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德國甲級足球聯賽為何選擇 AWS

德國頂級國家足球聯賽正在使用 AWS 人工智慧 (AI)、機器學習 (ML)、分析、運算、資料庫和儲存服務來提供即時統計資料,以預測未來的比賽和比賽結果,並透過行動、線上、串流和電視廣播管道,為球迷推薦個人化的比賽花絮。
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吸引和取喜球迷

透過使用 AWS,德國甲級足球聯賽提供「德甲比賽資料」的進階即時統計資料和洞見,並將為球迷帶來個人化的體驗。全球人數超過 5 億的德甲球迷將更深入了解球員、球隊和聯賽,這得益於 AWS 領先的技術所帶來的更加個人化的體驗和下一代統計資料。

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增強廣播產品品質

德甲使用 AWS 機器學習、AI、分析和其他創新技術,來改善廣播產品品質並探索新的分發形式,以擴大全球德甲球迷的基礎。透過使用 AWS 媒體服務,德甲比賽以比以往任何時候都更強大的靈活性和互動性向全球球迷串流,讓觀眾可以在喜歡的具有 IP 功能的裝置上觀看直播和在賽事串流中進行時光平移。

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改善業務運作

借助 AWS,德甲將轉變業務營運,以幫助聯盟及俱樂部建置服務、自動化流程、增強資料利用並提高成本效益,同時更好地了解所產生的產出。透過與 AWS 專業服務合作,德甲已利用高度可擴展的無伺服器串流基礎設施,將營運成本降低了 75%。

 

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吸引粉絲

德甲利用 AWS 無與倫比的一組雲端服務 (包括機器學習和分析) 來產生進階統計資料德甲比賽資料。 AWS 和德甲聯賽首次創先例,為世界各地的足球迷提供即時進階統計資料和比賽分析的獨特組合資料。 

點按下面的內容以展開

  • 最常被盯上的球員

    球隊使用壓力作為一種破壞球員正常節奏的技術。「最常被盯上的球員」可以透過測量對方球員的數量、與控球球員之間的距離及每一位球員移動的方向來顯示承受最大防守壓力的我方球員。這項進階的統計資料還將比較球員要應對的緊迫情況和隊友所面臨的壓力情況,從而協助確定哪些球員更頻繁地承受防守壓力。

  • 攻擊區

    當球隊尋求利用防守弱點來控制球權並最終取得進球時,攻擊區可以讓球迷清楚瞭解球隊將進攻重點放在哪個區域,從而創造進球機會。攻擊區定義為球隊用來取得進球的區域。此區域可向球迷顯示球隊進攻的方向以及球隊認為進球機會最多的一側。

  • 平均位置:趨勢

    透過平均位置這一比賽資料的不斷演變,該洞見提供了有關特定比賽中趨勢的詳細資訊,這一趨勢由紅牌、進球、替換球員和攻守轉換等事件形成。

  • 平均位置

    球迷現在可以看到場上球員的位置,並獲得球隊預期比賽風格的洞見。「平均位置」是根據追蹤場上球員的平均位置而擷取資料進行分析來提供新的洞見,然後即時顯示。這讓觀眾能夠掌握目前場上的動態並了解戰術變化。這項新的統計資料將有助於精確判定一支球隊當前處於進攻還是防守風格,是壓制中路還是利用側翼。 

  • 預期進球

    透過「預期進球」,德甲現在可以評估球員從場地上的任何位置射門時的進球機率。進球機率在每次射門時即時計算,使觀眾能夠了解該次射門的難易度和進球可能性。

  • 速度提醒

    「速度警報」顯示球員在比賽中任何給定時間衝刺的速度,並透過比較球員、球隊、賽季和歷史德甲記錄之間的最快速度,協助對球員進行排名。速度警報為來自全球 200 多個國家/地區的 5 億德甲球迷提供了一種有趣的方式,讓他們可以驗證有關哪些球員最快的假設。

  • 射門效率

    射門效率,將球員或球隊的實際進球數與預期進球數 (xGoals) 的累計值進行比較 (現有德甲比賽資料),是球員或球隊根據嘗試射門的品質應進的球數。

  • 傳球檔案

    傳球檔案有助於球迷了解球員的想法並决定傳球方向。它還提供對球員和球隊傳球品質和傳球力量的更深入的洞察,包括他們優先考慮的傳球決策,如進攻傳球、將球回傳或用長球開球。 

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「在德甲聯賽中,我們能夠使用 AWS 的這項先進技術,包括統計、分析和機器學習,來解釋資料並提供更深入的洞見,並更清楚了解球場上做出的瞬間決策。使用德甲比賽資料能讓觀眾能夠深入了解每場比賽的關鍵決定。」

- Andreas Heyden,DFL 集團數位創新執行副總裁

「在德甲聯賽中,我們能夠使用 AWS 的這項先進技術,包括統計、分析和機器學習,來解釋資料並提供更深入的洞見,並更清楚了解球場上做出的瞬間決策。使用德甲比賽資料能讓觀眾能夠深入了解每場比賽的關鍵決定。」

- Andreas Heyden,DFL 集團數位創新執行副總裁

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將機器學習運用於資料

透過利用 AWS 廣泛的雲端機器學習功能,德國甲級足球聯賽可以提供更深刻的比賽洞見。 

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