數據中臺在體育信息化建設中的應用

宋勝紅 胡 蔚

中通服咨詢設計研究院有限公司

0 引言

在信息技術高速發展的時代，互聯網服務不斷出現各種新的支流，市場需求也變得場景化、碎片化。為了能夠快速響應用戶多變的需求，很多企業都在積極探索符合自身的中臺建設途徑。對于用戶而言，服務才是他們所關注的，這就意味著企業應該從服務能力的層面出發，通過數據的整合、加工處理，為企業業務層提供統一的、公共的數據產品或服務，從而滿足用戶千變萬化的需求。作為企業級的數據能力復用平臺，數據中臺應運而生。隨著5G、物聯網、云計算、大數據等技術的發展，數據中臺在體育行業的應用值得深入探究。

1 體育信息化建設面臨的形勢

1.1 國家層面政策支持

近年來，全民運動與健康意識越來越強，體育行業的信息化建設成為國家不斷推進的領域。為實現我國建成體育強國的目標，國務院于2014年發布了《關于加快發展體育產業促進體育消費的若干意見》，開啟了中國體育產業發展元年。隨后，《“十三五”公共體育普及工程實施方案》、《智慧社區健身中心建設試點工作方案》、《體育強國建設綱要》、《關于促進全民健身和體育消費推動體育產業高質量發展的意見》等一系列政策文件相繼出臺。國家大力支持智能體育裝備、“互聯網+體育”、智慧體育場館等數字體育產業的發展。

為貫徹落實黨和國家在體育行業的戰略部署，全國各地正逐步探索智慧體育發展路徑，開展智慧體育發展規劃制定，推動體育信息化建設，提升智慧體育發展水平，構建體育產業生態圈。各地各企業在體育信息化建設過程中，需明確當前體育信息化建設的切入點和突破口，充分借助各類信息技術，發揮科技效用，有效挖掘數據價值，服務社會，加速體育信息化建設進程。

1.2 大數據時代體育產業現代化建設存在的問題與挑戰

近年來，全國各地都在積極探索體育信息化發展路徑。為提升公共體育普及水平，進一步滿足群眾日益增長的體育健身需求，提高全民身體素質，體育信息化建設已成為必然趨勢。

但從我國數字體育發展現狀來看，我國數字體育水平與美國、英國、德國等國家仍存在一定的差距，部分體育高科技仍由國外高科技企業掌握，國內科技與體育相融合的案例相對較少。需要明晰當前體育信息化建設的重點、難點，尋找合適的突破口，充分運用新一代信息技術，方能更好地提升我國體育信息化建設水平。大數據時代，我國體育信息化建設主要存在以下問題與挑戰：

（1）缺乏信息服務平臺

現在是大數據時代，數據量并不缺乏，更多需要考慮的是如何從大量的數據中獲取有效信息，面對市場變化能夠更快速地響應。而現下，體育行業信息服務平臺相對缺乏，各類體育數據的價值未能得到充分的挖掘并應用，無法滿足用戶多變的需求。

（2）社會參與度有待提升

我國的體育信息化起步較晚，與其他行業相比，體育行業大量商機未被發掘，導致社會參與度低，相關政策和經費仍缺乏，致使其一直落后于其他行業的信息化進程。

（3）創新應用與服務欠缺

傳統的體育缺少“智慧”元素，無法滿足當前人們對智慧體育的需求，這種矛盾逐步顯露。目前，體育信息化仍處于探索階段，智慧化服務與產品欠缺，創新應用場景有待開發。

（4）相關標準體系未建立

相關標準體系缺乏，致使在體育信息化建設過程中對體育數據資源的獲取、整合和維護等無章可循、無據可依，導致重復建設、資源浪費等問題。

2 基于數據中臺的體育信息化總體架構

現提出基于數據中臺的體育信息化建設解決辦法——構建“智慧體育信息服務平臺”。基于政務云或公有云部署5G網絡，通過3S技術（RS、GIS、GPS）、物聯網、大數據、云計算、移動互聯網等技術的融合運用，為平臺提供堅實可靠的基礎設施服務。以數據中臺為核心模塊，完成數據的一系列加工、存儲、開發和治理程序，通過中間件為上層應用提供統一的服務接口（API），減少前臺變化對后臺數據處理的影響，對前端用戶提出的需求做出快速響應和滿足。

（1）基礎設施層

基礎設施層包括由3S技術、傳感器、自動識別、物聯網等技術組成的感知體系，以及云資源。其中，云資源包括計算資源、存儲資源和網絡資源，主要實現前端體育數據的感知采集。在網絡搭建的過程中，根據需要部署相應的5G基站，為整個平臺提供可靠的、高速的、低延遲的數據傳輸通道。

（2）支撐層/數據中臺

數據中臺是整個平臺的核心模塊，是系統數據處理中心，是為上層應用提供數據支撐的基礎保障，主要由數據接入、數據存儲、數據開發、數據治理四個數據模塊和一個數據服務中間件構成。

