陳再勇

摘 要 數(shù)據(jù)規(guī)模的爆炸式增長(zhǎng)和數(shù)據(jù)模式的高度復(fù)雜化為休閑體育項(xiàng)目的開(kāi)發(fā)提供了機(jī)遇與挑戰(zhàn)。文章通過(guò)分析大數(shù)據(jù)和休閑體育項(xiàng)目的概念、特點(diǎn)和意義，利用大數(shù)據(jù)的優(yōu)勢(shì)促進(jìn)休閑體育項(xiàng)目的開(kāi)發(fā)。

關(guān)鍵詞 大數(shù)據(jù) 休閑體育 項(xiàng)目 開(kāi)發(fā)

中圖分類號(hào)：G80-05 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

中科院首席科學(xué)家李國(guó)杰指出：“ 人、機(jī)、物三元世界的高度融合引發(fā)了數(shù)據(jù)規(guī)模的爆炸式增長(zhǎng)和數(shù)據(jù)模式的高度復(fù)雜化，世界已進(jìn)入網(wǎng)絡(luò)化的大數(shù)據(jù)時(shí)代?！贝髷?shù)據(jù)，這一被稱為第四次產(chǎn)業(yè)革命的產(chǎn)業(yè)悄然升起，為休閑體育的發(fā)展提供了千載難逢的歷史機(jī)遇。

1大數(shù)據(jù)的概念與特點(diǎn)

1980年，著名未來(lái)學(xué)家阿爾文·托夫勒在《第三次浪潮》一書中，將大數(shù)據(jù)熱情地贊頌為“第三次浪潮的華彩樂(lè)章”。近幾年大數(shù)據(jù)更被頻繁提及。2011 年全球知名咨詢公司麥肯錫在題為《Big Data：The Next Frontier for Innovation，Competition and Productivity 》的研究報(bào)告中指出，大數(shù)據(jù)已經(jīng)滲透到每一個(gè)行業(yè)和業(yè)務(wù)職能領(lǐng)域，逐漸成為重要的生產(chǎn)因素。中國(guó)計(jì)算機(jī)學(xué)會(huì)和中國(guó)通信學(xué)會(huì)各自成立了大數(shù)據(jù)專家委員會(huì)。2013年在國(guó)內(nèi)高校出現(xiàn)了數(shù)據(jù)科學(xué)，出現(xiàn)專門針對(duì)數(shù)據(jù)科學(xué)的專業(yè)碩士、博士，同時(shí)，有大量有關(guān)數(shù)據(jù)科學(xué)的學(xué)術(shù)論文、專著出版。但到目前為止，業(yè)界對(duì)大數(shù)據(jù) （Big Data）概念還未形成統(tǒng)一的定義，全球最權(quán)威的咨詢公司Gartner就將大數(shù)據(jù)定義為在一個(gè)或多個(gè)維度上超出傳統(tǒng)信息技術(shù)的處理能力的極端信息管理和處理問(wèn)題。通過(guò)分析不同概念發(fā)現(xiàn)，大數(shù)據(jù)的基本特點(diǎn)可以用4V來(lái)概括：（1）Volume，指數(shù)據(jù)量巨大，國(guó)際數(shù)據(jù)公司（ IDC） 的數(shù)字宇宙研究報(bào)告稱，數(shù)字領(lǐng)域存在著1.8萬(wàn)億GB的數(shù)據(jù)；（2）Variety，指數(shù)據(jù)類型多樣；（3）Value，指數(shù)據(jù)價(jià)值密度低；（4）Veracity，指時(shí)效性高。目前，大數(shù)據(jù)已經(jīng)被視為與物質(zhì)、能源一樣重要的戰(zhàn)略資源，大數(shù)據(jù)的采集和分析涉及每一個(gè)行業(yè)，是帶有全局性和戰(zhàn)略性的技術(shù)。誰(shuí)掌握了先進(jìn)的大數(shù)據(jù)技術(shù)誰(shuí)就能夠搶得先機(jī)，目前各國(guó)政府都把它上升到了戰(zhàn)略高度，視為未來(lái)國(guó)家的核心競(jìng)爭(zhēng)力之一。

2休閑體育項(xiàng)目的概念與特點(diǎn)

