对某位球员的成长历史烂熟于心，了解每场重要赛事的比赛得分，获胜球队。我相信这是我们眼中资深球迷应该具备的素质。然而如果我问你，这场比赛你支持的那支球队的控球率是多少？进球率又是多少？有几次抢断？几脚射门？几次射在门里，几次射在门外。对于这些数据，我想单凭人脑，恐怕是做不到了。通常这些数据会在每场赛事转播的过程中统计出来，然而你有没有想过，这些数字是如何统计出来的，其实这些结果，就是大数据应用最简单的例子。然而通过对大数据的分析，我们甚至可以预测比赛的结果。

大数据给体育赛事带来的价值

数据就像一个神奇的钻石矿，当它的首要价值被发掘后仍能不断给予。它的真实价值就像漂浮在海洋中的冰山，第一眼只能看到冰山的一角，而绝大部分都隐藏在表面之下。所以发现这些价值的关键在于分析。就拿最近的中网来说，跟其他的体育项目一样，网球也涉及大量的数据。比如一发成功率、一发得分率和Ace球，这些数据是标志球员竞技水平的指标。发球速度、接发球成功率、上网成功率、得分点则突出体现了球员的打法特点，如果非受迫性失误和双发失误率上升，那表明球员的心理状态或者体力开始下滑。

IBM赞助网球赛事并提供技术支持始于1993年，在1998年，IBM就为美国网球公开赛提供了虚拟化技术。从2005年以来，IBM通过SlamTracker追踪了四大满贯赛事八年来的全部8,128场比赛，每场比赛收集4,100万个数据点。有了这些数据，我们可以知道Ace球的数量，对比赛结果的影响很大，首先被破发的选手失败的可能性很大。再比如，一发速度快的选手，上网成功率比较高，纳达尔近几年的得分点，从底线逐渐逼近网前。这些数据不但可以给选手提供帮助，更可以通过这些数据来分析对手。这些都是大数据带给我们的改变。

今年正逢中网的第10个年头，IBM也在今年正式成为中网的白金信息科技赞助商。作为一项刚刚跨入十年的领先网球赛事，中国网球公开赛正在树立自己的品牌，相信有了IBM大数据分析技术的支持，为广大球迷、球员和教练提供更具人性化，现代化的环境支持。此外，中网还致力于成为具有感知化、互联化和智能化的顶级赛事。通过采用IBM的大数据分析及云计算技术，中网可以更加快速实现这一目标。

IBM SlamTracker分析出来的比赛

其实对于分析这个词语，在英文中有两个单词，一个是analysis，一个是analytics。这两者的区别就在于，前者只是对数据进行统计、过滤、抽取，发现价值。而后者则是通过数据分析创造价值。在IBM的SlamTracker里我们就能理解什么是分析出来的比赛，以及大数据是分析出来的价值。

在SlamTracker中，有一项Keys to the Match功能，它的功能就是找出每场比赛对阵双方选手获胜的三个关键指标，比如说，当温网男单决赛中德约科维奇对阵穆雷，小德的三个获胜关键指标分别是第4拍到第9拍的获胜率、Ace球数量、回球成功率，而穆雷的三个获胜关键指标分别是回球得分率、二发成功率和发球成功率。Keys to the Match 不但找到了这三个关键的指标，而且找到了量化的及格线。比如说在今年法网女单决赛里，Keys to the Match 告诉小威廉姆斯，要战胜莎拉波娃，接对方一发的回球得分率要争取超过36%，而反过来，莎拉波娃要打败小威廉姆斯，接对方一发的回球得分率要争取超过28%。如果在这三项指标里A选手比B选手完成的更好，那么A获胜的可能性就大大高于B，换句话说，如果A球员做到了这些指标，这场比赛的结果，其实我们已经知道了。

像这样的分析特点就在于，这三项指标并不是司空见惯的普通指标，例如第4拍到第9拍的胜率，这种不起眼的数据，是在电视转播屏幕上看不到的。然而就是这些不起眼的指标衡量了战局，决定了成败的关键。8128场比赛，每场比赛4100万个数据点，动用5500个分析模型，在45个潜在动态指标里选择、对比、分析、判断、猜测、排除、定位、评估、定量、组合，只有在这样基础之上，Keys to the Match才能够为对阵的双方挑选出最重要的三个指标，并且确定及格线。这就是大数据分析办到的事情，也只有大数据分析才能够办到。