big data et sport - gestion de données & analytics
DESCRIPTION
Les données sont de plus en plus importantes dans le domaine du sport où l'on parle également de Big Data. Il y a tout d'abord, les données liées aux performances qui sont enregistrées au quotidien et qui permettent aux équipes de mieux se préparer et d'anticiper des événements déterminants. Il y a ensuite les données que l'on pourrait qualifier de Marketing : données d'audience, de fans, etc. Leur transformation est un levier pour mieux appréhender le public mais aussi et surtout pour permettre aux fans d'accéder à plus d'information et de fait, de s'impliquer plus auprès de leur équipe favorite. Cette présentation met en avant les application du phénomène Big Data dans le domaine du sport.TRANSCRIPT
Gestion de la donnée &
Analytics dans le Sport
Mathilde Beaupied Business Development Software – D.FI
2
Sommaire
• Big Data : de nouvelles sources de valeur pour l’entreprise
• L’intégration des nouvelles données dans le SI décisionnel, un enjeu pour les entreprises
• Et le sport, alors ?
• D.FI pour vous accompagner dans vos réflexions
3
Big Data De nouvelles sources de valeur pour l’entreprise
4
Une croissance exponentielle des informations
4,6 milliards de téléphones mobiles dans le monde
1,3 milliard de balises RFID en 2005 30 milliards de balises RFID en 2010
2 milliards d'utilisateurs Internet d'ici 2011
Twitter traite 7 téraoctets de données chaque jour
Facebook traite 10 téraoctets de données chaque jour
World Data Centre for Climate § 220 téraoctets de données Web § 9 pétaoctets de données supplémentaires
Sur le marché financier, les volumes de données ont
augmenté de 1,75 %, entre 2003 et 2006
5
Une croissance exponentielle des informations
Volume
Rapidité Diversité
Chaque jour, 15 pétaoctets de nouvelles informations sont générés.
80% des nouvelles données sont du contenu non structuré, généré par e-mail avec un ajout massif de documents, d'images et de fichiers vidéo
En moyenne, une entreprise comptant 1 000 employés dépense 5,3 millions de $ par an pour rechercher ses propres informations.
6
De nouvelles sources de valeur pour les entreprises
Données Transactions & Applications
Machine Data Social Data
• Volume • Structurées • Débit
• Velocité
• Semi-structurées • Ingestion
• Varieté
• Non structurées • Véracité
Enterprise Content
• Varieté
• Non structurées • Volume
7
Le Big Data et l’industrie des Médias/Loisirs/Sports
De nouveaux comportements du public et des fans apportent de nouvelles sources de données et la capacité à mieux les connaître
Données en mouvement
Données Au repos
• Social Media • Mobile Devices • GPS • ….
• Abonnements • Transacations/Tickets • Marketing/CRM…
Dissémination des sources de données
8
L’analyse des réseaux sociaux
Connaissance du ressenti de l’audience et des fans, prédire et définir les critères de répétition dans la prise de décision
ü Meilleur profiling
ü Prédictions sur les comportements d’achat
ü Ciblage plus précis
Personnalisation du message quelque soit le support (web, mobile), création d’une relation 1 à 1
Impact sur la stratégie des entreprises et des clubs
9
L’intégration des nouvelles données dans le SI décisionnel, un enjeu pour les entreprises
10
IBM Confidential
Applications
ETL
Cube Services Data Warehouse
Analyse des données temps réel
Volumes de data non traitées (structurées et non structurées)
Streaming des données en temps réel (structurées et non structurées)
Big Data : défi de l’intégration dans le SI décisionnel
Sources de données traditionnelles
Operational Data Store
Big Data / Hadoop
Confiance en l’Information & Gouvernance Les entreprises ont besoin de maîtriser les données entrantes ainsi que la connaissance qui en découle
Intégration dans l’entrepôt La connaissance venant du Big Data doit être intégrée dans les bases de connaissance de l’entreprise, essentiellement le datawarehouse
11
Et le sport, alors ?
12
Le Big Data dans le sport
Australian Open 2013, 60 TB de données
13
Le Big Data et le Digital révolutionnent l’industrie du sport
Big Data & Analytics
Relation avec les supporters
Optimisation opérations
Analyse des performances
Les grandes évolutions du marché impactent les Clubs Sportifs ü Le Big Data ü La révolution digitale ü Le besoin d’analyse et de
prévisions
14
La stratégie des clubs sportifs
Base de fans globale
Base de fans nationale
Base de fans locale
e.g. CHINA
Etendre l’expérience au delà du
stade
Étendre sa base de fans
Amélioration de l’expérience dans le stade
15
La stratégie des clubs sportifs
Accroître leur loyauté
Connaissance
Engagement
Loyauté
Achat
Large
Profond
Niv
eau
d’en
gage
men
t
16
Les clubs sportifs face à l’évolution digitale
Emergence de nouveaux canaux de distribution impactent les sources de revenu traditionnelles (TV, presse) vers les nouveaux média (web, mobile).
Transition vers le digital média
Demande pour une offre multimédia innovante, services interactifs et personnalisés ; une myriade de nouveaux devices
Contenu conçu pour le digital; digital supply chain; Equipement interconnecté intelligent
De nouvelles sources de revenu
Le pouvoir au Consommateur
17
L’analyse prédictive dans le Sport
Avantages de la Solution § Analyse des historiques
pour identifier les métriques clés.
§ Suivi en temps réel des métriques de performance pour fournir une compréhension étendue pendant le match
§ Analyse complète et en temps réeI des événements du match pour identifier qui prend le dessus et pour quelles raisons.
