스포츠 분야 빅데이터 분석, IBM 소프트웨어 활용 사례
빅데이터는 IT 업계 뿐만 아니라 다양한 산업에서 그 중요성이 이미 잘 알려지고 있습니다. 기존에는 데이터베이스 자료를 수집, 저장, 관리, 분석할 수 있는 역량에 대해서만 관심 있었으나, 대량의 정형 또는 비정형 데이터 집합에서 새로운 가치를 추철하고 결과를 분석하는 기술에 대한 관심도가 급증하고 있습니다.
다양한 종류의 대규모 데이터를 생성, 수집, 분석, 표현하는 빅데이터 기술의 발전은 다변화된 현대 사회를 더욱 정확하게 예측하여 효율적으로 작동케 하고 개인화된 현대 사회 구성원 마다 맞춤형 정보를 제공, 관리, 분석할 수 있는 기술을 만들어 내면서 정치, 사회, 경제, 문화, 과학 기술, 스포츠 등 다양한 영역에서 그 중요성이 부각되고 있습니다.
특히, 스포츠 부문에서의 빅데이터 활용이 경기의 승패를 가를 정도로 중요하게 활용되고 있으며, 야구와 자동차 경주 F1, 등은 일찍부터 빅데이터를 적용해서 분석을 하기 시작했습니다.
브래드 피트 주연의 '머니볼'에서는 야구를 주제로하여 빅데이터가 경기에 얼마나 중요한 영향을 끼치는지 보여주고 있는데, 명성이나 추측에 의존했떤 기준 방식과 달리 철저한 통계학을 통해 경기의 승률을 최대로 높일 수 있는 방식을 도입해서 성공 사례를 만들어갑니다.
머리볼의 이론은 경기 데이터를 철저하게 분석해 적재적소에 선수들을 배치하여 승률을 높이는 게임 이론으로, 미국 메이저리그 베이스볼 오클랜드 어슬레틱스의 구단장 빌리 빈이 리그 전체 25위에 해당하는 낮은 구단 지원금 속에서도 최소 비용으로 최대 효과를 거둔 사례가 영화속에 녹아있습니다.
빌리 빈은 타율, 타점, 홈런 등 흥행 요소만은 중시하던 야구계에서 출루율, 장타율, 사사구 비율이 승부와 관련되어 있음을 간파하고 데이터를 수집해 선수들을 기용하는데 활용하기 시작했습니다. 이 데이터를 통해 좋은 선수를 발굴하고 이들을 적재적소에 배치해 최하위에 그치던 팀을 4년 연속 포스트 시즌에 진출시키고 메이저리그 최초로 20연승이라는 신기록을 세우도록 탈바꿈 시켰습니다. 빅데이터를 스포츠 업계에 도입한 거의 최초의 사례라고 봐도 될 것 같습니다.
최근 윔블던 테니스 대회에서도 IBM 소프트웨어를 활용해 빅데이터를 분석하여 팬들의 경기 관람 경험을 획기적으로 개선한 사례가 발생해 주목을 받고 있습니다.
먼저 스마트폰이나 태블릿 컴퓨터를 통해 언제 어디서든 경기를 생생하게 관람할 수 있을 뿐 아니라, 테니스 팬들은 TV 중계와는 다른 방식으로 실시간 반응을 소셜 미디어에 남기거나 대화에 참여할 수 있도록 시스템이 개편되면서 데이터가 수집되기 시작했습니다. 팬들이 남긴 소셜 미디어의 반응을 분석한 결과, 나달(Rafa Nadal)이 소셜 미디어 상에 가장 많이 언급되었으나, 가장 긍정적으로 언급된 사람은 앤디 머레이 37% 긍정, 52% 중립)와 로라 롭슨 (44% 긍정, 50% 부정) 이었습니다
소셜 미디어상의 선수들 평판을 모니터링 하는 것뿐 아니라, IBM 슬램트래커(IBM SlamTracker™) 분석 기술을 사용하여 개별 선수들이 경기에서 어떻게 승리할 수 있을지에 대한 “승리의 주요 요인”을 제공하며 경기의 묘미를 배가 시켰습니다. IBM 슬램트래커는 IBM의 분석 기술을 이용해 실시간으로 경기 상황을 보여주는 플랫폼 입니다.
