PROMO PAYDAY! SERBU PAKET DATA SCIENCE 3 BULAN CUMA 100K!
Diskon Spesial 95% Belajar Data Science Bersertifikat
SERBU DISINI!
Pendaftaran ditutup dalam 0 Hari 14 Jam 18 Menit 45 Detik 

Kegunaan Teknik Analisis Data & Contohnya di Bidang Olahraga

Belajar Data Science di Rumah 14-Juli-2022
https://dqlab.id/files/dqlab/cache/ac54b9a53ebe1e8b65b21f0d110aa989_x_Thumbnail800.jpg

Jumlah data yang tersedia di dunia saat ini sangat tinggi karena dampak dari kemajuan teknologi. Data tersebut dapat digunakan untuk berbagai keperluan, salah satunya adalah untuk memperbaiki sistem olahraga.


Bidang olahraga menggunakan teknik analisis data untuk meningkatkan pendapatan, meningkatkan kinerja pemain dan kualitas permainan tim, mencegah cedera, dan untuk banyak peningkatan lainnya. Semua data ini adalah sumber yang berharga namun tidak akan berguna apabila tidak ada orang atau sumber daya yang bisa menafsirkan dan menganalisis data tersebut. 


Sport analyst merupakan sebuah profesi yang menggunakan teknik analisis data untuk memperbaiki sistem dalam berbagai cabang olahraga. Profesi ini saat ini sangat diminati karena banyak tim memerlukan seorang ahli untuk menganalisis statistik sebagai evaluasi dan menciptakan program terbaik untuk pertandingan selanjutnya. 


Tiga kemajuan khusus dalam bidang olahraga adalah pengintegrasian sumber data untuk memajukan persaingan, mengomunikasikan mengapa data itu berguna, dan menciptakan pengalaman penggemar yang berbeda. Data bermanfaat bagi banyak orang di bidang ini, baik untuk pelatih, manajer, agen, professional pemasaran, bahkan tenaga medis. 


Bagaimana teknik analisis data dapat membantu mengembangkan bidang olahraga dan membantu semua stakeholders di dalamnya? Yuk simak artikel ini hingga akhir!


1. Membantu Kemenangan Tim

Apakah kamu pernah mendengar tim baseball Oakland Athletic? Well tim yang dimanajeri oleh Billy Beane ini berhasil maju ke babak playoff dengan anggaran yang minim. Beane memanfaatkan statistik dalam game untuk mengidentifikasi pemain yang kurang berperan dalam tim. Strategi ini menjadi inspirasi dan diangkat dalam bentuk buku dan film berjudul Moneyball. 


Saat ini, penggunaan software analisis data sudah sangat beragam dan sekarang banyak digunakan digunakan oleh tim untuk menonton video pertandingan yang telah terlaksana. Dengan data dari video tersebut, tim bisa mengevaluasi kekurangan dan memperbaiki strategi untuk pertandingan selanjutnya. 

teknik analisis data


Baca juga: Teknik Analisis Data Populer 2022 yang Sering Diimplementasikan


2. Mengidentifikasi Supporter Engagement

Data customer engagement telah meluas ke stadion, di mana tim dan penyelenggara pertandingan dapat menggunakan tiket elektronik bahkan scan sidik jari atau retina untuk memahami pergerakan supporter. Teknologi ini sudah digunakan oleh The New England Patriots untuk melacak data mulai dari merchandise yang dibeli supporter di toko hingga kapan supporter membeli tiket. 


Dengan menganalisis data ini, penyelenggara pertandingan dapat memprediksi dan merencanakan segala hal, mulai dari harga tiket hingga berapa pekerja yang harus direkrut pada hari pertandingan.

teknik analisis data


3. Meningkatkan Back-Office Intelligence

Analisis data dapat membantu manajemen tim untuk meningkatkan operasional baik pengadaan, manajemen supply chain, hingga logistik. Dengan menggunakan teknologi analitik yang canggih, tim dan asosiasi dapat membuat keputusan penting tentang produk dan layanan seperti penjualan merchandise, jumpa fans, dan lain sebagainya untuk membantu meningkatkan engagement dengan suporter dan memaksimalkan pendapatan. 


Misalnya, Evan Wasch, wakil presiden senior strategi dan analitik NBA, menjelaskan alur pengambilan keputusan yang mempengaruhi penjadwalan, struktur playoff hingga draft lotteries. Menurutnya, data dapat mendorong perubahan kecil yang membuat perbedaan besar.

teknik analisis data


4. Mengoptimalkan Partnership

Olahraga adalah bisnis besar yang tidak jauh dari kegiatan partnership, misalnya adanya sponsor, iklan, hingga pembelian pemain dari klub lain. Dahulu, saat tim ingin melakukan negosiasi, mereka tidak memiliki dasar untuk menentukan berapa "harga" pemain yang ingin dibeli dari sebuah klub. Dengan adanya data dari sistem analisis olahraga, kini tim dan manajemen klub dapat mengoptimalkan negosiasi ini dan menghemat uang.

teknik analisis data


Baca juga : Langkah-Langkah Menggunakan Teknik Analisis Data Kualitatif


Ingin mulai belajar analisis data untuk berbagai kebutuhan industri? Yuk belajar dan perdalam teknik analisis data dengan modul dari DQLab! Modul DQLab disusun mulai untuk pemula yang awam dengan data hingga untuk advanced sehingga kamu tidak perlu khawatir apabila belum mahir mengenai data. 


Klik button di bawah ini atau sign up melalui DQLab.id untuk mengakses modul GRATIS "Introduction to Data Science" menggunakan bahasa pemrograman R dan Python, khususnya bagi kamu yang masih pemula di bidang data. Selamat belajar!


Penulis: Galuh Nurvinda K

Editor: Annissa Widya Davita

Mulai Belajar
Data Science Sekarang
Bersama DQLab

Buat Akun Belajarmu & Mulai Langkah
Kecilmu Mengenal Data Science.

Buat Akun Gratis Dengan :

https://dqlab.id/files/dqlab/file/data-web-1/data-user-2/50040333a3a5d46bf130664e5870ebc6/8be7fae4b69abead22aa9296bcab7b4b.jpg Sign-Up dengan Google

https://dqlab.id/files/dqlab/file/data-web-1/data-user-2/50040333a3a5d46bf130664e5870ebc6/d0aa879292fb427c0978d2a12b416e98.jpg Sign-Up dengan Facebook

Atau Buat Dengan :