2022 के प्रमुख डेटा निर्माण आंकड़ों के अनुसार, प्रतिदिन 2.5 क्विंटिलियन बाइट्स डेटा बनता है। इतने बड़े पैमाने पर डेटा बनने के साथ, अधिक लोगों के पास वह जानकारी उपलब्ध है जो उन्हें बेहतर निर्णय लेने में सक्षम बनाती है। इसलिए, यह आश्चर्य की बात नहीं है कि लगभग हर उद्योग में डेटा की भूमिका लगातार बढ़ रही है। इस नए दौर में फल-फूल रहा एक क्षेत्र है स्पोर्ट्स एनालिटिक्स।
जो भी खेल प्रसारण में दिलचस्पी रखता है, वह जानता है कि आज खेल उद्योग में डेटा और सांख्यिकी की भूमिका कितनी व्यापक है। खेल जगत में बढ़ती संख्या में लोग किसी भी तरह की सांख्यिकीय बढ़त पाने के लिए एनालिटिक्स की ताकत अपनाने के इच्छुक हैं, जिससे स्पोर्ट्स एनालिटिक्स उद्योग का उदय हुआ है।
स्पोर्ट्स एनालिटिक्स क्या है?
स्पोर्ट्स एनालिटिक्स, एथलेटिक प्रदर्शन और व्यावसायिक सेहत का अध्ययन है, ताकि किसी खेल संगठन की प्रक्रियाओं और सफलता का अनुकूलन किया जा सके। मूलतः स्पोर्ट्स एनालिटिक्स के दो घटक होते हैं:
- ऑन-फील्ड डेटा एनालिटिक्स। यह क्षेत्र प्रमुख ऑन-फील्ड डेटा मीट्रिक को ट्रैक करने से जुड़ा है, ताकि ऐसी कार्यप्रणालियों को प्रभावित किया जा सके जो इन-गेम रणनीतियों, पोषण योजनाओं और अन्य महत्वपूर्ण क्षेत्रों में सुधार हेतु उपयोगी हों और एथलीट्स के प्रदर्शन स्तर को नैतिक रूप से बढ़ाएं। यह ऑन-फील्ड प्रदर्शन से जुड़े प्रश्नों का उत्तर खोजता है, जैसे “यूरोप में किस फुटबॉल खिलाड़ी ने सबसे ज्यादा मौके बनाए हैं?” या “किस खिलाड़ी ने 20 मीटर में सबसे तेज दौड़ लगाई है?” आदि।
- ऑफ-फील्ड डेटा एनालिटिक्स। यहां फोकस खेल के व्यवसायिक पक्ष पर होता है। इसमें टिकट बिक्री, मर्चेंडाइज बिक्री, फैन एंगेजमेंट आदि जैसे महत्वपूर्ण ऑफ-फील्ड डेटा मीट्रिक की निगरानी शामिल है। इस प्रकार का डेटा एनालिटिक्स, खेल टीमों के निर्णयकर्ताओं को बेहतर निर्णय लेने में मदद करता है, जो बढ़ते विकास और लाभप्रदता की ओर निर्देशित होते हैं।
आधुनिक व्यवसाय में डेटा एनालिटिक्स अत्यंत महत्वपूर्ण है। विभिन्न उद्योगों में कई व्यवसायों ने अपने प्रदर्शन का अनुकूलन करने के लिए डेटा एनालिटिक्स का लाभ उठाया है। बिज़नेस मॉडल में डेटा एनालिटिक्स लागू करके, अब व्यवसायों के पास इतनी जानकारी है जो उन्हें बेहतर व्यावसायिक निर्णय लेने और लागतों को अधिक कुशलता से घटाने में मदद करती है।
खेलों में डेटा एनालिटिक्स उपयोगी क्यों है?
द बिज़नेस रिसर्च कंपनी के शोध के अनुसार, वैश्विक खेल बाज़ार 2021 में $354.96 बिलियन से बढ़कर 2022 में $496.52 बिलियन हो गया, जिससे यह दुनिया के सबसे बड़े बाज़ारों में से एक बन गया। जैसे-जैसे वैश्विक खेल बाज़ार में खर्च बढ़ रहा है, खेल टीमें प्रतिस्पर्धात्मक बढ़त के लिए स्पोर्ट्स डेटा एनालिटिक्स में निवेश करने के प्रति अधिक प्रतिबद्ध हो रही हैं, जिसके चलते स्पोर्ट्स एनालिटिक्स बाज़ार के 2025 तक $4.5 बिलियन से अधिक तक पहुंचने का अनुमान है।
खेलों में डेटा एनालिटिक्स के कुछ प्रमुख लाभ शामिल हैं:
सूचित निर्णय-निर्माण
स्पोर्ट्स डेटा एनालिटिक्स महत्वपूर्ण रणनीतिक निर्णय लेने के लिए एक उपयोगी उपकरण हो सकता है। उदाहरण के लिए, जब चेल्सी फुटबॉल क्लब के पूर्व प्रबंधक थॉमस ट्यूशेल से पूछा गया कि उन्होंने अतिरिक्त समय के अंत में गोलकीपर केपा अरिज़ाबालागा को क्यों उतारा, तो उन्होंने जवाब दिया, “हमारे पास कुछ सांख्यिकी थी, हम अच्छी तरह तैयार थे, कि पेनल्टी बचाने के प्रतिशत में केपा सर्वश्रेष्ठ हैं।” उन्होंने जोड़ा, “इस अनुशासन में केपा के बेहतर होने का प्रमाण है।” इसके बाद चेल्सी ने पेनल्टी शूटआउट जीता, जिसमें केपा ने दो पेनल्टी बचाईं।
हालांकि ऊपर की स्थिति में चीज़ें अलग भी हो सकती थीं, लेकिन आम तौर पर, मैदान पर और मैदान के बाहर डेटा द्वारा समर्थित निर्णय अधिक प्रभावशाली और सटीक निर्णय-निर्माण की ओर ले जाते हैं।
इसका एक और उदाहरण NBA में है। फिलाडेल्फिया 76ers जैसी कई टीमें डेटा विज़ुअलाइज़ेशन और हाइपोथेसिस टेस्टिंग जैसी जटिल डेटा विश्लेषण तकनीकों का उपयोग NBA खेलों का विश्लेषण करने और कोचिंग रणनीति को प्रभावित करने के लिए कर रही हैं।