이 기술은 지난 8년 동안의 테니스 그랜드 슬램 데이터를 분석해 각 선수의 스타일과 패턴을 식별하고, 경기 시작 전에 해당 선수들간의 과거 경기 결과를 분석합니다. 이러한 분석을 통해 경기 당 각 선수 별로 경기를 승리로 이끄는 상위 3개의 요인을 식별해 내고, 경기 중에는 승리 요인에 대한 각 성과가 측정되어 웹사이트에 업데이트 됩니다. 이를 통해 테니스 팬들은 보다 심층적으로 경기를 이해하고, 입체적이며 박진감 넘치는 경기를 관람할 수 있게 되었습니다.
전세계적인 스포츠 이벤트인 윔블던의 가장 중요한 목표는, 무엇보다도 팬들의 관심을 더욱 사로잡고 그들이 이 행사를 즐길 수 있도록 하는 것이었습니다. 경기가 시작되면 양 선수의 과거 대회 기록과 경기 운영 스타일을 분석해서, 어떤 상황에서 선수가 이길 수 있는지를 신속히 분석해 팬들이 경기를 감상하는 데 더욱 깊이 있는 정보를 제공할 필요가 있었습니다.
또한, 선수들과 코치들에게는 선수의 기량 향상과 승리를 위한 데이터 제공이 절실했습니다. 매 경기 후 선수들과 코치들을 위해 경기 영상 분석 시스템을 온라인에 안전하게 제공하고, 전체 경기의 데이터를 프로세스 하면서 선수들의 장점과 개선해야 할 점을 보여줄 필요가 있었습니다.
그리고 전 세계적인 트렌드를 따라 윔블던도 소셜 미디어에서의 언급이 엄청나게 증가했습니다. 트위터와 페이스북에서의 언급은 테니스 팬들과 비즈니스 리더들에게 트렌드로 보여질 때 더 많은 것들을 의미합니다. 대회 기간 동안 올라오는 각종 소셜 미디어 데이터를 분석해 게시물의 긍정과 부정, 추이를 측정할 필요가 있었습니다.
마지막으로, 이 모든 분석 데이터는 클라우드와 모바일 기술을 이용해 언제 어디서든 보여지고, 업데이트되어야 했습니다.
이에 IBM 슬램트래커를 도입하여 윔블던 테니스 대회는 다음과 같은 효과를 보게 됩니다. 먼저, 윔블던 디지털 플랫폼을 통해 1970만 명이 동시 접속할 수 있도록 지원하게 되었습니다. 대회 기간 동안 총 433만 페이지 뷰(155TB의 데이터 양)를 기록했으며, 2012년 대비, 2013년 모바일뷰가 15% 증가했습니다. 모바일 접속은 전체 접속의 20%, 전체 페이지뷰의 55%를 차지했습니다.
윔블던 앱은 총 190만 회 다운로드 되었고, 클라우드를 기반으로 소셜 분석과 실시간에 가까운 분석을 수행함으로써, 대규모 인프라 투자 없이 전세계적인 관심을 적절히 컨트롤 할 수 있게 되었습니다. 그리고 데이터 기반의 대화형 미디어를 통해 관중과 경기의 상호 작용을 발전시킬 수 있었으며, iPad 앱을 통해 고객별로 맞춤화된 콘텐츠를 적절한 플랫폼으로 전달할 수 있게 되었습니다. IBM 슬램트래커를 도입해 빅데이터를 분석함으로써 윔블던 대회 운영에도 큰 도움을 받게 된 사례라고 할 수 있습니다.
IBM 슬램트래커를 활용한 사례는 스포츠에만 국한되지 않고, 비즈니스와 산업 전반에 걸쳐 활용될 수 있는 빅데이터와 예측 분석의 가능성을 보여주고 있습니다. 대부분의 비즈니스 리더들은 데이터에서 보다 가치 있는 통찰력 추출하고, 보다 나은 의사결정을 위해 이러한 통찰력을 활용하기를 원합니다. 윔블던은 테니스라는 스포츠의 맥락에서 빅데이터 및 분석 기술을 활용하여 가치를 창출했습니다만, 비즈니스의 세계에서도 게임의 법칙을 정하고, 경쟁에서 승리하기 위해 똑같은 원칙과 방법이 적용될 수 있습니다.
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이상, 하늘다래였습니다. Seeit!
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