当雷达图出现在国足转播画面的一刹那，我们又找到了儿时玩实况的感动
国足12强赛1-0击败韩国让人振奋！而在央视的比赛转播里，我们还居然史无前例的看到了中国队球员的能力值雷达图。我们认真比对着武磊和于大宝的射门能力孰高孰低，认真品评着每一项球员的最高能力，就像十几年前我们玩实况时所做的那样。
文/ 殷 豪男
“知道什么是雷达图么？”
“那是啥？”
“玩过实况足球么？”
“玩过啊！”
“不知道雷达图，你丫还好意思说玩过实况？”
小时候很多人爱干的一件事儿，就是在游戏里创建一个自己，然后像模像样的划定出各项能力值，操练着能力值几乎爆表的自己，在游戏平行世界里享受着成为世界足球先生的快感。
现在回想起来，那形状莫测又充满奥秘的六边距型，就是我们大多数人对于足球数据最原始的认知与记忆。
“我们队每个人都会防守，我们队每个人都能进球，要是奥克查过了中场一脚大开，就专门闷你守门员的脸。”阴三儿这句歌词，唱出了对于那几代实况足球中“全能球员”的别样调侃。
那时候，最后时刻用卢西奥这样的“全能神”踢前锋一举导演大逆转，是不少人的游戏秘籍。看着卢西奥那几乎六项能力全满的能力格，我们脸上总是能露出银狐里皮一般淡定自若的微笑。
万万没想到的是，在观看昨晚中国对阵韩国队的比赛中，我们居然史无前例的，在央视的比赛转播里看到了中国队球员的能力值雷达图。我们认真比对着武磊和于大宝的射门能力孰高孰低，认真记着每一项球员的最高能力，就像十几年前我们玩实况时所做的那样。
于是，好奇心爆棚的生态圈第一时间联系到了这雷达图背后的主导者之一——欧阳烨。与他聊了聊这场胜利背后的故事。
20世纪50年代，当人们首次利用计算机创造出图形图表的时候，绝对没有想到这项对于视觉表现形式的研究，可以对人类历史产生如此重大的影响。
随着计算机运算能力的迅速提升，人们创建了规模越来越大，复杂程度越来越高的数值模型，从而造就了形形色色体积庞大的数据集。而数据可视化的主旨，便是借助于图形化手段，清晰有效地传达与沟通信息。
但是，数据可视化很容易走向两个极端，一是因为要突出其数据信息，而忽略美学设计，这极易令受众感到枯燥乏味；二则是过分突出了美学设计，结果让绚丽多彩的图表喧宾夺主。
为了有效传达统计研究的结论，美学设计与数据信息的功能导向，是需要两手抓齐头并进的。而雷达图，便因兼具二者的特性从而备受青睐。
雷达图，也称蜘蛛网图。最早是日本企业界为了对公司的综合实力进行评估，而采用的一种财务状况评价方法。按这种方法所绘制的财务比率综合图状似雷达，故得此名。它非常直观的反映出了企业经营状况的优势劣势，给公司之间的比较提供了极大的便利。
如今在现代足球的世界里，雷达图也因为其直观性与便利性，顺理成章成为了一项重要的，用以衡量球员能力的工具。
《足球经理》游戏中也不乏雷达图的影子
但在欧阳烨看来，使用雷达图完全不是出于单纯的“情怀”，而是基于庞大的数据统计工作之后，经过类比所能找到最好的呈现数据的方式。
“一个正确的做法是，从数据的角度出发，从而决定用雷达图的形式。而不是我们先决定了采用雷达图的形式，再进行数据的统计工作。两个环节不能本末倒置。”
欧阳烨，球迷们更熟悉他的一个名字是“肖个螺丝”。目前在数字媒体技术厂商新奥特工作的他，帮助央视对比赛数据的可视化包装，实现了全新的升级改造。曾在搜达足球带领团队摸爬滚打多年的欧阳烨，练就了一身跟足球数据打交道的本事，成为了业内的绝对行家。本次中韩战前的数据统计工作，便几乎由他一人担起了整个团队的大梁。
雷达图，只是我们在电视屏幕前所享用到的最终成熟的“果实”。而这之前的栽种过程，同样有着旁人所不知的辛苦耕耘。
据欧阳烨介绍，雷达图以及相关数据可视化的工作，共分为三个环节：采集——计算——制作包装。
作为三个环节中最耗费精力的采集工作，欧阳烨带领团队在中韩战前约一个月就开始了原始数据的统计工作。除去从体奥动力等官方机构拿数据包，更多的深度数据需要人工观看比赛，完成数据的采集。照欧阳烨的描述，中国与韩国世亚预前五场的比赛录像，翻来覆去不知道看了有多少遍。
