分析数据对运动员在电动方程式赛道上取得成功的重要性

雅加达 - 当您在Spotify，Apple Music或YouTube Music等流媒体平台上播放音乐时，您会下意识地将您的音乐品味告诉流媒体公司，艺术家和唱片公司。这就是创建下一首热门歌曲或“每日混音”播放列表的过程是如何制作的，所有这些都是关于您喜欢的模式的。 

每天数据集都是从音乐流媒体平台、视频游戏甚至赛道中提取的，以便该公司可以为用户提供新的个性化体验。

数据可能会破坏许多环境。根据Inkwood Research的数据 ，在亚太地区，从2019年到2027年，大数据市场预计将以超过20%的 复合年增长率（CAGR）增长。但近年来，关于数据的讨论一直围绕着公司展开。现在是时候看看世界上最大的资源之一如何改变企业界以外的舞台了。

比赛使用数据作为第二引擎

Micro Focus 是全球最大的软件提供商之一 ，专注于解决IT困境，该公司表示，数据与成功之间存在关系 。正如Micro Focus 亚太和日本总裁 Stephen McNulty在他的新闻稿中所说的那样，从汽车开发到赛车战略，利用数据的汽车运动队将在赛道上获得优势。

一个例子是捷豹TCS赛车队参加ABB FIA Formula E世界锦标赛，这是一个单座电动汽车汽车运动锦标赛。该团队在每辆赛车上使用了50个应用程序和超过250，000行代码来分析以前比赛和 试驾的数据。从数据中获得的信息可以生成战略决策，这些决策必须实时  做出，以响应跟踪条件，电力水平和竞争对手的位置。

在赛车运动的背景下，数据可以并列为第二个引擎。数据在这里是一个重要的元素，因为它可以加强骑手在比赛中的速度。

提高汽车性能

根据McNulty的说法，数据如何产生影响的一个例子是它可以加快赛车运动中车辆的步伐。在电动方程式中，所有车队都必须 使用相同的汽车底盘 和电池。但是，如果它已经与车辆相关，那么重点在于开发由每个组件组装而成的驱动发动机，目的是尽可能紧密地刺激汽车。

该过程需要的不仅仅是确定和生产电机，变速器，逆变器和后悬架等组件。该过程包括必须管理系统和软件来处理算法，以便在整个比赛中优化电力。该解决方案收集了如此多的数据进行分析，可以用来提高汽车的性能。

利用分析和 机器学习 功能可以确保工程师和战略家从数据中获取有价值的信息，以便他们能够在下一场比赛之前对赛车进行调整。从查看轮胎磨损到骑手输入，通过访问这些数据和可以对其进行分析的解决方案。车队可以在比赛当天对车辆进行安排，以产生更好的性能。

降低噪音，提高竞争力

如果你在电视屏幕上观看汽车比赛，你会从镜头的各个角度 看到，听到评论员实时分享 比赛 更新 ， 不要错过球迷在社交媒体上 的谈话。这都是创造有趣奇观的体验的一部分。

这种信息范围对赛车队也很有用。例如，媒体广播从俯视图显示汽车在赛道上的位置，而社交媒体则提供来自其他车队的幕后信息。在以毫秒为单位计算性能的运动中，所有信息对于确定比赛策略都很有用。

从不断流动的数据流中对有价值的信息进行排序可能是一项具有挑战性的任务。想象一下，以多种语言收听广播对话或社交媒体帖子，同时确定最合适的比赛模式。在这里，人工智能（AI）在赢得竞争中发挥作用。提供文本，音频，图像和视频数据分析的AI平台可以消除噪音，并提供针对轮胎磨损，电力水平和比赛中后续动作的可操作信息。

与在音乐流媒体平台上播放歌曲的例子类似，他们中的更多人在社交媒体或其他渠道上交谈，不知不觉中，粉丝们为赛车队提供了有用的数据。这是来自任何地方的美丽数据，它可以是有用的，并产生很大的效果。

与合适的数据合作伙伴合作

很明显，数据在赛车运动中发挥着重要作用，尽管赛车手及其团队不必是数据专家。无论是在赛车运动、音乐还是视频游戏领域，都有必要与合适的技术合作伙伴合作，这些合作伙伴拥有软件专业知识、数据处理能力，最重要的是协同作用，以实现最佳性能。

毕竟，只有当数据在正确的时间、准确和相关时，它才会有用。因此，无论在哪个行业，拥有合适的合作伙伴从数据中创造价值将是任何组织的关键差异化因素，无论是在赛道上，录音室还是在会议室中。