信息，否則就有被泄露的風險。

4．5 做好體育大數據的協同創新研究①體育企業應積極與高校、科研院所、行業協會、政府、非體育企業、醫療機構等深度合作，協同創新，聯合開發大數據，從而夯實自身的實力，這樣才能提升與國外企業競爭的能力。體育企業在此環境下與其他各方開展合作使多方互利共贏。如體育企業利用自身實踐操作的優勢與高校、科研院所合作，減少企業的科研經費投入，借助高校、科研院所的科技研發優勢，并使其科研成果盡快轉化，同時也檢驗了他們的科研成果，這樣企業就不必單獨成立研究機構，從而減少人員和經費投入;體育企業與行業協會合作，及時從中獲取大數據分析的最新信息，了解行業運行規范等;體育企業與政府合作，獲得相關政策的優惠，通過政府的引導扶持，可以減少對相關文件審批的程序，并可獲得相關立項研究;體育企業通過與非體育企業合作，可以資源共享，從另外的企業中獲取相關信息，減少數據分析處理的工作量;體育企業與醫療機構合作，能開發體育用品，但對人體的數據分析需要借助醫療機構的力量，這樣就減輕了體育企業培養醫療人員的負擔。另外，大數據在體育健身領域應用前景非常廣闊，與醫療機構合作不但能拓展體育企業的業務，還能豐富體育產業的研究內容。②國家應鼓勵體育產業在大數據利用上進行多方協同創新，建立基于頂層設計的體育大數據發展戰略，從戰略的高度、行業發展的角度構建協同創新聯盟，制訂聯盟發展的法律法規，在政策上給予傾斜，鼓勵強強聯合，從而提升我國體育企業對大數據分析和運用的競爭力。

5 結束語

體育產業應積極、主動地利用大數據時代帶來的機遇，加大科技和人才投入，做好行業發展規劃，盡快完善大數據服務的法律法規，及時拓展自身業務，強化大數據處理的協同創新研究，為用戶提供及時滿意的體育產品和信息服務。另外，應結合我國實際，主動迎接大數據時代給體育產業帶來的人才、技術、信息安全的挑戰。

［1］ 計算機行業——大數據(Big Data)專題報告［R］．上海:光大證券股份有限公司研究所，2011:10-12

［2］ 嚴霄鳳，張德馨．大數據研究［J］．計算機技術與發展，2013，23(4):168-172

［3］ 顧君忠．大數據與大數據分析［J］．軟件產業與工程，2013，22(4):17-22

［4］ 陳勁，陽銀娟．協同創新的驅動機理［J］．技術經濟，2012(8):6-12

［5］ 趙楠．IBM:體育賽事背后的大數據機遇［N］．第一財經日報，2013-09-26(C26)

［6］ 陳勇．大數據及商業價值［J］．通信與信息技術，2013(1):59-61

［7］ 陳一斌．不是吹牛，數據分析可以預測球員打算何時出手［EB/OL］．［2014-07-22］．http://www．ifanr．com/435026

［8］ 裴立新，肖沛雄，呂樹庭．我國體育信息網絡化建設進程中的數字機遇與數字鴻溝［J］．西安體育學院學報，2003(4):7-10