Oracle Connect：英超聯賽採用 Oracle Cloud 整合英國足球賽事資料

當一支足球隊（美國球迷口中的 soccer）展開進攻時，球員不會等到獲得許可才行動。當球權在握，創意便主導一切，可能性無限；但這些時刻稍縱即逝。

同樣地，英國足球場外各類相關方—包括媒體機構、博彩業者、個別球隊與聯盟組織及其業務合作夥伴—都希望能靈活快速地探索比賽日及其他形式資料中隱藏的可能性。直到最近，由英超及其他聯賽和賽事產生的資料，通常仍儲存在各家運動資料供應商的系統中，增加了中介單位和額外步驟，使創新的資料探索變得困難。

如今，在 Oracle 資料專家與雲端基礎架構的支援下，由英格蘭超級足球聯賽與英格蘭足球聯賽共同擁有的 Football DataCo (FDC)，正將所有比賽資料（長達 32 年、涵蓋 27 個不同的英國聯賽與淘汰賽事，加上持續進行的比賽日資料饋送）整合至單一 Oracle Autonomous Data Warehouse。這項安排讓英超聯賽能以全新層級掌控其擁有的龐大資料資產。

作為全球最受歡迎的足球聯賽，英超聯賽光是在比賽日就會產生數 TB 的資料，這些資料由攝影機以每秒 25 次的頻率擷取，追蹤球場上每位球員、跑動、傳球、射門、撲救、鏟球及其他「事件」。上述媒體機構、聯盟分析師及其他使用者可依要求取得該資料。

「現在，我們可以在比賽進行時自主地讓資料保持最新狀態，並讓使用者透過 Premier League 自有的前端介面進入並查詢資料，」FDC 產品與客戶關係經理 Mark Bowden 表示。Bowden 預見，與英超聯賽、其他英國賽事及其合作夥伴相關的分析師，將能運用他們選擇的幾乎任何分析工具，創意運用累積的資料。隨著 Oracle Autonomous Data Warehouse 學會讓人們透過生成式 AI 大型語言模型 (LLM) 與資料互動，可能性只會持續擴大。「生成式 AI 將徹底改變我們存取資料的方式，」他說。

Bowden 表示，透過與生成式 AI 而非 SQL 程式設計師互動，編輯與創意人員能以自己的方式運用資料說故事，「超越資料專家可能構想出的範疇」。「我很期待看到這一點。」

使用者可以用簡單問題查詢資料倉儲，瞭解球員目前的表現，例如特定中場球員在比賽中跑了多遠，以及在對方半場的觸球次數。或是使用者可以詢問有趣的歷史問題，例如：在英超比賽中，守門員攻進致勝球的次數有多少。使用者也能針對資料倉儲提出複雜的戰術問題：落後的球隊在面對這個對手時，陣型是否壓得太前面？其他團隊採用這項策略的成效如何？它是否帶來許多反擊進球？

資料寶庫

Simon Wigley 表示，光是英超聯賽就已蒐集來自 250 支不同球隊、於 345 座不同體育場進行的 73,000 場不同比賽資料；他是 Oracle Technology Consulting 的分析總監，目前正與 FDC 合作。Wigley 表示：「對於每一場比賽，我們都知道陣容、每位球員的位置，以及哪些球員替補上場。」這些資料涵蓋約 20,000 名球員和 130,000 個進球，以及總教練和裁判的統計資料。他指出，儘管 VAR（視訊助理裁判）審查對英超聯賽及其他賽事而言相對較新，但目前已有 1,200 筆相關判決的資料。

Wigley 表示，然而，相較於現代 AI 系統在比賽日創造的豐厚價值，所有這些歷史資料都顯得微不足道。

以英超聯賽為例。其合作夥伴不僅會收集每一次傳球、射門、跑動、鏟球、角球等事件的資料（目前資料倉儲中已有 3,900 萬筆此類事件），而且每個事件也都包含多項屬性。「一旦出現傳球，系統就會記錄其速度、傳球者以及接球者，」Wigley 表示。「角球會記錄方向以及由誰主罰。」不勝枚舉。他表示，整合資料集中總共有 1.8 億個這類屬性。

「那是像我這樣的人用來回答任何問題的原始素材，」Oracle 資料科學雲端架構師 Brian Macdonald 說，他專精於運動分析。「當我在觀看比賽時，我可能會看到某個情況，然後說：『嘿，我覺得我以前從沒看過這種情況。』」然後我可以進行一些分析，詢問：「這以前曾經發生過嗎？」如果有，那麼這種情況發生的頻率有多高？一個問題很快就會引出另一個問題。」

MacDonald 表示，他經常會使用連線至 Autonomous Data Warehouse 的 Oracle Analytics Platform ，套用篩選條件，並透過建立圖表和表格開始將分析視覺化。「我可能會想根據使用歷史資料進行的模擬，建立某種預測模型，例如進行中比賽的勝率，」他表示。

快車道上的生活

資料收集的運作方式是，Oracle 平台每週會將來自本地資料收集器的內容，以 94,000 個不同酬載的形式傳輸至資料倉儲。時機很重要：每週都有數百場比賽進行，較低級別的聯賽會以不同的詳細程度收集資料。此外，英格蘭足球的淘汰賽事賽程不斷變動。「系統不僅必須知道要索取哪些資料，還必須知道何時索取這些資料，」Wigley 表示。「我們投入了大量心力，確保我們的程式碼和邏輯能涵蓋所有情況。」

系統會針對不同用途，以不同方式擷取資料。其中部分資料酬載，包括陣容、比賽觀眾人數及其他標準賽事資料，會與球員追蹤資料一併進入資料儲存區，讓分析師彙總並用來產生賽後摘要，並支援更深入的分析與預測。

該專案目前處於概念驗證階段，下一步是透過 Wigley 所稱的「快速通道」，同步擷取進行中的賽事資料。此資料會即時提供給分析人員使用。「當英超比賽中發生事件時，資料倉儲的使用者將能立即將其納入分析，」他表示。

Wigley 表示，現在英超聯賽和其他使用者都能存取所有這些比賽與歷史資料，並依照自身需求加以運用。例如，英超聯盟可以直接從資料倉儲擷取相關資料，運用生成式 AI，並根據球迷已表示感興趣的參數 (例如球隊、球員或球場上的位置)，以其使用的語言為球迷建立個人化賽事摘要。

FDC 的 Bowden 表示：「這對我們來說確實是一大轉變，讓我們覺得自己擁有掌控權與自主能力，能夠運用大量各式各樣的不同資料來源。令人振奮的是，我們並不確切知道它將會走向何方。」