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Big Data live: Google will Basketballspiel in Echtzeit vorhersagen

Googles Cloud-Team experimentiert mit großen Datenmengen und Echtzeitanalyse und will den Ausgang eines Basketballmatches vorhersagen. Die Kombination zahlreicher Techniken und Experten soll während des Spiels neue Erkenntnisse liefern.

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Big Data live: Google will Basketball-Finale in Echtzeit vorhersagen

Googles Cloud-Abteilung arbeitet seit einiger Zeit mit dem US-amerikanischen Verband für Hochschulsport NCAA zusammen und hilft bei der Auswertung von Spieldaten und Statistiken. Das führte bereits zu unterschiedlichsten Erkenntnissen, etwa welche Spieler die meisten Würfe blocken oder welche Maskottchen-Tierart die Fans am ehesten begeistert (Katzen).

Nun wollen die Google-Spezialisten jedoch ihre Big-Data-Bestände und Analysemethoden einem Echtzeittest unterziehen: Noch während einer Basketball-Endrunde (den "Final Four" beim "March Madness" genannten Turnier in San Antonio) sollen aus der ersten Spielhälfte Schlüsse auf den weiteren Verlauf gezogen und diese als Werbespot in der Halbzeitpause gezeigt werden, teilt das Cloud-Team in einem Blogbeitrag mit.

Dazu will man mit einem Team aus Datenanalysten, Datenwissenschaftlern, Technikern und Basketball-Spezialisten in der Halbzeitpause die Beobachtungen aus der ersten Halbzeit mit historischen NCAA-Daten anderer Spiele aus 80 Jahren abgleichen und eine Voraussage über den Ausgang treffen. Das Experiment beruht auf einem Datenanalyse-Workflow, das aus den erhobenen Daten mehr Erkenntnisse herausholen und die Zusammenarbeit zwischen unterschiedlichen Disziplinen (darunter Data Engineering und Machine Learning) verbessern soll.

Details dazu erläutern Mitarbeiter von Googles Big-Data-Team in einem zweiten, detaillierten Blogbeitrag. Der Workflow kombiniert verschiedene Dienste in der Google-Cloud und umfasst unterschiedliche Quellen, deren Rohdaten zunächst in ein einheitliches Format überführt und für gemeinsame Big-Data-Auswertungen zugänglich gemacht wurden. Echtzeitauswertungen samt Visualisierung sollen im Team geteilt und weiterentwickelt werden.

Ziel ist nicht einfach, einen Gewinner vorauszusagen, sondern Analysemodelle zu entwickeln, die in den Spielzügen eines Teams die entscheidenden Fähigkeiten erkennen und daraus den möglichen weiteren Spielverlauf ableiten (Predictive Insights).

(tiw)

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