इस प्रकार के विश्लेषण का बास्केटबॉल पर गहरा प्रभाव पड़ा है। अब अधिक एक्शन थ्री-थ्रो लाइन पर हो रहा है, क्योंकि टीमों ने समझा है कि अधिक तीन-पॉइंट शॉट लेना सौदेबाजी के लिहाज़ से फायदेमंद है (टीमें शायद अधिक शॉट्स चूकें, लेकिन जब लगते हैं, तो अधिक अंक मिलते हैं)।
राजस्व में वृद्धि
आम तौर पर, डेटा और एनालिटिक्स में निवेश करने वाली कंपनियां उल्लेखनीय वित्तीय रिटर्न देख सकती हैं। McKinsey & Company के शोध के अनुसार, बिग डेटा से औसत प्रारंभिक लाभ में वृद्धि छह प्रतिशत थी, जो पांच वर्षों तक निवेश करने पर नौ प्रतिशत तक बढ़ गई।
एक क्षेत्र जहां खेल टीमें राजस्व बढ़ाने के लिए डेटा एनालिटिक्स का उपयोग कर रही हैं, वह है टिकट बिक्री। टिकट की कीमतें प्रभावी ढंग से निर्धारित करना बिक्री का एक महत्वपूर्ण परंतु पेचीदा हिस्सा है। डेटा विश्लेषण के साथ, खेल संगठन प्रमुख वित्तीय पहलुओं में गहरी अंतर्दृष्टि प्राप्त कर सकते हैं, जिससे वे ग्राहकों और संगठन दोनों के लिए सर्वोत्तम मूल्य निर्धारण तय कर सकें।
उदाहरण के लिए, ह्यूस्टन एस्ट्रोस ने “व्हाट-इफ” परिदृश्यों को चलाने के लिए डेटा एनालिटिक्स का उपयोग किया, ताकि सिंगल-गेम टिकट खरीदने वालों को समझा जा सके, इस आशा में कि उन्हें सीज़न टिकट धारकों में बदला जा सके, साथ ही मौजूदा सीज़न टिकट धारकों को बनाए रखा जा सके।
एक अन्य उदाहरण में, क्लब सेक्शन में सीट लोकेशन, फूड और बेवरेज विकल्पों, और अन्य विकल्पों जैसे चर के बीच प्रशंसक किन समझौतों पर पहुंचते हैं, इसे समझने के लिए विश्लेषण अपनाया गया। उद्देश्य था प्रशंसकों को बेहतर समझना, ताकि फ्रेंचाइज़ी किसी विशेष सेक्शन में उनकी ज़रूरतों के अनुरूप टिकट ऑफर तैयार कर सकें।
खेलों में डेटा एनालिटिक्स ऑनलाइन स्पोर्ट्स रिटेल राजस्व को अनुकूलित करने के लिए भी बेहतरीन है। खेल टीमें उत्पाद डेटा का विश्लेषण करके राजस्व का अनुकूलन करने हेतु डेटा मैनिपुलेशन, एग्रीगेशन, क्लीनिंग आदि जैसी तकनीकों को अपना रही हैं।
स्पोर्ट्स एनालिटिक्स उद्योग का विकास
खेल और डेटा एनालिटिक्स लंबे समय से एक-दूसरे से गहराई से जुड़े रहे हैं। बेसबॉल स्पोर्ट्स एनालिटिक्स को अपनाने वाले शुरुआती खेलों में से एक था, जहां अर्नशॉ कुक ने 1964 में Percentage Baseball प्रकाशित किया। हालांकि, कई सांख्यिकीविद् स्पोर्ट्स एनालिटिक्स को लोकप्रिय बनाने का श्रेय संभवतः बिली बीन को देंगे, जो 1997 से 2016 तक ओकलैंड एथलेटिक्स के जनरल मैनेजर रहे।
2002 तक, बेसबॉल में कोच और एथलीट्स अक्सर गहन डेटा एनालिटिक्स को नज़रअंदाज़ कर, सहज अंतर्ज्ञान, खिलाड़ी की बनावट, या बैटिंग एवरेज जैसे सतही आंकड़ों पर भरोसा करते थे। सीमित बजट के साथ, बिली बीन ने गौर किया कि बेस पर रनर्स पहुंचाना अधिक रन बनाने के लिए महत्वपूर्ण है। इस समझ के साथ, बीन ने अपनी रणनीति उन नज़रअंदाज़ किए गए शुरुआती पिचर्स को हासिल करने पर केंद्रित की—अक्सर किसी बड़े नाम वाले पिचर की कीमत के एक अंश में—जिनका ऑन-बेस प्रतिशत उच्च हो; विचार यह था कि उच्च ऑन-बेस प्रतिशत वाली टीमें रन बनाने की अधिक संभावना रखती हैं।
ओकलैंड एथलेटिक्स के साथ बीन की सफलता ने अन्य मेजर लीग बेसबॉल (MLB) टीमों का ध्यान खींचा। 2003 में, बोस्टन रेड सॉक्स अगली MLB टीम बनी जिसने इसी तरह का दृष्टिकोण अपनाया। उनकी टीम को स्पोर्ट्स डेटा एनालिटिक्स से अनुकूलित करने की रणनीति “मनीबॉल” के नाम से जानी गई। लेकिन 2011 में फिल्म Moneyball के रिलीज़ होने तक “स्पोर्ट्स एनालिटिक्स” शब्द मुख्यधारा की खेल संस्कृति में लोकप्रिय नहीं हुआ था।
तब से, हर बड़े खेल ने अपनी-अपनी एनालिटिक्स क्रांति देखी है। कई खेल टीमें डेटा एनालिटिक्स के माध्यम से प्रतिस्पर्धी बढ़त हासिल करने की इच्छुक हैं और ऑन-फील्ड और ऑफ-फील्ड डेटा का निष्पक्ष विश्लेषण करने के लिए स्पोर्ट्स डेटा साइंटिस्ट्स की भर्ती में भारी निवेश कर रही हैं।
