大數據時代的競技博弈，分析洞察甄別關鍵致勝因素
「知己知彼，百戰不殆」，被譽爲中國古代概括「博弈」之理的兵法名言，正在我們日漸融入的大數據時代得到更加充分的闡釋。
體育競技無疑是現代社會最典型的博弈遊戲之一。在博弈論的應用中，首先,必須考慮參與博弈遊戲中的個體的預測性行爲和實際行爲，分析致勝因素；第二， 必須研究它們對決的優化策略。大數據對博弈的價值是，大數據讓博弈可以基於更加宏大的數據基礎，並且定義有效的指標模型，利用大數據分析與洞察，找到贏得比賽的關鍵，把握正確的關鍵資訊，制定有效的對決策略。
可以說，引入大數據分析的網球運動是細緻入微地理解大數據分析價值的一個具體範例。2008年，溫布爾登網球公開賽引入了IBM SlamTracker平臺，這個平臺採用IBM SPSS預測分析技術，透過數據蒐集和預測分析技術，使球迷、球員和教練可以更加透徹地理解比賽；這個實時比分統計、分析的可視化平臺主要包括Keys to the match、Momentum和Match Statistics三部分。
有了SlamTracker，球迷可以在賽前就瞭解到基於雙方交戰記錄而制定的關鍵指標，還能實時把握比賽的進程和重要比分。對球員和教練而言，SlamTracker也有助於他們在賽前進行有針對性的部署，以及在賽後分析勝負的原因。
進入到SlamTracker的介面，除了看到球員雙方的圖片和比分，在左側出現的就是Keys to the match。它收集和分析了過去8年的大滿貫網球賽事數據，來確定球員獲勝的模式和風格。在每場比賽開始前，Keys to the match都會分析球員雙方的歷史交鋒數據，這些分析爲球員制定了比賽致勝的關鍵指標。
Momentum則是獲取主要的比賽統計數據，將其轉化爲直觀的比賽資訊，展現在球迷面前。例如，這些數據包括：ACE球、制勝分、雙誤、非受迫性失誤、網前得分、破發點以及對破發點的把握等。
Match Statistics就像是一個比賽統計的大集合，它對整個比賽做出的非常詳盡的統計，對於球迷而言，你可以查詢自己關心的數據，這些統計數據的細化程度覆蓋比賽的各個細節。
大數據分析洞察助力商業博弈中的「知己知彼，百戰不殆」
這些基於大量體育賽事資訊形成的大數據使得體育博弈中的某些關鍵環節由「不可見」變爲 「可見」，由「推斷」「變爲「事實」，使技術、戰術指導由「抽象」變爲 「具體」，實現了博弈中戰略、戰術和技術的數位化和精確化。商業博弈亦然，可以說，大數據改變商業決策者的認知和實踐。
數據科技的影響實例無處不在，可以說，日益蔓延的大數據正在改變我們的博弈規則。體育比賽如此，商業博弈亦然。如下是兩個維度的例證。
舉例一：分析洞察助爭奪「藍海」
商業博弈可以存在於企業與競爭對手的「紅海廝殺」和「藍海爭奪」中。在大數據時代，一個迫切要進入藍海市場的企業，必須依靠大量的、非傳統的數據來源才能快速有效地獲取並囤積海量的數據，並從這些海量數據中分析預測出制勝因素和優化策略，以便在其新加入的市場中快速站穩腳跟，把握競爭優勢。而用戶數據越全面，分析洞察越精準，則可能先把握致勝優勢。
例如，一家遠在歐洲的汽車擋風玻璃製造商，期望能夠預測中國汽車的成長率，以便在這個全球企業覬覦的大市場裏，制定更爲精確的銷售和運營計劃。所以他們需要收集有關中國汽車產業的數據、全世界其他的汽車產品在中國的發展、甚至是中國政府頒布的交通政策、中國13億人口對於商品的消費反應。這些分析預測結果都依靠大量的、非傳統的數據源及分析洞察才能分析。
舉例二：分析洞察助企業贏得客戶保有率
而企業與客戶的博弈的最求是多層次的。客戶是企業的財富賦予者，企業在追求利潤率的同時，還必須以客戶爲中心，瞭解、引導和創造客戶需求、提升和保障客戶滿意度，防止高價值客戶流失。這個過程也是一個博弈的過程。對於企業而言，這個進程的挑戰在於，如何甄別影響客戶滿意度、導致高價值客戶流失的關鍵指標，在關鍵指標上達標的量化指針, 提供360度全面客戶體驗，並修正客戶服務和維護的行爲。
無論是尋找藍海市場還是提升客戶的保有率，都可以參考的一些關於利用大數據的策略包括:
• 從開始就要致力於取得以客戶爲中心的結果
• 制定整個企業範圍的大數據藍圖
從現有數據著手，取得近期成果
• 構建基於業務優先重點以及帶來真正差異化領域的分析功能
• 基於測評的成果成立業務案例
當今先進的分析技術和技能意味著現在企業有可能以前所未有的精密和準確性從數據中提取洞察力,成立博弈優勢！
總之，大數據優化了商業博弈中企業的認知和實踐的方法。利用大數據分析和洞察，市場領導者得以更可持續地佔據領先優勢；此外，成長性機構也不容忽視其價值。那些在漫無邊際的數據海洋裏漂泊的「少年派英雄」利用大數據分析和洞察，也能在關乎生存的極限博弈中，戰勝兇險，到達勝利的彼岸！
沈曉衛博士
IBM中國研究院院長
