30
Gestion de la donnée & Analytics dans le Sport Mathilde Beaupied Business Development Software – D.FI [email protected]

Big Data et Sport - Gestion de données & Analytics

Embed Size (px)

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.

Citation preview

Page 1: Big Data et Sport - Gestion de données & Analytics

Gestion de la donnée &

Analytics dans le Sport

Mathilde Beaupied Business Development Software – D.FI

[email protected]

Page 2: Big Data et Sport - Gestion de données & Analytics

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

Page 3: Big Data et Sport - Gestion de données & Analytics

3

Big Data De nouvelles sources de valeur pour l’entreprise

Page 4: Big Data et Sport - Gestion de données & Analytics

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

Page 5: Big Data et Sport - Gestion de données & Analytics

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.

Page 6: Big Data et Sport - Gestion de données & Analytics

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

Page 7: Big Data et Sport - Gestion de données & Analytics

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

Page 8: Big Data et Sport - Gestion de données & Analytics

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

Page 9: Big Data et Sport - Gestion de données & Analytics

9

L’intégration des nouvelles données dans le SI décisionnel, un enjeu pour les entreprises

Page 10: Big Data et Sport - Gestion de données & Analytics

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

Page 11: Big Data et Sport - Gestion de données & Analytics

11

Et le sport, alors ?

Page 12: Big Data et Sport - Gestion de données & Analytics

12

Le Big Data dans le sport

Australian Open 2013, 60 TB de données

Page 13: Big Data et Sport - Gestion de données & Analytics

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

Page 14: Big Data et Sport - Gestion de données & Analytics

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

Page 15: Big Data et Sport - Gestion de données & Analytics

15

La stratégie des clubs sportifs

Accroître leur loyauté

Connaissance

Engagement

Loyauté

Achat

Large

Profond

Niv

eau

d’en

gage

men

t

Page 16: Big Data et Sport - Gestion de données & Analytics

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

Page 17: Big Data et Sport - Gestion de données & Analytics

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

Page 18: Big Data et Sport - Gestion de données & Analytics

18

Analyse dans le sport

Fournir aux fans les clés de la performance

Page 19: Big Data et Sport - Gestion de données & Analytics

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

Page 20: Big Data et Sport - Gestion de données & Analytics

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

Page 21: Big Data et Sport - Gestion de données & Analytics

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

Page 22: Big Data et Sport - Gestion de données & Analytics

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

Page 23: Big Data et Sport - Gestion de données & Analytics

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

Page 24: Big Data et Sport - Gestion de données & Analytics

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

Page 25: Big Data et Sport - Gestion de données & Analytics

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

Page 26: Big Data et Sport - Gestion de données & Analytics

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…

Page 27: Big Data et Sport - Gestion de données & Analytics

27

D.FI pour vous accompagner dans vos réflexions

Page 28: Big Data et Sport - Gestion de données & Analytics

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]

Page 29: Big Data et Sport - Gestion de données & Analytics

29

Annexes

Page 30: Big Data et Sport - Gestion de données & Analytics

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