SPORTPARTNERSCHAFTEN VON AWS
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DARUM FÄLLT DIE WAHL DER NFL AUF AWS

„Eine der Schlüsselkomponenten unseres Erfolgs sind großartige Partner und AWS ist ein gutes Beispiel dafür. Wir arbeiten gerne mit intelligenten Leuten zusammen, die über ausgezeichnete Fähigkeiten verfügen, und das haben wir in unserer Partnerschaft mit AWS.“ 

– Roger Goodell, NFL Commissioner

„Eine der Schlüsselkomponenten unseres Erfolgs sind großartige Partner und AWS ist ein gutes Beispiel dafür. Wir arbeiten gerne mit intelligenten Leuten zusammen, die über ausgezeichnete Fähigkeiten verfügen, und das haben wir in unserer Partnerschaft mit AWS.“ 

– Roger Goodell, NFL Commissioner

Machine Learning (ML) erfolgt heute größtenteils in der Cloud auf AWS. Daher ist AWS die beste Wahl für die NFL, um die Möglichkeiten ihrer Daten durch anspruchsvolle Analysen und ML optimal zu nutzen. Die NFL nutzt die Leistungsfähigkeit von AWS ML, um neue Statistiken zu erstellen und die Gesundheit und Sicherheit von Spielern zu verbessern und so ein besseres Erlebnis für Fans, Spieler und Teams zu schaffen – alles in Echtzeit.

Machine Learning

Die NFL nutzt Machine-Learning- und Datenanalyseservices, um die Genauigkeit, Geschwindigkeit und Einblicke zu verbessern, die ihre Next Gen Stats-Plattform bietet.

Schneller Zugriff

Mit dem Business-Intelligence-Tool Amazon QuickSight ist die NFL in der Lage, einen besseren Einblick zu gewinnen und gleichzeitig den Fans, Berichterstattern und Redakteuren einen Weg eröffnen, sich mit diesen Daten zu beschäftigen.

Geschwindigkeit

Durch das Erstellen, Trainieren und Ausführen von Vorhersagemodellen mit Amazon SageMaker wurde die Zeit bis zum Erhalt der Ergebnisse von 12 Stunden auf 30 Minuten reduziert.

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EINBINDEN DER FANS

Die NFL hat mehrere neue Statistiken auf Basis von AWS angelegt, die jeweils auf unterschiedlichen Datenpunkten beruhen. Hier stellen wir nur einige Beispiele vor. Weitere finden Sie auf nextgenstats.nfl.com.

Erwartete Rushing Yards

Die NFL hat sich für ihren zweiten jährlichen Sportanalysewettbewerb, den 2020 Big Data Bowl, mit AWS zusammengetan, um diese neue Statistik zu entwickeln. „Expected Rushing Yards“ (erwartete Rushing Yards) gibt an, wie viele Rushing Yards ein Ballträger bei einem bestimmten Carry auf der Grundlage der relativen Position, Geschwindigkeit und Richtung von Blockern und Verteidigern voraussichtlich erzielen wird.

Erwartete Yards nach Catch

Dieses neue Vorhersagemodell verwendet Amazon SageMaker, um die erwarteten Yards nach dem Fangen auszugeben, basierend auf zahlreichen Faktoren unter Verwendung von Nachverfolgungsdaten, z. B. wie offen der Receiver ist, wie schnell er sich bewegt und wie viele Verteidiger/Blocker sich im Raum befinden.

Routenklassifizierung

Diese Statistik der nächsten Generation hilft den Fans, das Passspiel auf neue Art und Weise zu kontextualisieren, indem sie anzeigt, welche Art von Route der Spieler ausführt – Go, Post oder Out – und weist eine Gesamtbewertung der Spielweise der Teams zu, sodass die Fans ligaweite Trends studieren können, um ein neues Verständnis der Offensivstrategie zu gewinnen.

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FUNKTIONSWEISE

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Daten erfassen

Die Daten werden erfasst, indem RFID-Tags an den Schulterpolstern der Spieler und am Spielball angebracht werden. Ultrabreitband-Empfänger verfolgen die Spieler und die Ballbewegung auf den Zentimeter genau. Für den Erfassungs- und Speicherprozess der gesammelten Daten wird Amazon EC2, S3 und EMR genutzt.

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Analysieren

Anschließend werden diese Echtzeitdaten mit traditionellen Boxscore-/Play-by-Play-Daten kombiniert, um Hunderte von Metriken zu berechnen, die nie zuvor erfasst wurden. Diese Metriken durchlaufen Machine Learning-Modelle, die auf Amazon SageMaker aufgebaut sind, um Vorhersagen, Statistiken und mehr auszugeben.