अलग-अलग खेल एनालिटिक्स का उपयोग कैसे करते हैं
हालांकि स्पोर्ट्स डेटा एनालिटिक्स का बुनियादी उद्देश्य सार्वभौमिक है—सांख्यिकी और डेटा विश्लेषण के माध्यम से प्रतिस्पर्धात्मक लाभ पाना—विभिन्न खेल अपने-अपने खेल के लिए डेटा को कुशलतापूर्वक एकत्र और विश्लेषित करने हेतु अलग-अलग तरीके अपनाते हैं।
सॉकर
सॉकर में ऑफ-फील्ड निर्णय-निर्माण का एक अहम हिस्सा स्पोर्ट्स डेटा एनालिटिक्स है। दुनिया भर के सॉकर क्लबों ने खिलाड़ियों के ऑन-फील्ड प्रदर्शन को बढ़ाने और ऑफ-फील्ड निर्णय-निर्माण में सुधार करने के लिए डेटा साइंस और संबंधित तकनीक में भारी निवेश किया है। इसमें खिलाड़ियों की इन-गेम पोजिशनिंग, प्रशिक्षण के दौरान थकान, कवर की गई दूरी, और अन्य ऐसा डेटा ट्रैक और मॉनिटर करना शामिल है, जो खिलाड़ियों की कंडीशनिंग के बारे में अधिक अंतर्दृष्टि दे सके।
किसी व्यक्तिगत खिलाड़ी के प्रदर्शन की जांच के लिए अन्य सांख्यिकी भी एकत्र की जा सकती हैं, जैसे सफल ड्रिबल, पास, और इंटरसेप्शन। इस डेटा के विश्लेषण से कोचों और खिलाड़ियों को उनके खेल की ताकतों और कमजोरियों पर अधिक अंतर्दृष्टि मिलती है, जो उनके विकास के लिए उपयोगी है। आप अलग लेख में पढ़ सकते हैं कि डेटा साइंस सॉकर को कैसे बदल रही है।
बेसबॉल
स्पोर्ट्स एनालिटिक्स को अपनाने वाले पहले खेलों में से एक होने के नाते, बेसबॉल कई वर्षों से मानक तय कर रहा है। खेल के कुछ सबसे तेज दिमाग, जैसे थियो एपस्टीन, ने कभी किसी मेजर या माइनर लीग बेसबॉल गेम में कदम भी नहीं रखा। इसके बजाय, ये लोग अपने उन्नत शिक्षण और संख्याओं को समझने के जुनून पर निर्भर करते हैं, ताकि मैदान के अंदर और बाहर निर्णय लेने में मदद मिल सके।
लंबे समय से बेसबॉल में गहन सांख्यिकीय संग्रह के कारण, थियो एपस्टीन जैसे अधिक लोग बेसबॉल की स्पोर्ट्स डेटा एनालिटिक्स कम्युनिटी की ओर आकर्षित हुए हैं। MLB टीमों के निर्णय-निर्माण में मदद के लिए कई तरह की सांख्यिकीय जानकारी ट्रैक की जाती है, जैसे:
- बैटिंग एवरेज: यह सांख्यिकी किसी खिलाड़ी के हिट्स की संख्या को उसके एट-बैट्स की संख्या से भाग देकर निकाली जाती है। यह आँकड़ा किसी खिलाड़ी की प्रवृत्तियों और किस प्रकार की पिच पर वह अधिक आउट होता है, यह बताता है। उद्देश्य खिलाड़ियों को यह पहचानने में मदद करना है कि किस तरह की पिच उनकी कमजोरी है—यह बेसबॉल में सबसे अधिक चर्चा की जाने वाली सांख्यिकी भी है।
- ऑन-बेस प्रतिशत: यह सबसे महत्वपूर्ण आक्रामक आँकड़ों में से एक है; यह दिखाता है कि एक बल्लेबाज कितनी बार प्लेट पर आउट होने से बच सकता है और इसे उस प्रतिशत के रूप में परिभाषित किया जाता है, जब कोई खिलाड़ी हिट, वॉक, या पिच से लगने पर बेस तक पहुंचता है।
- स्लगिंग एवरेज: स्लगिंग एवरेज किसी खिलाड़ी की बल्लेबाजी शक्ति को मापता है। यह उन बेस की संख्या मापता है, जो खिलाड़ी हिट्स पर अर्जित करता है। जितना अधिक स्लगिंग एवरेज होगा, उतनी ही अधिक संभावना है कि खिलाड़ी एक्स्ट्रा-बेस हिट करेगा।
आप हमारे Compare Baseball Player Statistics Using Visualizations प्रोजेक्ट में बेसबॉल, Python, और Matplotlib व Seaborn के साथ डेटा विज़ुअलाइज़ेशन का अपना ज्ञान लागू कर सकते हैं।
बास्केटबॉल
डैरिल मोरे, उन्नत सांख्यिकीय मीट्रिक को खिलाड़ी मूल्यांकन के एक प्रमुख हिस्से के रूप में लागू करने वाले शुरुआती NBA जनरल मैनेजर्स में से थे। अब, अधिकांश NBA टीमों में स्टाफ पर स्पोर्ट्स डेटा एनालिस्ट्स होते हैं। उनकी भूमिका कोचों और खिलाड़ियों को डेटा के साथ सहयोग देना है, ताकि ऑन-फील्ड प्रदर्शन अधिकतम किया जा सके और कम आंके गए खिलाड़ियों की पहचान हो सके।
बास्केटबॉल के सबसे उच्च स्तर पर टीमें, एरेना के हर कोण पर लगे डेटा-ट्रैकिंग कैमरों का उपयोग करती हैं, ताकि कोर्ट पर प्रत्येक खिलाड़ी की हर हरकत को ट्रैक किया जा सके। फिर इस डेटा को खिलाड़ियों की सांख्यिकी के साथ सिंक किया जाता है, ताकि खिलाड़ियों के प्रदर्शन का विस्तृत विश्लेषण मिल सके।
स्पोर्ट्स एनालिस्ट क्या करते हैं?