Business Value
§ Améliorer l’expérience des fans
§ Augmenter la rétention et la loyauté des clients
§ Amélioration de l’offre digitale
§ Toucher une audience mondiale
§ De meilleure performance sur le terrainBetter ‘on pitch’ Performance
Resultats
• Optimiser les résultats financiers grâce aux achats sur devices mobiles, publicité ou sponsoring
• Attirer de nouveaux fans et consommateurs dans des marchés moins développés
• Créer un nouveau lieu d’échange pour entrer en contact avec le supporter
18
Analyse dans le sport
Fournir aux fans les clés de la performance
19
Une nouvelle expérience pour les supporters
• Données statistiques disponibles dans une interface graphique
• Voir et comparer les statistiques par set
• Données mises à jour en temps réel et disponibles pendant et après le match
Une statistique qui détermine ce que doit faire un jour pour maximiser ses chances de gagner
Clés du Match
20
Une nouvelle expérience pour les supporters
• Les tendances du match basées sur l’analyse en temps réel des données de jeu
• Les tournants du match automatiquement identifiés et mis en avant
Les points importants du match en temps réel Momentum
21
L’analyse dans le sport : interagir avec les fans
21
15 millions de personnes jouent au fantasy football. En moyenne, elles dépensent $150 par saison soit environ 2.3 milliards dépensés sur le fantasy football
22
Australian Open et l’expérience des supporters
Constat
• Donner aux supporters les clés des matchs en temps réel • Fournir aux joueurs et entraîneurs des infos et analyses factuelles • Utiliser les statistiques des réseaux sociaux
Objectif
• Renforcer la loyauté des fans et développer leur attachement à la marque/l’événement
• Etendre la base des supporters à de nouveaux marchés • Marketing and sponsoring
Solution
• Mise en œuvre de SlamTracker • Rapport sur le sentiment analysis
23
L’analyse des réseaux sociaux
Map globalisation of fan base 0
200
400
600
800
1000
1200
PostedTime
15:04:31
15:09:03
15:13:35
15:18:07
15:22:39
15:27:11
15:31:43
15:36:15
15:40:47
15:45:19
15:49:51
15:54:23
15:58:55
16:03:27
16:07:59
16:12:31
16:17:03
16:21:35
16:26:07
16:30:39
16:35:11
16:39:43
16:44:15
16:48:47
16:53:19
16:57:51
17:02:23
17:06:55
17:11:27
17:15:59
17:20:31
17:25:03
17:29:35
17:34:07
17:38:39
17:43:11
17:47:43
17:52:15
17:56:47
18:01:19
18:05:51
18:10:23
18:14:55
18:19:27
18:23:59
18:28:31
18:33:03
18:37:35
18:42:07
18:46:39
18:51:11
18:55:43
Tweets During Man United v Chelsea
Man U Goal –David Luiz OG
Man U Goal – Robin Van Persie Half Time
Chelsea Goal – Mata
Torres Red Card
Full-TimeChelsea 2-3 Man U
Create products out of twitter volumes
0 5 10 15 20 25 30
Torres took a dive!
Terrible Decision
Evans Made Contact
Haha -‐ take that Torres
The Referree's a &&**##@@! In the studio
Social media cloud Fans
Link match events to fan sentiment Identify Key Themes
24
Analyse dans le sport : tirer profit des données
IBM aide les Leicester Tigers à s’attaquer aux blessures L’analyse prédictive est utilisé pour réduire le nombre et la gravité des blessures
24
25
Leicester Tigers s’attaquent aux blessures
Constat
• En moyenne 1 joueur sur 4 sera blessé pendant la saison • Impact sur les résultats sportifs et financiers
Objectif
• Définition d’indicateurs clés pour prévenir les blessures • Personnaliser l’entraînement pour réduire les risques • Développement des jeunes joueurs
Solution
• Mise en œuvre d’une solution d’analyse prédictive à 50% des blessures peuvent être prédites.
• Enrichissement des données collectées : biométriques, psychologiques, physiologiques
26
• IBM est à la pointe du “Sport Analytics“ depuis plus de 20 ans, notamment en devenant partenaire technologique des tournois de tennis du Grand Chelem.
• En s’associant avec un des fournisseurs de données leaders de l’industrie du Sport “Opta Sport“, IBM s’est diversifié et apporte son expertise dans de nouveaux sports.
• IBM TryTracker for Rugby Union, lancé en Février, combine l’analyse et les technologies IBM pour amener l’engagement des fans à un niveau supérieur.
IBM and Sports Analytics
20 Years of History… 4 Grand Slams… 2 Golf Majors… NBA League… Rugby Six Nations…
27
D.FI pour vous accompagner dans vos réflexions
28
D.FI et vos projets décisionnels
D.FI, intégrateur de technologies, en collaboration avec ses consultants en Data Management, vous accompagne lors de : Vos réflexions Data Management
ü Enrichissement de vos sources de données, ü Mutualisation de bases existantes, ü Optimisation des processus d’intégration
Vos évolutions vers le Big Data ü Nouvelles sources de données à forte valeur pour votre entreprise ü Intégration dans votre SI Décisionnel
Vos projets d’évolution de vos infrastructures décisionnelles ü Choix technologiques (DataWarehouse, Appliance décisionnelle) ü Mise en œuvre ou évolution d’une nouvelle architecture décisionnelle
Pour tous vos projets, n’hésitez pas à nous contacter pour en discuter
Mathilde Beaupied Business Développement Software
e-mail : [email protected]
29
Annexes
30
Exemple US Open : SI décisionnel
• Cloud privé • Provisionning et mobilité des applications
Une architecture flexible et évolutive
• Des bases de données riches en historiques (Optia)
• Enrichissement constant des bases (matchs, réseaux sociaux)
Des données
• Analyses en temps réel • Prédire la victoire grâce aux clés du match L’analyse prédictive