看Big Data如何改變美國職棒MLB?
看Big Data如何改變美國職棒MLB?
2014.11.12 | 科技

今年美國MLB職棒大聯盟在10月底才剛落幕,舊金山巨人隊擊敗各州高手,奪下冠軍,引發當地民眾狂歡慶祝。

在明年春季訓練開始前,各職棒隊伍已開始整軍訓練,準備應付下一季的挑戰。其中有新球員加入,也有舊球員調度,誰可以成為先發球員,過去往往仰賴球探挖掘和教練的訓練。但近7年以來,球探和教練早已不是美國MLB職棒的唯一選角標準。

美國媒體Sporttechie陸續披露,Big Data成為美國MLB職棒大聯盟的重要顯學,是美國棒球賽事的重要戰略分析工具,包括球賽的策略、教練如何管理球員、或甚至是改變球迷的看球經驗上,都造成巨大的影響。驗證了知名作家Michael Lewis所撰寫的小說「魔球」(Money Ball)劇情。

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(圖說:美國MLB職棒透過Big Data改善棒球策略。圖片來源:Newsweek

一場球賽收集1TB資料,未來更可能爆炸到7TB

Datanami公司統計,2000年以來,美國棒球資料呈爆炸性的成長。光是一場棒球比賽,就可以收集超過1TB的資料,相當於30萬張以上的高畫質照片。以先發投手約100顆左右用球數來看,投出一顆球,就可以收集超過20種以上的數據,投球的進球角度、軌跡和手臂運動速度等,都是棒球比賽可能會用到的資料。專家甚至預測,隨著感測裝置和各種科技的推陳出新,蒐集運動賽事的技術門檻會越來越低,未來一場棒球比賽收集到的資料量,更可能會爆炸到7TB。

透過系統資料,團隊可以記錄球員的表現,改變判斷球員價值的方式,並決定哪些選手應該先發、哪些又應該下放到小聯盟。

防守策略應用大幅增加

另一個Big Data在美國MLB比賽中的重要影響,在於改變防守策略。

相較於攻擊,2000年以來,美國職棒採用「防守轉換」(defensive shifts)策略數明顯增加,關鍵在於內野教練可以透過Big Data分析對手什麼時候可能會打安打,來決定場上球員防守的位置,是否應該退後到外野,或趨前防守等。

大聯盟球隊改以防守代替進攻,降低對手的安打率。2010年MLB防守轉換策略的次數約只有2,400次,但到了2013年,卻大增到8,000次。

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(圖說:CBC媒體報導,美國BIS雇員分析大量球員數據,提供MLB球隊改善比賽策略。照片來源:CBC

球迷體驗因此更加多元

Big Data改變美國職棒的另外一個重點,在於球迷的體驗經驗上。

美國最早從1939年開始由紐約電視台轉播棒球比賽,至今走入超過60年時光。雖然曾經一度創造棒球轉播的榮景,但隨著智慧型手機等新裝置的崛起,消費者的眼球目光也逐漸轉移。為了提供更多的消費體驗,美國體育媒體開始透過雲端收集消費者的習慣,在手機網頁上提供即時的棒球分析等,抓緊用戶需求。

現在火熱的棒球比賽已經不再只仰賴明星球員的加持,還包括著各種戰術與行銷策略的手法。Big Data全面改變美國的職棒生態,也引領各種運動賽事朝更多元的方向競爭。

資料來源:SporttechieCBCNewsweekDatanami

關鍵字: #大數據
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從新零售到新商務,騰雲科技以兩大策略打造新世代成長引擎
從新零售到新商務,騰雲科技以兩大策略打造新世代成長引擎

騰雲科技持續展現強勁成長,不僅連續五年維持雙位數的營收增幅,更於 2025 年前三季累計營收來到 5.47 億元、淨利 1.03 億元,年成長率高達 67%,顯示騰雲科技已從智慧零售解決方案供應商擴展成為智慧社區、智慧城市解決方案供應商,並持續發揮高毛利、高成長、以智慧場域資料為核心驅動的代理式 AI 解決方案全方位供應商。

騰雲科技是怎麼辦到的?