एक स्पोर्ट्स एनालिस्ट आमतौर पर अपने निर्धारित खेल आयोजन को देखता है, टिप्पणी तैयार करता है, और वह टिप्पणी ऑन-एयर या प्रिंट में प्रस्तुत करता है। इसलिए, उनके पास असाधारण विश्लेषणात्मक और संप्रेषण कौशल होने चाहिए, क्योंकि यह उनकी दिन-प्रतिदिन की ज़िम्मेदारियों का बड़ा हिस्सा होता है। इसके अलावा, स्पोर्ट्स एनालिस्ट को अपने चुने हुए खेल का गहरा ज्ञान होता है, जिसमें प्रतिस्पर्धा को परिभाषित करने वाले ऐतिहासिक संदर्भ और प्रमुख सांख्यिकी की अच्छी समझ शामिल है।
स्पोर्ट्स एनालिस्ट कैसे बनें
जैसे-जैसे खेल उद्योग का विकास जारी है, इसका स्वाभाविक परिणाम नौकरी के अवसरों की प्रचुरता है। जिन व्यक्तियों में डेटा एनालिटिक्स की समझ और खेलों में गहरी रुचि है, वे अपनी प्रतिभा को अपने शौक के साथ मिलाकर स्पोर्ट्स एनालिस्ट के रूप में एक संतोषजनक करियर बना सकते हैं।
स्पोर्ट्स एनालिस्ट बनने में आम तौर पर तीन प्रमुख घटक शामिल होते हैं: शिक्षा प्राप्त करना, कौशल विकसित करना, और अनुभव हासिल करना। यदि आप सोच रहे हैं कि स्पोर्ट्स एनालिटिक्स में कैसे आएं, तो ये चरण आपकी मदद कर सकते हैं।
शिक्षा प्राप्त करना
अधिकांश स्पोर्ट्स एनालिस्ट साधारण खेल प्रशंसक के रूप में शुरुआत करते हैं। हालांकि, जब आप तय कर लेते हैं कि आपका लक्ष्य स्पोर्ट्स एनालिस्ट बनना है, तो आपको खेल के बारे में जितनी संभव हो उतनी जानकारी आत्मसात करनी चाहिए। स्पोर्ट्स एनालिस्ट से अक्सर एक तरह के चलता-फिरता खेल विश्वकोश होने की अपेक्षा की जाती है।
इसके अतिरिक्त, सांख्यिकी का ज्ञान आवश्यक है। स्पोर्ट्स एनालिटिक्स में सांख्यिकी ही पसंदीदा भाषा है। आम तौर पर, वर्तमान खेल परिणामों पर करीबी ध्यान देना—जैसे खिलाड़ी सांख्यिकी, जीत-हार रिकॉर्ड, और अन्य उपलब्ध सांख्यिकीय जानकारी—आपकी सांख्यिकीय शब्दावली को बेहतर बनाने में मदद करता है, साथ ही यह सीखने में भी कि खेल प्रदर्शन के लिए कौन से मीट्रिक्स महत्वपूर्ण हैं।
लंबी अवधि में, इन दो क्षेत्रों में शिक्षा आपको सांख्यिकीय मॉडलों के आधार पर आधिकारिक आकलन और भविष्यवाणियां बनाने में मदद करेगी।
कई स्पोर्ट्स एनालिस्ट किसी न किसी रूप में स्पोर्ट्स डेटा साइंस की डिग्री लेते हैं—चाहे फोकस मुख्यतः खेल पक्ष पर हो या डेटा साइंस पक्ष पर। बेशक, अन्य प्रकार की शिक्षा भी सहायक हो सकती है, चाहे वह खेल, सांख्यिकी, डेटा साइंस, या संबंधित क्षेत्रों में हो।
कौशल विकसित करना
स्पोर्ट्स एनालिस्ट बनने के लिए कई सॉफ्ट और हार्ड स्किल्स की आवश्यकता होती है:
सॉफ्ट स्किल्स
सांख्यिकी और चुने हुए खेल में शिक्षित होना प्रक्रिया का केवल एक हिस्सा है। दूसरा हिस्सा है सांख्यिकी के ज्ञान का लाभ उठाना और उसे अपने चुने हुए खेल के सन्दर्भात्मक जानकारी के साथ जोड़कर इनसाइट्स उत्पन्न करना। हितधारकों के साथ अच्छे संबंध रखना निश्चित रूप से बहुत काम आता है, क्योंकि स्पोर्ट्स एनालिस्ट से अपेक्षा की जाती है कि वे हितधारकों (जैसे, कोच, डायरेक्टर्स, आदि) की जरूरतों को समझें और समय पर सटीक इनसाइट्स दें।
इनसाइट्स कैसे प्रस्तुत किए जाते हैं, यह भी महत्वपूर्ण है। हितधारक प्रायः स्पोर्ट्स एनालिस्ट से कम तकनीकी होते हैं, इसलिए इनसाइट्स को एक समझने योग्य और उपयोगी प्रारूप में रिपोर्ट किया जाना चाहिए, ताकि हितधारकों की योजना और निर्णय-निर्माण प्रक्रिया सरल हो सके।
हार्ड स्किल्स
जो भी डेटा के साथ काम करता है, उसे डेटा साक्षर और सजग होना चाहिए—और अधिक जानने के लिए हमारा Understanding Data Science कोर्स करें। किसी डेटा प्रोफेशनल के काम का एक प्रमुख तत्व यह सुनिश्चित करना है कि डेटा सटीक और भरोसेमंद हो, जिसके लिए यह समझ आवश्यक है कि डेटा कैसे एकत्र, स्टोर और रिकवरी किया जाता है। इसमें डेटा को साफ रखना भी शामिल है: अक्सर अनुमान लगाया जाता है कि किसी डेटा साइंटिस्ट के समय का 80% डेटा क्लीनिंग में जाता है।
