텍사스 레인저스(Texas Rangers) 야구팀은 비정형 데이터 채널링을 위해 Databricks를 선택했습니다.

업데이트됨 17:27 EDT / 2023년 7월 6일

마크 앨버트슨

메이저리그 야구 경기를 진행하는 동안 야수가 모자 안쪽을 살펴보는 순간이 필연적으로 있을 것입니다.

그는 적합성에 대해 궁금해하는 것이 아니라 팀의 분석 직원이 준비한 정교한 데이터 보고서를 확인하고 있습니다.

텍사스 R&D 부국장 알렉산더 부스(사진)는 “실제로 방송을 보면 선수가 모자를 벗고 모자 안쪽을 확인하거나 포수가 손목이나 완장을 확인하는 모습을 볼 수 있다”고 말했다. 레인저스 야구 클럽. “여기에는 데이터와 시각화를 사용하여 생성한 보고서가 미리 로드되어 있습니다. 이제 모든 것이 데이터 중심이며 야구도 예외는 아닙니다.”

Booth는 SiliconANGLE Media의 라이브 스트리밍 스튜디오인 theCUBE에서 독점 방송되는 동안 Databricks Data + AI Summit에서 theCUBE 업계 분석가 Rob Stretchay와 이야기를 나눴습니다. 그들은 레인저스와 메이저 리그 베이스볼이 데이터 혁명을 어떻게 수용했는지 논의했습니다.

프로 수준의 야구에는 야구장 곳곳에 설치된 카메라와 센서에서 생성된 비정형 데이터가 넘쳐납니다. 이 시스템은 모든 경기장의 바람, 습도, 온도 정보와 경기장에서 선수들이 어떻게 움직이는지에 대한 생체 역학 데이터를 캡처합니다.

Booth는 "우리는 모든 플레이어의 신체 움직임을 추적하는 마커 없는 모션 캡처 시스템에서 나오는 포즈 추적 데이터를 보유하고 있습니다."라고 말했습니다. “지난 몇 년 동안 야구계에서는 새로운 빅 데이터 소스가 폭발적으로 증가했습니다. 이러한 대규모 비정형 데이터 소스는 생체역학적 데이터, 즉 실행 가능한 통찰력으로 변환되어야 하는 바람 데이터에서 벗어났습니다.”

이러한 유입되는 데이터를 처리하고 이를 현장 성공으로 이어질 결과로 전달하기 위해 Texas Rangers는 Databricks를 선택했습니다.

Booth는 "우리는 모든 거버넌스에 Delta Live Tables와 Unity Catalog를 활용합니다."라고 말했습니다. "우리는 Photon을 사용하여 많은 작업 속도를 높였으며 Auto Loader도 많이 사용하고 있습니다."

부스에 따르면 메이저리그 야구가 면밀히 검토하고 있는 도구 중 하나는 인공지능이다. 최근 보고서에는 메이저 리그 스카우트가 이미 AI를 사용하여 선수 잠재력을 식별하는 방법이 기록되어 있습니다.

Booth는 “그들이 확실히 제품에 관심이 있고 모든 팀이 동등한 경쟁의 장을 유지하려고 노력하고 있다는 것을 알고 있습니다.”라고 말했습니다. "AI의 최첨단을 달리고, 이러한 새로운 기계 학습 모델을 채택하고, LLM의 사용 사례를 탐색하고, 이를 주도하는 것은 다른 팀에 비해 우리에게 경쟁 우위가 될 것입니다."

다음은 SiliconANGLE과 theCUBE의 Databricks Data + AI Summit 보도의 일부인 전체 비디오 인터뷰입니다.

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