休閑體育項(xiàng)目是在參與休閑活動(dòng)同時(shí)體驗(yàn)體育活動(dòng)的樂(lè)趣，從而達(dá)到身心發(fā)展的一項(xiàng)任務(wù)，并具有目的性、獨(dú)特性、時(shí)限性和制約性。休閑體育項(xiàng)目的目的是為了使參與項(xiàng)目的人通過(guò)參與某種形式的體育活動(dòng)，體驗(yàn)參與樂(lè)趣并促進(jìn)身心發(fā)展，其目的性就是為了休閑體驗(yàn)；根據(jù)休閑體育項(xiàng)目的概念和特點(diǎn)，開(kāi)發(fā)休閑體育項(xiàng)目必須符合三大基礎(chǔ)，（1）社會(huì)基礎(chǔ)。項(xiàng)目的開(kāi)發(fā)不僅要考慮到項(xiàng)目本身特點(diǎn)，更要考慮到諸多社會(huì)因素與社會(huì)文化。（2）自然基礎(chǔ)。項(xiàng)目必須因地制宜，根據(jù)不同的自然環(huán)境開(kāi)發(fā)具有自然地理針對(duì)性的休閑體育項(xiàng)目，才能提升休閑體驗(yàn)。（3）物理環(huán)境基礎(chǔ)。是指合理利用已有的體育場(chǎng)館和設(shè)施，開(kāi)發(fā)休閑體育項(xiàng)目，滿足大眾休閑體育需要。休閑體育項(xiàng)目開(kāi)發(fā)的三大基礎(chǔ)，對(duì)于該項(xiàng)目的開(kāi)發(fā)和后期運(yùn)作都是不可或缺的。

3大數(shù)據(jù)對(duì)于休閑體育項(xiàng)目開(kāi)發(fā)的意義

3.1提高休閑體育項(xiàng)目開(kāi)發(fā)的創(chuàng)新能力，提升顧客休閑體驗(yàn)

通過(guò)大數(shù)據(jù)分析顧客需求，得到最適合和滿足顧客需求的資料，從而指導(dǎo)項(xiàng)目的設(shè)計(jì)開(kāi)發(fā)。項(xiàng)目落地后通過(guò)持續(xù)跟蹤，實(shí)時(shí)反饋，分析顧客在體驗(yàn)過(guò)程中的滿意度，找出存在的問(wèn)題，為項(xiàng)目?jī)?yōu)化提供數(shù)據(jù)支撐，從而增強(qiáng)項(xiàng)目的可操作性與便利度，提升顧客休閑體驗(yàn)。

3.2休閑體育項(xiàng)目的普及推廣及時(shí)精準(zhǔn)，提供獨(dú)特專屬服務(wù)

通過(guò)分析顧客的需求和行為特點(diǎn)，篩選目標(biāo)客戶，匹配相應(yīng)休閑項(xiàng)目，結(jié)合現(xiàn)場(chǎng)，網(wǎng)絡(luò)等多渠道方式，開(kāi)展基于細(xì)分需求和顧客精確定位的精細(xì)化推廣。智能匹配用戶需求和項(xiàng)目特征，根據(jù)每一位參與者的不同興趣與偏好為他們提供專屬性的休閑運(yùn)動(dòng)服務(wù)，提高用戶滿意程度。

3.3休閑體育的服務(wù)更加網(wǎng)絡(luò)化和智能化，拓展服務(wù)時(shí)限

通過(guò)提高休閑體育項(xiàng)目的創(chuàng)新能力和營(yíng)銷推廣智能程度，為顧客提供個(gè)性化的服務(wù)，針對(duì)不同運(yùn)動(dòng)水平、不同愛(ài)好的目標(biāo)用戶提供針對(duì)性的項(xiàng)目，由點(diǎn)及面。由一次體驗(yàn)拓展為多次體驗(yàn)，直至終身休閑體驗(yàn)，從而提高項(xiàng)目?jī)r(jià)值。

3.4打破制約，促進(jìn)休閑體育的發(fā)展

數(shù)據(jù)是移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的核心資產(chǎn)，對(duì)數(shù)據(jù)的掌控將帶來(lái)巨大的市場(chǎng)和巨大的經(jīng)濟(jì)回報(bào)。大數(shù)據(jù)為休閑體育的發(fā)展提供了充足的養(yǎng)分和可持續(xù)發(fā)展的肥沃土壤，為整合多種資源，打破休閑體育項(xiàng)目自身的局限提供了可能，開(kāi)發(fā)優(yōu)秀的休閑體育項(xiàng)目能促進(jìn)休閑體育運(yùn)動(dòng)的快速發(fā)展，能有力支撐休閑體育產(chǎn)業(yè)的蓬勃發(fā)展。

4結(jié)語(yǔ)

數(shù)據(jù)就是事實(shí)，重視數(shù)據(jù)，就是強(qiáng)調(diào)用事實(shí)說(shuō)話的科學(xué)精神。數(shù)據(jù)文化是一種先進(jìn)文化，其本質(zhì)就是尊重客觀世界的實(shí)事求是精神，依托大數(shù)據(jù)，進(jìn)行休閑體育項(xiàng)目的開(kāi)發(fā)將深化現(xiàn)有休閑體育產(chǎn)業(yè)，形成新的休閑體育增長(zhǎng)點(diǎn)。

參考文獻(xiàn)

[1] James Manyika，Michael Chu：Big Data： The Next Frontier for Innovation，Competition and Productivity，McKinsey Quarterly，No.5，2011，pp.27-30.

[2] BigData.[EB/OL].[2015-03-01].http：//www.gartner.com/itglossary/big-data/