आप इस Exploring Airbnb Market Trends प्रोजेक्ट में अपने डेटा क्लीनिंग कौशल की परख कर सकते हैं, जो डेटा इम्पोर्ट करने और साफ करने तथा डेटा मैनिपुलेशन स्किल्स के जरिए न्यूयॉर्क सिटी के Airbnb डेटा की खोज पर केंद्रित है।
डेटा को पढ़ने, लिखने, संप्रेषित करने और तर्क करने की क्षमता से आगे, स्पोर्ट्स एनालिस्ट को विभिन्न एनालिटिक्स टूल्स और प्रोग्रामिंग भाषाओं का पर्याप्त तकनीकी ज्ञान भी होना चाहिए। इन स्पोर्ट्स एनालिटिक्स टूल्स में Excel स्प्रेडशीट्स, SQL, R, Python, और Tableau शामिल हैं।
2022 के प्रमुख डेटा निर्माण आंकड़ों के अनुसार, प्रतिदिन 2.5 क्विंटिलियन बाइट्स डेटा बनता है। इतने बड़े पैमाने पर डेटा बनने के साथ, अधिक लोगों के पास वह जानकारी उपलब्ध है जो उन्हें बेहतर निर्णय लेने में सक्षम बनाती है। इसलिए, यह आश्चर्य की बात नहीं है कि लगभग हर उद्योग में डेटा की भूमिका लगातार बढ़ रही है। इस नए दौर में फल-फूल रहा एक क्षेत्र है स्पोर्ट्स एनालिटिक्स।
जो भी खेल प्रसारण में दिलचस्पी रखता है, वह जानता है कि आज खेल उद्योग में डेटा और सांख्यिकी की भूमिका कितनी व्यापक है। खेल जगत में बढ़ती संख्या में लोग किसी भी तरह की सांख्यिकीय बढ़त पाने के लिए एनालिटिक्स की ताकत अपनाने के इच्छुक हैं, जिससे स्पोर्ट्स एनालिटिक्स उद्योग का उदय हुआ है।
स्पोर्ट्स एनालिटिक्स क्या है?
स्पोर्ट्स एनालिटिक्स, एथलेटिक प्रदर्शन और व्यावसायिक सेहत का अध्ययन है, ताकि किसी खेल संगठन की प्रक्रियाओं और सफलता का अनुकूलन किया जा सके। मूलतः स्पोर्ट्स एनालिटिक्स के दो घटक होते हैं:
आधुनिक व्यवसाय में डेटा एनालिटिक्स अत्यंत महत्वपूर्ण है। विभिन्न उद्योगों में कई व्यवसायों ने अपने प्रदर्शन का अनुकूलन करने के लिए डेटा एनालिटिक्स का लाभ उठाया है। बिज़नेस मॉडल में डेटा एनालिटिक्स लागू करके, अब व्यवसायों के पास इतनी जानकारी है जो उन्हें बेहतर व्यावसायिक निर्णय लेने और लागतों को अधिक कुशलता से घटाने में मदद करती है।
खेलों में डेटा एनालिटिक्स उपयोगी क्यों है?
द बिज़नेस रिसर्च कंपनी के शोध के अनुसार, वैश्विक खेल बाज़ार 2021 में $354.96 बिलियन से बढ़कर 2022 में $496.52 बिलियन हो गया, जिससे यह दुनिया के सबसे बड़े बाज़ारों में से एक बन गया। जैसे-जैसे वैश्विक खेल बाज़ार में खर्च बढ़ रहा है, खेल टीमें प्रतिस्पर्धात्मक बढ़त के लिए स्पोर्ट्स डेटा एनालिटिक्स में निवेश करने के प्रति अधिक प्रतिबद्ध हो रही हैं, जिसके चलते स्पोर्ट्स एनालिटिक्स बाज़ार के 2025 तक $4.5 बिलियन से अधिक तक पहुंचने का अनुमान है।
खेलों में डेटा एनालिटिक्स के कुछ प्रमुख लाभ शामिल हैं:
सूचित निर्णय-निर्माण
स्पोर्ट्स डेटा एनालिटिक्स महत्वपूर्ण रणनीतिक निर्णय लेने के लिए एक उपयोगी उपकरण हो सकता है। उदाहरण के लिए, जब चेल्सी फुटबॉल क्लब के पूर्व प्रबंधक थॉमस ट्यूशेल से पूछा गया कि उन्होंने अतिरिक्त समय के अंत में गोलकीपर केपा अरिज़ाबालागा को क्यों उतारा, तो उन्होंने जवाब दिया, “हमारे पास कुछ सांख्यिकी थी, हम अच्छी तरह तैयार थे, कि पेनल्टी बचाने के प्रतिशत में केपा सर्वश्रेष्ठ हैं।” उन्होंने जोड़ा, “इस अनुशासन में केपा के बेहतर होने का प्रमाण है।” इसके बाद चेल्सी ने पेनल्टी शूटआउट जीता, जिसमें केपा ने दो पेनल्टी बचाईं।
हालांकि ऊपर की स्थिति में चीज़ें अलग भी हो सकती थीं, लेकिन आम तौर पर, मैदान पर और मैदान के बाहर डेटा द्वारा समर्थित निर्णय अधिक प्रभावशाली और सटीक निर्णय-निर्माण की ओर ले जाते हैं।
