大数据分析如何帮助一级方程式赛车队夺冠

Dz Shing Lim，亚太地区销售工程高级总监
2014年10月14日

随着全球体育巨头的发展，很少有赛事能与一级方程式赛车相媲美。我上个月参加了新加坡大奖赛。这个充满引擎轰鸣的系列赛事无论在哪里设立大奖赛营地，都会引起激烈的竞争，并且能让人肾上腺素飙升，产生无尽的激情。

每年，用于赛道、赛车、车手和辅助人员的费用高达数十亿美元。为了取得第一名的好成绩，车队在每场比赛中都会努力使赛车发挥出最佳性能。

在不懈追求卓越的过程中，数据日益成为最重要的竞争优势之一。通过收集和分析数据，团队找到了创新的制胜之道。

例如，路特斯F1车队在其赛车中放置了150多个传感器来监控性能的各个方面，以提高速度。每跑一圈，这些传感器的反馈平均会产生25MB的数据。

与此同时，竞争对手迈凯伦车队已转向SAP的HANA内存数据库，以分析从赛车中收集的大量数据。使用复杂的分析工具，车队可以比较多场赛事的表现，并了解赛车的微小变化会对结果产生怎样的影响。

F1中的数据无处不在，每条赛道为每个车队提供的驾驶条件和多个变量均不尽相同。

在新加坡，赛道全长5.06公里，有23个弯道，赛车总里程达308.8公里，跑了61圈。在墨尔本，5.3公里长的赛道只有16个弯道，这使得比赛条件截然不同。通过不断监控赛道和赛车的各个方面，车队技术人员不断寻找新方法来微调操作。

因此，大数据分析已成为工作的重要内容。然而，由于车队不断辗转各地，这项工作变得更具挑战性。与大多数价值数十亿美元的企业不同，F1一直在发展。

要充分利用大型数据集的分析处理功能，就必须将所使用的数据存储在稳健、安全、可靠和高度连接的设施中。否则，就无法实现使用复杂分析工具的真正优势。

在每场F1比赛中捕获的数据需要快速传输到这个中央数据存储库，并可立即用于分析。如果只将其保存在赛道边的数据存储设备中，就会限制其发挥作用，降低车队对其进行最佳利用的能力。

拥有中央存储还意味着可以引入其他来源的数据。天气预报、赛道变化和车手个人表现细节都可以添加到分析组合中，从而创造更多机会来找到获胜方法。

总体而言，赛车运动，尤其是F1，正在以惊人的速度发展。由于每个车队必须在严格的规则和技术限制下竞争，找到哪怕是获得优势的最小方法都能决定着赛场上的胜负。

与当今大多数行业一样，有效收集、存储和分析大量数据的能力将继续为获胜的F1车队带来巨大的竞争优势。这是企业如何将数据中心转变为数据优势的另一个例子。