數據接入面對的是眾多異構數據源，數據類型多樣、結構復雜，數據獲取方式也不同，如結構化、非結構化數據獲取，實時或批量數據獲取。在該智慧體育信息服務平臺中，鍛煉者運動過程中的個人數據，如心率、血氧量、運動量等，都需要實時匯聚到數據中臺，實時處理和分析；而來自其他業務系統的數據一般通過批量接入的方式連接到中臺。

大規模的數據，如視頻數據、穿戴設備感知數據、傳感器感知的環境數據等，需要進行統一存儲，這就需要數據存儲模塊。數據存儲，就是將接入的數據直接存儲在相應的數據庫中，有關系式數據庫、數據倉庫、數據資源池等。數據倉庫可以實現簡單的聯機分析處理，提供基礎的報價分析查詢功能；數據資源池能夠同時存儲大量的復雜格式的數據，將不同結構的數據統一聚合和存儲，避免企業數據孤島化，為業務提供更多更新的業務功能打下堅實的數據基礎。

數據開發包括數據的挖掘、分析、計算、處理四個模塊。通過規范化的數據架構和數據模型，對體育數據進行統一的加工處理，形成標準化數據。對不同類型的數據采取不同的開發工具，如實時在線流式計算（如Storm、Spark Streaming）、批量離線開發（如Mapreduce）、算法開發等。基于一整套數據加工工具，實現數據形式的快速轉化，為業務使用提供標準化的數據，方便使用，提高效率。

數據治理是在數據接入、數據存儲和數據開發的基礎上，進行一系列數據管理的過程。通過數據接入和存儲，形成了數據資源庫，但數據仍然雜亂無章，經過數據開發過程形成標準統一的數據資產。但由于數據量大、主題繁多、數據技術偏向性，不便于業務人員的使用，因此需要采取一定的管理辦法，如標準管理、數據架構管理、存儲管理、安全管理、質量管理等，以實現數據的直觀展現。

（3）應用層

從體育行業需求出發，基于底層數據支撐，開發體育應用支撐平臺，如體質監測平臺、體育場館管理平臺、體育人才管理平臺、體育產業管理平臺、智慧體育政務管理平臺等，并提供場館無人自助預定、信息精準推送、精細化營銷、賽事直播、可視化展示賽事過程、運動分析與指導、周圍環境分析、智能控制等一系列個性化、智慧化的體育服務。

（4）數據安全管理體系和數據規范標準體系

數據安全管理體系從網絡安全、系統安全、物理安全、應用安全、數據安全、制度保障6個方面加強數據管理。數據規范標準體系提供智慧體育總體標準、信息資源標準、基礎設施標準、應用標準、管理規范以及數據編碼規范等標準。數據安全管理與數據規范標準相結合，雙管齊下，共同形成智慧體育信息服務平臺建設、運營、管理的支撐保障體系，保障體育信息化實現可持續發展。

3 發揮數據中臺服務能力，賦能體育產業生態發展

物聯網為智慧體育信息服務平臺積累了豐富的數據資產，通過數據中臺從海量的數據中提取有價值的信息，為體育產業發展提供科學高效的決策支持，為個人用戶、企業、政府提供更多價值，推動體育產業變革，實現體育產業生態發展。在智慧體育信息服務平臺服務邏輯簡化圖中，將服務對象分為個人、企業和政府三類。為個人提供科學運動指導、專業知識教學、安全運動預警等服務；幫助企業拓展體育業務、創新體育服務，實現體育數據價值分析、運動場館高效管理等；個人用戶和企業的群像數據有利于政府開展體育產業發展規劃、重點發展方向決策等工作。

以體育場館為例，建設基于數據中臺的智慧場館服務平臺，實現掃臉入場、場館及場內設施設備自助預定、網上支付等功能；借助5G超高網速、超低時延、超大連接等特點，為超高清視頻提供快速的傳輸通道，實現體育賽事直播畫面更流暢、更清晰，帶給觀眾沉浸式的觀賽體驗；賽事過程數據統計、宏觀數據分析，實現賽事過程與結果實時可視化展示；針對獲取到的場館周圍空氣、交通、溫度等信息進行分析處理，通過App、微信公眾號、小程序、短信等方式實現環境信息精準推送；通過軟硬件結合的方式，實現場館的信息化管理和數據化經營，消除信息孤島，提升經營效率；對場館用戶的群像數據進行深度挖掘，尋找對外合作契機，實現服務創新和業務拓展，同時幫助體育設備商精準定位客戶群，實現精細化營銷，推動構建科學健康的體育產業閉環。

圖1 智慧體育信息服務平臺服務邏輯簡化圖

4 結束語

數據中臺始終圍繞業務提供服務，以滿足用戶需求為導向，以數據資源為核心，有效結合各類信息技術，挖掘數據潛在價值，構建全新服務體系。在這個需求多樣、場景多變的時代，充分利用各種數據資源，構建企業級復用平臺，將大量、復雜、多樣化的數據進行規范化的清洗、轉換、計算、加工、包裝，形成可復用的數據包或服務包，為拓展體育業務、創新體育服務提供支撐保障。基于5G+物聯網的體育場所或設備的建設與部署，將發揮其獲取數據的極大優勢，為體育信息化發展開啟智慧之門，體育信息化的發展也將以數據中臺為帆，暢游于整個體育數據海洋。