इसका एक और उदाहरण NBA में है। फिलाडेल्फिया 76ers जैसी कई टीमें डेटा विज़ुअलाइज़ेशन और हाइपोथेसिस टेस्टिंग जैसी जटिल डेटा विश्लेषण तकनीकों का उपयोग NBA खेलों का विश्लेषण करने और कोचिंग रणनीति को प्रभावित करने के लिए कर रही हैं।
इस प्रकार के विश्लेषण का बास्केटबॉल पर गहरा प्रभाव पड़ा है। अब अधिक एक्शन थ्री-थ्रो लाइन पर हो रहा है, क्योंकि टीमों ने समझा है कि अधिक तीन-पॉइंट शॉट लेना सौदेबाजी के लिहाज़ से फायदेमंद है (टीमें शायद अधिक शॉट्स चूकें, लेकिन जब लगते हैं, तो अधिक अंक मिलते हैं)।
राजस्व में वृद्धि
आम तौर पर, डेटा और एनालिटिक्स में निवेश करने वाली कंपनियां उल्लेखनीय वित्तीय रिटर्न देख सकती हैं। McKinsey & Company के शोध के अनुसार, बिग डेटा से औसत प्रारंभिक लाभ में वृद्धि छह प्रतिशत थी, जो पांच वर्षों तक निवेश करने पर नौ प्रतिशत तक बढ़ गई।
एक क्षेत्र जहां खेल टीमें राजस्व बढ़ाने के लिए डेटा एनालिटिक्स का उपयोग कर रही हैं, वह है टिकट बिक्री। टिकट की कीमतें प्रभावी ढंग से निर्धारित करना बिक्री का एक महत्वपूर्ण परंतु पेचीदा हिस्सा है। डेटा विश्लेषण के साथ, खेल संगठन प्रमुख वित्तीय पहलुओं में गहरी अंतर्दृष्टि प्राप्त कर सकते हैं, जिससे वे ग्राहकों और संगठन दोनों के लिए सर्वोत्तम मूल्य निर्धारण तय कर सकें।
उदाहरण के लिए, ह्यूस्टन एस्ट्रोस ने “व्हाट-इफ” परिदृश्यों को चलाने के लिए डेटा एनालिटिक्स का उपयोग किया, ताकि सिंगल-गेम टिकट खरीदने वालों को समझा जा सके, इस आशा में कि उन्हें सीज़न टिकट धारकों में बदला जा सके, साथ ही मौजूदा सीज़न टिकट धारकों को बनाए रखा जा सके।
एक अन्य उदाहरण में, क्लब सेक्शन में सीट लोकेशन, फूड और बेवरेज विकल्पों, और अन्य विकल्पों जैसे चर के बीच प्रशंसक किन समझौतों पर पहुंचते हैं, इसे समझने के लिए विश्लेषण अपनाया गया। उद्देश्य था प्रशंसकों को बेहतर समझना, ताकि फ्रेंचाइज़ी किसी विशेष सेक्शन में उनकी ज़रूरतों के अनुरूप टिकट ऑफर तैयार कर सकें।
खेलों में डेटा एनालिटिक्स ऑनलाइन स्पोर्ट्स रिटेल राजस्व को अनुकूलित करने के लिए भी बेहतरीन है। खेल टीमें उत्पाद डेटा का विश्लेषण करके राजस्व का अनुकूलन करने हेतु डेटा मैनिपुलेशन, एग्रीगेशन, क्लीनिंग आदि जैसी तकनीकों को अपना रही हैं।
स्पोर्ट्स एनालिटिक्स उद्योग का विकास
खेल और डेटा एनालिटिक्स लंबे समय से एक-दूसरे से गहराई से जुड़े रहे हैं। बेसबॉल स्पोर्ट्स एनालिटिक्स को अपनाने वाले शुरुआती खेलों में से एक था, जहां अर्नशॉ कुक ने 1964 में Percentage Baseball प्रकाशित किया। हालांकि, कई सांख्यिकीविद् स्पोर्ट्स एनालिटिक्स को लोकप्रिय बनाने का श्रेय संभवतः बिली बीन को देंगे, जो 1997 से 2016 तक ओकलैंड एथलेटिक्स के जनरल मैनेजर रहे।
2002 तक, बेसबॉल में कोच और एथलीट्स अक्सर गहन डेटा एनालिटिक्स को नज़रअंदाज़ कर, सहज अंतर्ज्ञान, खिलाड़ी की बनावट, या बैटिंग एवरेज जैसे सतही आंकड़ों पर भरोसा करते थे। सीमित बजट के साथ, बिली बीन ने गौर किया कि बेस पर रनर्स पहुंचाना अधिक रन बनाने के लिए महत्वपूर्ण है। इस समझ के साथ, बीन ने अपनी रणनीति उन नज़रअंदाज़ किए गए शुरुआती पिचर्स को हासिल करने पर केंद्रित की—अक्सर किसी बड़े नाम वाले पिचर की कीमत के एक अंश में—जिनका ऑन-बेस प्रतिशत उच्च हो; विचार यह था कि उच्च ऑन-बेस प्रतिशत वाली टीमें रन बनाने की अधिक संभावना रखती हैं।
