Google will Basketballspiele mit Big Data live vorhersagen

Aktuell versucht das Google Cloud-Team anhand großer Datenmengen Echtzeitanalysen von Basketballspielen zu erzeugen, um so die Ergebnisse noch vor Ende des Spieles vorherzusagen. Die Cloud-Abteilung arbeitet deshalb schon länger mit dem US-amerikanischen Verband für Hochschulsport NCAA, indem sie ihre Technologie und Infrastruktur zur Verfügung stellen um Spiele auszuwerten und detaillierte Statistiken zu erstellen. Inzwischen konnte die Kooperation schon mehrere interessante Ergebnisse hervorbringen, darunter unteranderem die Erkenntnis welche Maskottchen-Tierart die Fans am meisten anheizt und welche Spieler die meisten Würfe blocken konnte.

Echtzeittest während des March Madness Turniers

Im nächsten Schritt möchte das Google Cloud-Team nun ihre Big-Data-Bestände und ihre Analysetechniken nutzen um laufende Spiele in Echtzeit zu analysieren. Dies soll erstmals während der Basketball-Endrunde des „March Madness“ Turniers in San Antonio erfolgen. Die Experten erhoffen sich aus Daten der ersten Spielhälfte Rückschlüsse auf das Endergebnis schließen zu können. Das Google Cloud-Team erklärte in einem Blogbeitrag, dass die gewonnenen Daten während der Halbzeitpause als „Werbespot“ über die Monitore im Stadium gezeigt werden sollen.

Umgesetzt werden soll dieses ambitionierte Ziel indem ein Team aus Basketball-Spezialisten, Datenanalysten, Datenwissenschaftlern und Technikern in der Halbzeitpause ihre Beobachtungen aus der ersten Spielhälfte zusammenfasst und dann mit vorherigen Spielen aus rund 80 Jahren NCAA-Daten vergleicht. Die umfassende Analyse soll es so ermöglichen den Ausgang des Spiels vorherzusagen. Während des Experiments wird ein Datenanalyse-Workflow verwendet, der aus den gewonnenen Daten mithilfe verschiedener Data Engineering und Machine Learning Methoden neue Erkenntnisse gewinnen soll umso präzisere Vorhersagen zu ermöglichen.

Details zum Workflow und den eingesetzten Techniken hat das Google Big-Data-Team in einem sehr detaillierten Blogbeitrag veröffentlicht. Der eingesetzte Workflow nutzt verschiedene Dienste und die enorme Rechenleistung der Google-Cloud. Während der Analyse werden verschiedene Quellen genutzt, deren Rohdaten zur Auswertung anfangs in ein einheitliches Format umgewandelt werden. Anschließend können die Daten gemeinsam in einer Big-Data-Analyse ausgewertet werden. Die visualisierten Echtzeitauswertungen können anschließend im Team geteilt werden, um so weitere Entwicklungsschritte zu planen.

Das finale Ziel des Google Cloud-Teams ist es nicht Gewinner von Basketballmatches vorherzusagen, sondern präzise Modelle zur Analyse zu entwickeln. Die sogenannten „Predictive Insights“ soll dazu dienen, die Spielzüge eines Teams auszuwerten um so Möglichkeiten für den weiteren Spielverlauf abzuleiten.