在现代的体育竞技中其实大数据的运用已经比较普遍，大数据的分析对于球队或者教练员来说是很重要的事情，通过这样的数据能更好的了解队员的情况和未来的发展趋势。
大数据下世界杯
其实在本届世界杯开始之初就有消息称通过大数据对比赛进行分析，比如Google利用云平台大数据（Twitter信息，每场比赛的得分，处罚等信息）预测世界杯足球赛的每场比赛的结果。 利用实时体育比赛数据公司Opta的数据，Google使用了一套综合云数据分析进行数据提炼，BigQuery负责功能衍生，iPython和Pandas进行建模，最后，Compute Engine负责数据处理。
各家预测结果
Google表示，利用这个方法，Google可以预测比赛的输赢。 目前为止，Google云平台已经预测16场比赛,取得了不错的成绩。 对于剩下的比赛，Google云平台的预测如下：
巴西vs哥伦比亚：巴西胜（胜率71%）
法国vs德国：法国胜（胜率69%）
荷兰vs哥斯达黎加：荷兰胜（胜率68%）
阿根廷vs比利时：阿根廷胜（胜率81%）
百度预测
百度则综合各球队比赛数据和彩票网站赔率数据。其中百度的分析模型共涉及近5年来19972名球员和1.12亿条相关数据，所参考的数据包括百度搜索数据、球队基础数据、球员基础数据、赔率市场数据等，所分析的球队不仅包括207支国家队，还囊括了欧洲、南美、亚洲等联赛俱乐部及低级别球队信息。
SAP Match Insights足球解决方案
而且SAP也针对比赛有相关的准备，基于SAP HANA平台Match Insights足球解决方案也为德国国家队帮了忙，“Match Insight不仅能够实时追踪了所有场上球员的信息，每名选手和整体团队的移动数据、控球百分比等数据，还可以分析双方在比赛中的实时阵型变化、防守范围和防守空挡，使足球专家和球迷都能通过数据看懂比赛。”在本届世界杯上，德国队主教练勒夫在每场比赛之后能够在Match Insights中看到更详细的数据。
此外，我们还从SAS公司提供的一些数据可以看到在大数据下通过可视化的分析能了解到一些细节对于一场比赛胜负起到的作用，我们以传球举例说明。
小提示：较深的颜色=较高的相关性，反之相关性很低
果不其然，传球与胜利的关联性高达0.8694！有效的传球越多，越容易获得胜利，比参赛经验的关联度还略高一小点点。
通过以上举例我们不难发现本届世界杯就是笼罩在大数据的分析之下，通过这些分析让我们可以更好的了解球队和球员乃至比赛的走势分析。由此可见，在未来更多的体育赛事中将有更多基于大数据背景下的资料供我们去浏览和参考，大数据已经和体验深深结合。
虽然我们看到了这么多大数据对于世界杯的预测和应用，可惜我们并没有询问到一些公司在针对这些预测所投入的设备和在其他应用场景中可以到的一些结果，借用SAS公司的回复：“设备是没法预估的，因为这跟设备的性能等各方面都有关系，没办法简单回答问题。SAS的高性能分析就是为这个应运而生的。以前要好几天时间，现在只要数秒或者几分钟就可以了，这要看数据量的大小和设备的性能。”
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