“这是一个长线的工作，因为球员的数据是会不断变化的，我们对数据进行更新维护也是一个庞大的工作。”在欧阳烨看来，数据“原材料”的深度采集分析，是相当具有技术门槛的工作。
在完成数据统计之后，便是数据再计算的环节。这是一个将数据“原材料”进行取其精华，去其糟粕的“采摘”过程。欧阳烨要与其团队利用相应的算法模型，将原始数据代入，计算出最终需要呈现的相应指数。这些指数包含技战术的攻防对比等等。
这最后一环，便是对数据可视化的设计与包装，将冷冰冰的数据加以“温度”。其实国外对于数据可视化的工作早已有之，比如SkySports长久以来细心耕耘的英超联赛，便是其中翘楚。在可读性之外也能照顾到数据的准确性与时效性，绝对称得上是业界典范。
说到底，体育数据机构这般绞尽脑汁地去让自己的产品满足准确性，时效性以及可读性这三大特质，都是为了体现出自身独一无二的卖点，以说服越来越多的用户青睐体育数据。
sky sports对于英超的转播数据呈现堪称业界标杆
国外的数据公司，普遍具有极强的单兵作战能力。如我们上文提到的“采集——计算——制作包装。”三大环节，国外公司往往能“一条龙”独力完成，不需借助任何的第三方机构的力量。
但放眼国内的大环境，尽管近几年国内的体育大数据公司如雨后春笋一般涌现，并获得了不少投资人的青睐。如阿里巴巴向雷达体育投资150万美元，魔方元科技获华人文化近亿元B轮融资，篮球大数据公司贝泰科技完成A轮融资，投后估值8500万，创冰A轮融资顺利完成，融资3200万元估值达到2亿……
但在业务上，能完成数据采集与计算的公司，往往欠缺后期制作与包装的能力；强于数据美工与包装的公司，又欠缺数据深度分析的专业性。
于是，碍于先天存在的“瘸腿”顽疾钳制，这些数据公司的“果实”都具有较强的同质性，很难在业内有鹤立鸡群的表现。
体育数据与体育大数据之间，这一个“大”字究竟差在哪里？普通的体育数据呈现出一个点或者面，而大数据需要在有一个数据库支撑的基础上，对海量的数据进行分析和整合，这也让大数据能够给用户提供千万种分析的可能。因此，无论在球场内外，大数据都为球迷提升了更敏锐的洞察力与更广泛的视野。数据的可视化对于球迷来说绝对是最受用的。
但数据的可视化层级，也分三六九等。目前对于数据可视化的平面图片呈现，已经成为了一个“可解”的命题。国内不少数据公司的“可视化”流程，已经完全可以通过购买国外软件来实现脱离人工的智能操作。可一旦从平面升级到数据动态效果呈现，却仍然是短期内一个难以逾越的技术门槛。
此外，球场硬件的滞后，也是中国体育大数据难以实现从“量”到“质”飞跃的障碍之一。例如美国的职业体育赛事，MLB每场比赛收集超过1TB的资料，投1颗球统计20多种数据；NBA每场比赛统计的数据指标超过90项；NFL通过可穿戴的传感器监控运动疲劳，通过大数据评估球员受伤可能性。俗话说“巧妇难为无米之炊”，庞大的数据库建立，也依托着赛事本身硬件的升级建设。
NFL的各类战术数据都要随着直播而进行快速更新
本次新奥特与中央台联袂合作的“惊鸿一瞥”，在让国内球迷们见识到数据可视化的威力之外，也让业内人士看到了未来体育大数据的发展方向。新奥特所掌握的独家数据动效制作技术，相信在未来一段时间内可以让他们鹤立鸡群，笑傲一方。但中国目前体育大数据的粗放环境，仍然等待着进一步的深耕与细化。如何创造出更接地气，更具实用性的数据，是整个市场需要面对的课题。
改革开放以来，中国及时抓住经济全球化机遇，主动承接发达国家和地区的产业转移，逐步发展成为全球制造业大国和“世界工厂”，近半数主要工业产品产量和货物出口额跃居世界首位。但弊端也随之而来，中国产业主要集中在低附加值非核心部件的加工制造，与劳动密集型装配环节。在国际分工和全球价值链上处于中低端，制造业大而不强问题十分突出。为了从“中国制造”到“中国创造”，一代又一代工业人付出着他们的辛劳与汗水。
那么，对于中国的体育大数据产业来说，从“中国制造”到“中国创造”，又要花多久的时间呢？恐怕，这个产业距离喊出一句“中国制造”，都还有着相当的路要走。
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