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開篇案例

籃球運動是一個快速、高運動量的運動，但它還是一個巨大的商業。隸屬於NBA的專業球隊平均每年支付每個球員500萬美元 的薪水。面對如此鉅額，球隊希望有經常觀察改善球員績效的途徑。在82場賽季，教練希望能找出對手犯規和跳投缺點的細小片斷，從而達到更多的贏球，最後給球隊 帶來更多的收益。

傳統的籃球比賽統計難以提供每一場比賽的所有細節資料，也難以和比賽的錄像資料相關聯。結果，關於策略變化或根據對手的弱 點取優的決策主要基於直覺和膽識本能。教練很難回答諸如“哪種比賽正在削弱我們”之類的問題。新的籃球專業教練和經理正從其他行業吸取思路，學著如何基於硬數 據來進行決策。

協同運動技術（Synergy Sports Technology）公司已經找到一種方法收集和組織精細統計數據，並將數據與相關錄像片段相關聯。協同公司僱用了30個人將統計信息與每場比賽的錄像匹配，包括哪個球 員拿球、什麼比賽類型以及比賽結果。每場比賽都得到解剖和標示，一幕一幕，使用幾百個描述分類，並把這些數據連接到高分辨率的錄像上。

教練用索引安放他們感興趣的錄像，並在一個受保護的網站上存取錄像。幾秒鐘他們就能在該網站觀察錄像，他們也可以下載到筆 記本電腦或iPod。有一個NBA球隊給每一個球員買了iPod，使球員也能評價錄像，幫助他們準備下場比賽。

例如，如果達拉斯牛仔隊剛輸給菲尼克斯太陽隊並放棄了很多叫暫停的點，牛仔隊教練可以用協同服務觀看比賽中太陽隊的每一個 暫停錄像片段。他還可以觀察牛仔隊在整個賽季中的轉變情況，以觀察和其他隊相比的夜間比賽情況。

根據達拉斯牛仔隊的所有者馬克·庫班的說法，“這個系統讓我們能看到每一次比賽、每一種方式。故我們可以看到我們如何比 賽、跟蹤我們的成功率，並觀察其他球隊如何做”。

這個服務有助於教練分析每一個球員的長處和短處。例如，協同系統記錄了牛仔隊的德克·諾維斯基進攻的每一個步驟，從 1998年他加入NBA以後就開始記錄。這個系統可以成功地顯示他的判斷是否正確，或者他沒有進入狀態，像待在家裡或者在場外。這個系統能分解比賽和球員的表 現進入更精細的分類。如果用戶點擊任何統計，他將找到最近三個季節的20場、50場甚至2000場比賽的錄像片段顯示諾維斯基的特殊運動。

大約14個NBA球隊已經簽訂了協同服務，並用它搜索一些高中球員和國際球員。雖然它不能代替人力搜索的需要，但這個服務 減少了NBA球隊天文數字般的旅行花費。

資料來源：Scot Petersen，“Dunking the Data，”eWeek，June 16，2008；Randall Stross，“Technology to Dissect Every Dunk and Drive，”The New York Times，April 29，2007；and www.nba.org ，accessed July 27，2008.

本章開篇案例所述NBA球隊面對的挑戰顯示出信息系統今天如此重要的原因。像其他企業一樣，專業籃球面臨高成本的壓力，特別 是球員薪金和為尋找天才球員所花的差旅費。球隊試圖以改進僱員尤其是球員績效來增加收入。

本章圖1-1提醒注意開篇案例和本章要點。由於缺少關於比賽的精確數據，管理層很難做出好的決策以改進球隊和個別球員的績 效。它只能依賴基於比賽錄像帶的最佳“猜測”。管理層找到一個新的信息系統來提供較好的信息。

圖　1-1

這個信息系統基於一個由協同運動技術公司提供的服務。協同運動技術公司職員將每一場比賽分解為一串運動，然後按球員、比賽類 型和結果對每個運動分類。這些數據被標示於錄像上，使之容易查找。NBA教練和管理層可以分析這些數據，觀察哪種進攻和防守對哪個球員最有效。隊員自己可以用 iPod下載錄像，用以幫助他們備賽。這個創新的解決方案使籃球管理層能利用客觀的關於球員、比賽和結果的統計數據來做出改善球員績效的決策。