[ 導讀 ] 由布拉德·皮特主演的影片《點球成金》（Moneyball）曾一度引發熱潮，讓大家開始關注到先進的數據分析可帶來的巨大實際利益。

 　　由布拉德·皮特主演的影片《點球成金》（Moneyball）曾一度引發熱潮，讓大家開始關注到先進的數據分析可帶來的巨大實際利益。這也說明了，數據科學家利用正確的軟件、結合存儲解決方案以及明確的目標，可以揭示深藏在原始數據中的重要洞察。在體育賽事中，一點非常微小的優勢也可能決定一場比賽的輸贏。因此，真正了解哪種策略是可行的，以及哪些球員在一起配合最好是非常有價值的洞察。然而，許多相似的解決方案，使用工具以及分析方法也同樣適用于商業業務場景。

　　商業智能在企業中可以用來優化性能和優化策略，在體育世界中也同樣如此。

 　　教練--相當于商業團隊的領導，得益于傳統的傳統數據，結合最新來自傳感器的數據，能夠獲得前所未有的有效洞察。

 　　來自Bleacher Report的報告顯示，這些數據通過每秒25次的SportVU運動跟蹤的網絡攝像機捕捉，統計了10個球員的每個球員的位置、球的位置以及裁判的位置。最終將這些海量的數據提供給教練并從中發現洞察。

 　　該應用一個很典型的例子就是決定什么時候、以及是否該投三分球。文章"贏也三分，輸也三分？ NBA冒險的代價"，通過數據分析總結得出了球隊在失去明顯優勢的時候應該避免三分投籃，而當球隊僅落后幾分之差的時候，選擇投射2分和3分球實際上通常會更加有效。這些見解非常有價值，足以改變一個教練的理解方式和指揮策略！

 　　運動智能的另一個應用則體現在球員選秀中，同樣的，這也能轉化成企業招聘、投資以及金融預測等應用。我們每年經常看到：明星學院球員以及選秀球員在職業聯賽中表現并不佳。看起來，能夠在學院脫穎而出的技能并不一定就代表著成熟的職業賽場技能。為了避免這類價格昂貴的決策性失誤，球探們也正在創建一種統計關鍵數據的算法，來預測學院球員的真正職業潛能。同樣，這套方法也一樣可以應用在企業中來保證獲得良好的投資回報。

 　　上述提到的體育賽事的情況，都需要復雜的企業IT解決方案和數據科學，才可以使企業能夠很好地利用數據集。此外，這些解決方案需要經濟的不斷擴展的數據源提供存儲，并對多元化的數據集進行快速分析，從而生成有價值的洞察最終用于實時態勢的決策。

　　IT解決方案與此非常相似，而商界領袖從體育世界里又能學到些什么？

　　我認為有以下三點啟發：

　　1.差異化競爭和商業價值通常是隱藏在數據中。

　　2.要想獲得有價值的洞察，我們就必須清楚了解需要解決的問題是什么。

　　3.為實現最大的成本效率，需在第1步之前要先完成第2步，從而保證獲取正確有用的數據。

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