Список сфер использования прогнозной аналитики растет с каждым днем. Правительственные и коммерческие организации применяют ее в таких областях, как здравоохранение, обслуживание клиентов, экономия энергии и предотвращение преступлений. Много лет пользуются ею и спортивные организации прогнозной аналитикой, однако программное обеспечение и приложения для этой области все более усложняются, а сфера их применения расширяется.
Взять, к примеру, профессиональное регби — спорт, популярность которого в США постоянно растет. Регби — один из самых жестких видов спорта, командная контактная игра с минимумом защитной экипировки. Примерно четверть всех игроков получают травмы в течение одного сезона, притом травмы некоторых спортсменов могут выбить их из игры на весь сезон. Для них травмы создают весьма неприятную ситуацию, для остальных же членов команды отсутствие ключевых игроков может означать проигранные матчи, падение продаж билетов на игру и менее активное посещение стадиона зрителями.
Но такие команды, как “Лестерские тигры” в Великобритании, используют средства прогнозной аналитики, чтобы получать глубокий анализ статистики травм и соответственных данных. “Спорт теперь не просто игра, это понятие становится все более научным, основанным на данных и числах, — отмечает Джереми Шоу, глава отдела бизнес-аналитики IBM в сфере мультимедийного и развлекательного ПО. — Ушли в прошлое те дни, когда можно было полагаться только на талант и животный инстинкт, чтобы добиться успеха”.
IBM совместно с “Лестерскими тиграми” разрабатывает более эффективные способы понимания того, каковы причины травм и как можно снизить их количество. Аналитики изучают определённые факторы, такие как усталость, предел выносливости и уровень интенсивности игры, чтобы выявить скрытые тенденции и аномалии и определить, кто склонен к тому, чтобы получить травму, и какие типы травм наиболее вероятны.
К примеру, если игрок демонстрирует статистически значимые изменения по одному из параметров усталости при высокой интенсивности тренировок, данные могут показать, что возможность для такого игрока получить травму повысилась на 80%. Кто-то из команды может продемонстрировать 60%-ный рост риска. Такой уровень информации в реальном времени позволяет тренеру изменить режим тренировок определённого спортсмена или предложить варианты его замены в серии матчей, чтобы снизить риск.
Но возможности аналитики на этом не заканчиваются. Технология позволяет “Тиграм” проанализировать данные психологического состояния игрока, чтобы выявить другие факторы, которые могут повлиять на успех команды. Этот список включает в себя дополнительный стресс, связанный с проведением игры на выезде, а также элементы социальной ситуации и психологической среды, которые могут влиять на игру. Результатом становится создание индивидуальной программы тренировок, настроенной под физические и психологические показатели каждого спортсмена.
Эта концепция уже зарабатывает очки. “Когда в команде есть опытные игроки, ценность команды возрастает, — считает Эндрю Шелтон, главный по исследованию состояния игроков в “Лестерских тиграх”. — Благодаря прогнозной аналитике наша команда теперь сможет использовать данные о физическом состоянии игроков и значительно улучшить свои результаты”.
