Grandes datos

Google Cloud compartirá predicciones en tiempo real para el juego de campeonato de la NCAA de esta noche

Utilizando herramientas como Cloud Dataflow y BigQuery para el análisis, la empresa busca predecir estadísticas, como el porcentaje de triples intentados.

¿Crear una presentación de diapositivas, un tono o una presentación? Aquí están los principales:

  • Google Cloud está utilizando su conjunto de herramientas de big data para analizar los datos de la NCAA para formar predicciones en tiempo real durante los juegos de Final Four.
  • Los datos históricos se pueden usar para ayudar a las organizaciones de todas las industrias a comprender mejor cómo están cambiando sus audiencias y sus necesidades.

Este Torneo de baloncesto universitario de la NCAA Es casi imposible de predecir, pero Google Cloud usa análisis de big data para comprender mejor cómo juegan los equipos.Para los cuatro primeros en 2023, Google está utilizando sus herramientas de big data y aprendizaje automático tratar de predecir Qué puede pasar en un juego en vivo.

como en un entrada en el blog, Google usó una herramienta similar en el torneo de 2023 para mostrar las tendencias y estadísticas históricas de cada equipo. Sin embargo, para 2023, Google quiere ir un paso más allá y tratar de predecir en tiempo real cómo se desarrollarán ciertos aspectos de un juego, por ejemplo, cuántos triples intentará un equipo determinado en la segunda mitad.

Si tiene éxito, el trabajo de análisis predictivo de Google en el torneo de la NCAA podría proporcionar una plantilla sobre cómo las empresas pueden usar este mismo tipo de análisis estadístico a través de grandes datos para predecir cambios en la demanda de los clientes, la actividad de la cadena de suministro y los procesos comerciales.

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El equipo de Google Cloud estará en el sitio durante la final, extrayendo datos y configurando los algoritmos que impulsan sus predicciones. Luego, durante el medio tiempo, esas predicciones se compartirán en comerciales de televisión en vivo.

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El equipo de Google tendrá solo unos minutos para tomar estos datos y convertirlos en un comercial. Con ese fin, Google utilizará un sistema de renderizado en tiempo real creado por Cloneless y Eleven Inc., señaló en la publicación.

«Antes del medio tiempo, entregaremos nuestro comercial de televisión recién creado a CBS y Turner para que lo transmitan en TBS antes de que comience la segunda mitad», decía la publicación. «Esta podría ser la primera vez que una empresa utiliza su propio análisis predictivo en tiempo real para crear un anuncio durante un evento deportivo televisado en vivo. ¡Buena suerte!»

Google ha dejado claro que no intentarán predecir el ganador. En cambio, el objetivo del experimento era comprender cómo los equipos de ciencia de datos usan big data y aprendizaje automático para hacer predicciones de tiempo de juego de forma dinámica.

Los datos sin procesar se ingieren como archivos JSON, XML y CSV desde servicios RESTful o desde FTP, un publicación separada Decir. Luego, analice los datos con herramientas como Cloud Dataflow y BigQuery antes de visualizar y modelar predicciones.

Debido a la enorme cantidad de datos estadísticos generados por los eventos deportivos, ha llegado el momento de la transformación digital en el campo del big data de la industria. Además del trabajo entre Google y la NCAA, Amazon también está trabajando con la NFL para desarrollar «estadísticas de próxima generación» y ha hecho un uso intensivo de big data durante la Serie Mundial de la MLB de 2023.

A medida que el big data continúa impregnando todos los aspectos de los negocios, puede ser el movimiento profesional y colegiado el que lidere el camino en el análisis predictivo.

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