ओकलैंड एथलेटिक्स के साथ बीन की सफलता ने अन्य मेजर लीग बेसबॉल (MLB) टीमों का ध्यान खींचा। 2003 में, बोस्टन रेड सॉक्स अगली MLB टीम बनी जिसने इसी तरह का दृष्टिकोण अपनाया। उनकी टीम को स्पोर्ट्स डेटा एनालिटिक्स से अनुकूलित करने की रणनीति “मनीबॉल” के नाम से जानी गई। लेकिन 2011 में फिल्म Moneyball के रिलीज़ होने तक “स्पोर्ट्स एनालिटिक्स” शब्द मुख्यधारा की खेल संस्कृति में लोकप्रिय नहीं हुआ था।
तब से, हर बड़े खेल ने अपनी-अपनी एनालिटिक्स क्रांति देखी है। कई खेल टीमें डेटा एनालिटिक्स के माध्यम से प्रतिस्पर्धी बढ़त हासिल करने की इच्छुक हैं और ऑन-फील्ड और ऑफ-फील्ड डेटा का निष्पक्ष विश्लेषण करने के लिए स्पोर्ट्स डेटा साइंटिस्ट्स की भर्ती में भारी निवेश कर रही हैं।
अलग-अलग खेल एनालिटिक्स का उपयोग कैसे करते हैं
हालांकि स्पोर्ट्स डेटा एनालिटिक्स का बुनियादी उद्देश्य सार्वभौमिक है—सांख्यिकी और डेटा विश्लेषण के माध्यम से प्रतिस्पर्धात्मक लाभ पाना—विभिन्न खेल अपने-अपने खेल के लिए डेटा को कुशलतापूर्वक एकत्र और विश्लेषित करने हेतु अलग-अलग तरीके अपनाते हैं।
सॉकर
सॉकर में ऑफ-फील्ड निर्णय-निर्माण का एक अहम हिस्सा स्पोर्ट्स डेटा एनालिटिक्स है। दुनिया भर के सॉकर क्लबों ने खिलाड़ियों के ऑन-फील्ड प्रदर्शन को बढ़ाने और ऑफ-फील्ड निर्णय-निर्माण में सुधार करने के लिए डेटा साइंस और संबंधित तकनीक में भारी निवेश किया है। इसमें खिलाड़ियों की इन-गेम पोजिशनिंग, प्रशिक्षण के दौरान थकान, कवर की गई दूरी, और अन्य ऐसा डेटा ट्रैक और मॉनिटर करना शामिल है, जो खिलाड़ियों की कंडीशनिंग के बारे में अधिक अंतर्दृष्टि दे सके।
किसी व्यक्तिगत खिलाड़ी के प्रदर्शन की जांच के लिए अन्य सांख्यिकी भी एकत्र की जा सकती हैं, जैसे सफल ड्रिबल, पास, और इंटरसेप्शन। इस डेटा के विश्लेषण से कोचों और खिलाड़ियों को उनके खेल की ताकतों और कमजोरियों पर अधिक अंतर्दृष्टि मिलती है, जो उनके विकास के लिए उपयोगी है। आप अलग लेख में पढ़ सकते हैं कि डेटा साइंस सॉकर को कैसे बदल रही है।
बेसबॉल
स्पोर्ट्स एनालिटिक्स को अपनाने वाले पहले खेलों में से एक होने के नाते, बेसबॉल कई वर्षों से मानक तय कर रहा है। खेल के कुछ सबसे तेज दिमाग, जैसे थियो एपस्टीन, ने कभी किसी मेजर या माइनर लीग बेसबॉल गेम में कदम भी नहीं रखा। इसके बजाय, ये लोग अपने उन्नत शिक्षण और संख्याओं को समझने के जुनून पर निर्भर करते हैं, ताकि मैदान के अंदर और बाहर निर्णय लेने में मदद मिल सके।
लंबे समय से बेसबॉल में गहन सांख्यिकीय संग्रह के कारण, थियो एपस्टीन जैसे अधिक लोग बेसबॉल की स्पोर्ट्स डेटा एनालिटिक्स कम्युनिटी की ओर आकर्षित हुए हैं। MLB टीमों के निर्णय-निर्माण में मदद के लिए कई तरह की सांख्यिकीय जानकारी ट्रैक की जाती है, जैसे:
आप हमारे Compare Baseball Player Statistics Using Visualizations प्रोजेक्ट में बेसबॉल, Python, और Matplotlib व Seaborn के साथ डेटा विज़ुअलाइज़ेशन का अपना ज्ञान लागू कर सकते हैं।
बास्केटबॉल
डैरिल मोरे, उन्नत सांख्यिकीय मीट्रिक को खिलाड़ी मूल्यांकन के एक प्रमुख हिस्से के रूप में लागू करने वाले शुरुआती NBA जनरल मैनेजर्स में से थे। अब, अधिकांश NBA टीमों में स्टाफ पर स्पोर्ट्स डेटा एनालिस्ट्स होते हैं। उनकी भूमिका कोचों और खिलाड़ियों को डेटा के साथ सहयोग देना है, ताकि ऑन-फील्ड प्रदर्शन अधिकतम किया जा सके और कम आंके गए खिलाड़ियों की पहचान हो सके।
बास्केटबॉल के सबसे उच्च स्तर पर टीमें, एरेना के हर कोण पर लगे डेटा-ट्रैकिंग कैमरों का उपयोग करती हैं, ताकि कोर्ट पर प्रत्येक खिलाड़ी की हर हरकत को ट्रैक किया जा सके। फिर इस डेटा को खिलाड़ियों की सांख्यिकी के साथ सिंक किया जाता है, ताकि खिलाड़ियों के प्रदर्शन का विस्तृत विश्लेषण मिल सके।
स्पोर्ट्स एनालिस्ट क्या करते हैं?