騰雲科技董事長暨總經理梁基文不藏私分享兩大關鍵:「首先是以 AI 賦能的產品與服務,協助客戶提升效率、優化營收;其次是透過騰雲孵化器與其生態系中新創夥伴協作,打造零售、不動產、製造與數位保險等產業所需的新商務服務。」

以 AI 賦能全產品線,強化客戶黏著度、深化長期關係

梁基文表示:「AI 不是單一產品或立即變現的技術,要能有效消除資訊不對等,需協助企業先將散落的資料整合成數據資產,才能找出能驅動決策的洞察。」因此,要讓 AI 真正落地,需要同時理解產業現況與營運痛點的夥伴,才能把技術與數據轉化為具體價值,成為企業成長的新引擎。

有鑑於此,騰雲科技的策略是推出 AI Agent 平台 –TrendVotex,由深耕百貨零售、商業不動產等產業的專業團隊協助打造符合場景需求的 AI 代理服務。

例如,為百貨零售打造的「AI 品牌行銷專家」透過市場輿論進行趨勢及同業動態分析、以口碑行銷進行品牌塑造、針對會員數據進行自動化文案生成及傳播、針對行銷成果進行效益分析等自動化決策,「AI 招商助理」則能整合商圈熱度、樓層營運狀態等資訊,提出精準的櫃位調整與招商策略。至於針對複合式商業不動產管理場景推出「AI 能源智慧管理」服務,導入 AIoT 終端裝置佈署並運用其感測數據與歷史異常紀錄,預測設備故障風險,協助排程維修,降低停機時間,大幅提升營運績效。

梁基文補充說明:「除了協助企業打造專屬 AI 代理與串接代理式工作流程(Agentic Workflow),我們也推出 Marketing、Content、Sales、Manufacturing 等跨產業可重複使用的 AI 代理模組,加速零售、不動產、製造、旅遊與數位保險服務等產業的導入腳步。」

值得注意的是,為真正發揮、極大化 AI 價值,騰雲科技不僅提供技術,也協助企業梳理流程、整合分散數據,打造可支撐多場景的數據驅動營運中台。

梁基文表示,不只零售業正加速虛實通路整合,製造與金融服務業也十分重視「全通路數據」,例如製造業需要即時掌握生產過程關鍵數據指標與庫存狀況以確保良率及產能、數位保險業則積極深化對顧客旅程的掌握以完善服務能量等,騰雲科技推出「隨開即用」、雲地整合的 AI 平台,讓企業能在多場景中無縫串接數據並兼顧資訊安全,充分展現「From Insight to Intelligence」價值。

例如,協助數位保險整合顧客的「線上資料(如客戶資料、風險判斷」與「線下數據(如客戶活動數據、場域營運數據)」,透過 AI 進行產品推薦、簡化內部核保作業流程,並提供更加順暢的一致體驗,讓保險也能像零售一樣真正做到懂顧客。

「接下來,我們會把在百貨零售與商業不動產驗證過的技術,進一步擴大到製造、數位保險等產業,讓價值放到最大。」梁基文如是說道。

騰雲科技
騰雲科技董事長暨總經理梁基文
圖/ 數位時代

五大技術、四大產業,騰雲科技以孵化器成就下一個十年

梁基文表示:「過去 10 年,我們專注在『新零售・新生活』;接下來將延伸至『新商務・新生活』,透過收購、合資、投資等方式與外部夥伴共創新的成長動能。」

具體做法是以 ABCDE(AI、Blockchain、Cloud、Data、Experience)五大技術為核心,鎖定零售、不動產、製造與金融服務四大產業,透過外部合作與孵化機制強化解決方案的廣度與深度:整合現場設備、門市裝置、POS、排隊系統、取貨流程、感測器與後勤運作,推出 AIoT 智慧場域管理方案,滿足跨場域、跨產業與跨國企業的需求。

例如,協助泰國五星級酒店導入 AIoT 智慧場域管理方案以優化能源設備管理、降低營運成本並提升使用者體驗等。明(2026)年,騰雲科技計畫將 AIoT 智慧場域管理方案推向製造業廠房,協助客戶管理冷氣、燈光等能源設備並進行碳管理,同時,透過監控產線設備的振動與溫度等數據,提供 AI 預判的設備維修時機(Preventive Maintenance),擴大數位與綠色雙軸轉型的綜效。

除以集團力量推廣 AIoT 智慧場域管理方案,騰雲科技亦積極擴大相應的生態體系發展:首先是與跨業夥伴一同延伸 AIoT 智慧場域管理方案 的應用範疇,如與保險業者合資成立數位保險公司以提供 AI-Ready 數位應用方案;其次是建立消費者生態體系以發揮「新商務‧新生活」的相互影響綜效。例如,騰雲科技子公司騰加數位將擴大 AIoT 平台運營版圖,深入零售、商辦與飯店等多元場景,並以此為載體整合數位支付、會員數據與數位內容傳播等應用,藉此強化場域的智慧化能力,以及拓展騰雲解決方案的落地深度與廣度。

「透過 AIoT 智慧場域管理方案、營運中台與 TrendVotex 等產品與服務,我們不僅能更精準回應台灣、日本與東南亞市場在流程自動化、營運效率提升上的需求,也能同步改善大眾的日常體驗,真正落實『新商務・新生活』的共好價值。」關於未來的發展,梁基文如是總結。

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