כולנו מכירים את עולם מדע הנתונים והאפקטיביות שהוא מספק לארגונים גדולים, בנקים, בתי חולים, כוחות הביטחון ועוד. מסתבר שלתחום הביג דאטה והאנליטיקה, יש תפקיד חשוב גם בעולמות שקרובים אלינו יותר ובהם זיהוי הטרנדים הבאים בשוק האופנה ואף איתור הסופרסטאר הבא בענף הספורט.
הקשר בין דאטה לאופנה: אנחנו יודעים מה אתם הולכים ללבוש בסתיו הקרוב וגם בחורף, באביב ובקיץ (אפילו לפני שאתם יודעים).טוב, לא בדיוק אנחנו, אלא מותגי האופנה המובילים. כיצד הם בדיוק יודעים? ומי קובע מה יהיה הטרנד הלוהט הבא? אז ככה: לאותם מותגים אולי אין כדור בדולח, אבל יש להם אמצעי מתקדם ומדויק בהרבה - קוראים לזה אנליטיקה מנבאת (או Predictive data analytics), והיא משמשת לחיזוי התנהגויות על בסיס מודלים אנליטיים. שיטה זו מסייעת בין היתר לניבוי התנהגויות צרכניות והיא שימושית במיוחד בעולם האופנה הדינמי.
הכול מתחיל בטכנולוגיית זיהוי תמונות, שמנטרת ברשתות החברתיות תמונות של פריטי אופנה דוגמת חולצות, מכנסיים או נעליים. השימוש ביכולות Big Data ו-AI מאפשר לנתח את הנתונים ולזהות טרנדים עד רמת סוג המוצר, הצבע, הצורה והטקסטורה.
השימוש במודלים אנליטיים מוביל לניתוח דפוסי ההתנהגות הקיימים, ויצירת תחזית המסיקה בנוגע לטרנדים העתידיים. באמצעות שימוש בכלי הביג דאטה ניתן לקבוע לא רק מה יהיו הטרנדים הבאים – אלא מה תהיה מידת הפופולריות של מוצרים מסוימים ובקרב איזה קהלים
השימוש במודלים אנליטיים מוביל לניתוח דפוסי ההתנהגות הקיימים, ויצירת תחזית המסיקה בנוגע לטרנדים העתידיים. באמצעות שימוש בכלי הביג דאטה ניתן לקבוע לא רק מה יהיו הטרנדים הבאים – אלא מה תהיה מידת הפופולריות של מוצרים מסוימים ובקרב איזה קהלים.
כלים מתקדמים אלו כבר משמשים מותגי אופנה בבואם להחליט איזה מוצרים, קולקציות ועיצובים לייצר. אז בפעם הבאה שאתם או הקרובים אליכם מעלים תמונה לרשתות החברתיות במיטב מחלצותיכם, זכרו שהיא עשויה להשפיע על הטרנדים האופנתיים והבגדים שתלבשו בקרוב.
הקשר בין דאטה לכדורגל: מה אפשר לקנות ב-150 מיליון יורו? את אחד הכדורגלנים היקרים בעולם, כמו למשל קיליאן אמבפה או ארלינג הולאנד. בעידן שבו הכסף הגדול שולט בכדורגל, מועדוני הפאר משקיעים מאות מיליוני יורו ברכישת שחקנים נוצצים, והדבר האחרון שמועדונים אלה מעוניינים בו, הוא לגלות שהם קנו חתול (מאוד יקר) בשק. איך עושים את זה? באמצעות עולם הדאטה כמובן.
בשנים האחרונות שחקני כדורגל לובשים ציוד מעקב מבוסס GPS, המאפשר לנתח את המיקום שלהם לאורך המשחק, את המרחק שגמעו, מספר הספרינטים ועוד. אך לאחרונה מתבצעת קפיצת מדרגה נוספת ביכולת לנתח את ביצועי השחקנים: מועדונים דוגמת ליברפול כבר עושים שימוש במערכות מתקדמות המנתחות מאות אלפי אירועים שמתרחשים במהלך המשחק. הניתוח מבוסס על צילום המשחק והצלבתו עם דוחות המעקב של המועדונים, שכוללים את נתוני השחקנים (במידה שיש בנמצא דוחות כאלו).
בעזרת מודלים של למידת מכונה, ניתוח הדאטה מוביל לקבלת תובנות חשובות בנוגע לביצועי השחקן, כושרו וליכולת קבלת ההחלטות שלו בזמן אמת. המודלים האנליטיים מסייעים למועדונים לענות על שאלות שעד לא מזמן לא קיבלו מענה
בעזרת מודלים של למידת מכונה, ניתוח הדאטה מוביל לקבלת תובנות חשובות בנוגע לביצועי השחקן, כושרו וליכולת קבלת ההחלטות שלו בזמן אמת. איך כל זה קשור לרכישת שחקנים חדשים? המודלים האנליטיים מסייעים למועדונים לענות על שאלות שעד לא מזמן לא קיבלו מענה, ורלוונטיות לרכישת שחקנים חדשים: האם למשל שחקן מהליגה ההולנדית יתאים לסגנון המשחק הפיזי באנגליה? איך שחקן שמגיע ממדינה חמה יתמודד עם מזג אוויר קר וסוער? ומי יודע? אולי בקרוב מודלים אלו יספקו תובנות אפילו על החוסן המנטאלי.
יכולות הביג דאטה צפויות לחולל מהפכה במערך הסקאוטינג, להפוך אותו להרבה יותר מפורט ולהגדיל את הסיכויים של שחקני הרכש להיקלט בהצלחה. כל שנותר הוא לקוות שהשיפור בביצועי השחקנים על הדשא, יוליד משחקים עוד ועוד משחקים מרתקים, מרובי אירועים ושערים.
אסף בר הוא מנכ"ל חברת איטרניטי מקבוצת אמן, המתמחה בטכנולוגיית מדע הנתונים