एक स्पोर्ट्स एनालिस्ट आमतौर पर अपने निर्धारित खेल आयोजन को देखता है, टिप्पणी तैयार करता है, और वह टिप्पणी ऑन-एयर या प्रिंट में प्रस्तुत करता है। इसलिए, उनके पास असाधारण विश्लेषणात्मक और संप्रेषण कौशल होने चाहिए, क्योंकि यह उनकी दिन-प्रतिदिन की ज़िम्मेदारियों का बड़ा हिस्सा होता है। इसके अलावा, स्पोर्ट्स एनालिस्ट को अपने चुने हुए खेल का गहरा ज्ञान होता है, जिसमें प्रतिस्पर्धा को परिभाषित करने वाले ऐतिहासिक संदर्भ और प्रमुख सांख्यिकी की अच्छी समझ शामिल है।
स्पोर्ट्स एनालिस्ट कैसे बनें
जैसे-जैसे खेल उद्योग का विकास जारी है, इसका स्वाभाविक परिणाम नौकरी के अवसरों की प्रचुरता है। जिन व्यक्तियों में डेटा एनालिटिक्स की समझ और खेलों में गहरी रुचि है, वे अपनी प्रतिभा को अपने शौक के साथ मिलाकर स्पोर्ट्स एनालिस्ट के रूप में एक संतोषजनक करियर बना सकते हैं।
स्पोर्ट्स एनालिस्ट बनने में आम तौर पर तीन प्रमुख घटक शामिल होते हैं: शिक्षा प्राप्त करना, कौशल विकसित करना, और अनुभव हासिल करना। यदि आप सोच रहे हैं कि स्पोर्ट्स एनालिटिक्स में कैसे आएं, तो ये चरण आपकी मदद कर सकते हैं।
शिक्षा प्राप्त करना
अधिकांश स्पोर्ट्स एनालिस्ट साधारण खेल प्रशंसक के रूप में शुरुआत करते हैं। हालांकि, जब आप तय कर लेते हैं कि आपका लक्ष्य स्पोर्ट्स एनालिस्ट बनना है, तो आपको खेल के बारे में जितनी संभव हो उतनी जानकारी आत्मसात करनी चाहिए। स्पोर्ट्स एनालिस्ट से अक्सर एक तरह के चलता-फिरता खेल विश्वकोश होने की अपेक्षा की जाती है।
इसके अतिरिक्त, सांख्यिकी का ज्ञान आवश्यक है। स्पोर्ट्स एनालिटिक्स में सांख्यिकी ही पसंदीदा भाषा है। आम तौर पर, वर्तमान खेल परिणामों पर करीबी ध्यान देना—जैसे खिलाड़ी सांख्यिकी, जीत-हार रिकॉर्ड, और अन्य उपलब्ध सांख्यिकीय जानकारी—आपकी सांख्यिकीय शब्दावली को बेहतर बनाने में मदद करता है, साथ ही यह सीखने में भी कि खेल प्रदर्शन के लिए कौन से मीट्रिक्स महत्वपूर्ण हैं।
लंबी अवधि में, इन दो क्षेत्रों में शिक्षा आपको सांख्यिकीय मॉडलों के आधार पर आधिकारिक आकलन और भविष्यवाणियां बनाने में मदद करेगी।
कई स्पोर्ट्स एनालिस्ट किसी न किसी रूप में स्पोर्ट्स डेटा साइंस की डिग्री लेते हैं—चाहे फोकस मुख्यतः खेल पक्ष पर हो या डेटा साइंस पक्ष पर। बेशक, अन्य प्रकार की शिक्षा भी सहायक हो सकती है, चाहे वह खेल, सांख्यिकी, डेटा साइंस, या संबंधित क्षेत्रों में हो।
कौशल विकसित करना
स्पोर्ट्स एनालिस्ट बनने के लिए कई सॉफ्ट और हार्ड स्किल्स की आवश्यकता होती है:
सॉफ्ट स्किल्स
सांख्यिकी और चुने हुए खेल में शिक्षित होना प्रक्रिया का केवल एक हिस्सा है। दूसरा हिस्सा है सांख्यिकी के ज्ञान का लाभ उठाना और उसे अपने चुने हुए खेल के सन्दर्भात्मक जानकारी के साथ जोड़कर इनसाइट्स उत्पन्न करना। हितधारकों के साथ अच्छे संबंध रखना निश्चित रूप से बहुत काम आता है, क्योंकि स्पोर्ट्स एनालिस्ट से अपेक्षा की जाती है कि वे हितधारकों (जैसे, कोच, डायरेक्टर्स, आदि) की जरूरतों को समझें और समय पर सटीक इनसाइट्स दें।
इनसाइट्स कैसे प्रस्तुत किए जाते हैं, यह भी महत्वपूर्ण है। हितधारक प्रायः स्पोर्ट्स एनालिस्ट से कम तकनीकी होते हैं, इसलिए इनसाइट्स को एक समझने योग्य और उपयोगी प्रारूप में रिपोर्ट किया जाना चाहिए, ताकि हितधारकों की योजना और निर्णय-निर्माण प्रक्रिया सरल हो सके।
हार्ड स्किल्स
जो भी डेटा के साथ काम करता है, उसे डेटा साक्षर और सजग होना चाहिए—और अधिक जानने के लिए हमारा Understanding Data Science कोर्स करें। किसी डेटा प्रोफेशनल के काम का एक प्रमुख तत्व यह सुनिश्चित करना है कि डेटा सटीक और भरोसेमंद हो, जिसके लिए यह समझ आवश्यक है कि डेटा कैसे एकत्र, स्टोर और रिकवरी किया जाता है। इसमें डेटा को साफ रखना भी शामिल है: अक्सर अनुमान लगाया जाता है कि किसी डेटा साइंटिस्ट के समय का 80% डेटा क्लीनिंग में जाता है।
आप इस Exploring Airbnb Market Trends प्रोजेक्ट में अपने डेटा क्लीनिंग कौशल की परख कर सकते हैं, जो डेटा इम्पोर्ट करने और साफ करने तथा डेटा मैनिपुलेशन स्किल्स के जरिए न्यूयॉर्क सिटी के Airbnb डेटा की खोज पर केंद्रित है।
डेटा को पढ़ने, लिखने, संप्रेषित करने और तर्क करने की क्षमता से आगे, स्पोर्ट्स एनालिस्ट को विभिन्न एनालिटिक्स टूल्स और प्रोग्रामिंग भाषाओं का पर्याप्त तकनीकी ज्ञान भी होना चाहिए। इन स्पोर्ट्स एनालिटिक्स टूल्स में Excel स्प्रेडशीट्स, SQL, R, Python, और Tableau शामिल हैं।