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Ergebnisse verteilen

Schließlich nutzt die NFL AWS Lambda, Amazon ElastiCache, Quicksight, RDS, Route S3, API-Gateway und DynamoDB, um die Erkenntnisse, Vorhersagen und Statistiken in Tools für die Sendeanalyse, das Scouting und das Coaching zu integrieren.

NFL-Spieler-Tracking, auch bekannt als Next Gen Stats, ist die Erfassung von Standortdaten, Geschwindigkeit und Beschleunigung in Echtzeit für jeden Spieler in jedem Spiel auf jedem Zentimeter des Spielfelds. Sensoren im gesamten Stadion verfolgen die an den Schulterpolstern der Spieler angebrachten Tags und zeichnen die individuellen Bewegungen zentimetergenau auf. Die Datenerfassung erfolgt über RFID-Tags in der Spielerausrüstung und im Ball selbst. Die Daten werden dann in Echtzeit an die in den NFL-Stadien installierten Empfänger übertragen, sodass die NFL bei jedem Spielzug Daten über jeden Spieler erhält.

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ANWENDUNG VON MACHINE LEARNING
AUF DIE DATEN

Durch die Nutzung des breiten Spektrums an cloudbasierten Machine Learning-Funktionen von AWS bringt die NFL ihre Spieltagsstatistiken auf die nächste Stufe, sodass Fans, Berichterstatter, Trainer und Teams von tieferen Einblicken profitieren können.

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Trainingsdaten aus traditionellen Boxscore-Statistiken sowie im Stadion erfasste Daten durchlaufen innerhalb von Sekunden hunderte von Prozessen, deren Ergebnisse in Amazon Sagemaker eingespeist werden. Anschließend nehmen die vom NGS-Team erstellten Machine Learning-Modelle die Daten auf, die die Modelle kontinuierlich schulen und optimieren. Die Machine Learning-Modelle werden dann während des Spiels in Echtzeit verwendet oder für Rückschlüsse herangezogen, um Ausgaben wie Formationen, Routen und Ereignisse zu generieren.

In den Nachrichten

NFL KÜMMERT SICH UM DIE GESUNDHEIT UND SICHERHEIT DER SPIELER

Durch die Kombination des riesigen Schatzes an Football-Daten und -Einblicken der NFL mit dem Fachwissen von AWS in den Bereichen Machine Learning, KI und Cloud Computing erweitert die NFL ihre Partnerschaft mit AWS über das Fan-Erlebnis Next Gen Stats hinaus und generiert neue Einblicke in Spielerverletzungen, Spielregeln, Ausrüstung, Rehabilitation und Erholung.

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„Wir haben uns aufgrund der Kombination aus erweitertem Cloud-Angebot, leistungsstarken Machine Learning-Funktionen und Erfahrung im Betrieb in der von uns benötigten Größenordnung für AWS entschieden. Indem wir Next Gen Stats mit AWS betreiben, können wir unsere [Saison] mit noch wirkungsvolleren und aussagekräftigeren Inhalten beginnen und tiefere Einblicke in das Football-Spiel aufdecken als je zuvor.“

– Matt Swensson, Vice President, Emerging Products and Technology der NFL

„Wir haben uns aufgrund der Kombination aus erweitertem Cloud-Angebot, leistungsstarken Machine Learning-Funktionen und Erfahrung im Betrieb in der von uns benötigten Größenordnung für AWS entschieden. Indem wir Next Gen Stats mit AWS betreiben, können wir unsere [Saison] mit noch wirkungsvolleren und aussagekräftigeren Inhalten beginnen und tiefere Einblicke in das Football-Spiel aufdecken als je zuvor.“

– Matt Swensson, Vice President, Emerging Products and Technology der NFL

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GOING LONG ON MACHINE LEARNING
WITH THE NFL

Sind Sie am Playbook interessiert? Lesen Sie mehr über den Machine Learning-Pfad der NFL, mit einer Einführung von NFL-CIO Michelle R. McKenna, und hören Sie von Matt Swensson aus erster Hand, wie sein Next Gen Stats-Team mit dem AWS Machine Learning Solutions Lab gearbeitet hat, um ihre Machine Learning-Modelle auf Amazon SageMaker zu erstellen, zu trainieren und bereitzustellen.

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Erfahren Sie, wie andere Unternehmen ihr Geschäft mit der Leistung von AWS transformieren.