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大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于足球大数据网站的问题，于是小编就整理了2个相关介绍足球大数据网站的解答，让我们一起看看吧。

国足又上央视了。白岩松用大数据点评中日足球差距，你是如何看待此事的？

白岩松作为一个阿根廷球迷，现在的痛，肯定是由内及外，然后再由外及内。这感觉，叫痛彻心扉！

很不幸，叨叨也是个阿根廷球迷。

好像扯远了，我们以题论题，白岩松这个点评，三个字：没毛病！

作为一个对足球痴迷的知名主持人，白岩松对国足，那真是爱之深，责之切。他无时不刻不想利用自己的知名度，为迷途之中的中国足球指点迷津。

中国足球的症结究竟在哪儿？——青训！

足协的功利，商人的本性，中国的职业联赛搞了20多年，水平不进反退。出了2002年借两位苦主东道主的光侥幸尝了次螃蟹外，余下是一次不如一次。当时我们都以为这会是国足崛起的契机，没想到居然是巅峰。

8月1日，文汇报的一篇标题为《比分已由2-8改写为0-10》的文章深深刺痛了白岩松。从年初的冬窗，日本联赛从国内转到国外联赛有8人，中国有2人，其中一人为武磊。夏窗至今，日本联赛已有10人转会到国外联赛，而中国一个也没有。

不用再去一一论证，这差距，有生之年是无法缩小了。

白岩松点评非常犀利，不妨看一看，听一听：

“中国夏窗反而有几位在国外踢球的年轻人转回国内联赛，没办法钱多。”

“不到大半年，日本转出18名球员在国际赛场踢球，凑成一支球队加替补，而我们踢五人制还差仨。”

“中国足球，除了花钱买外援请名教练，这个夏天我们好像就没什么优势。”

最悲催的是，中超的国内球员丝毫没有想去国外为国争光的想法，除了放弃国内优厚待遇的武磊，其余的哪一个不是想在中超这个奇葩的联赛中，挣着比国外联赛高几倍的薪水，却踢着比国外联赛轻松几倍的球赛。

可我们的管理者一直却信奉着鲢鱼效应，拒不承认国内球员的低水平，总以为请几个高水平外援和名帅，就能把水平搞上去。

本末倒置，何来希望？

关于青训与归化的关系，叨叨已经说了很多次，这里再重申一次：没有青训，归化终究会是无根之木！

中国足球与日本足球的比分已由2-8变为0-10

8月4日，在中央电视台的《新闻周刊》节目的开头，白岩松先聊起了足球。确切的说是中国足球和日本足球，而起因是文汇报的一篇《比分已由2-8改写为0-10》的文章。

在今年初的冬季转会窗口期，日本联赛向外转出8人，而中国转出2人，其中一人是武磊。但是到了夏窗期，日本转出10人，中国不光一人没有，还出口转内销几人。大半年时间，日本转出去18人，能够完整的凑成一支球队，但我们仅转出两人，踢五人制都还差三人。

这就是中国足球和日本足球在大半年时间内体现出来的差距，而这个差距是中日足球差距的一个缩影。日本足球转出去的大多数是年轻球员，在他们的转会当中，从日本足协到俱乐部都非常支持。虽然他们是各俱乐部主力，但当他们走了之后，有人能够顶替他们的空缺。说到底，问题的最终还是落到了青训上面。

日本有非常完善的青训系统，他们有梯级联赛，有校园联赛，有俱乐部青训。并且这些都非常成规模和成熟，这种良性的青训能源源不断的为俱乐部输送人才。我们也有青训，但是我们的青训薄得像一层纸，整个青训系统形同虚设，有等于无。

日本转出的球员到了五大联赛大多能踢主力，并且他们有着像中田英寿、中村俊辅、本田圭佑、香川真司这样的前辈的足迹可循。我们本也有着像孙继海、杨晨、邵佳一等成功的留洋经历，但这些年来这种传承完全断掉了。这让我想起了我们的俱乐部曾经因为种种利益问题，而千方百计的阻扰国内球员赴欧，想起来都不禁觉得可笑。

“中国联赛今夏除了花钱买外援、请教练，没有其他优势”。这就是中国足球的现状，中国足球正在以不可思议的方式坠入深渊，并且没有触底的意思。但是，中国足协好像找到了另外一条路——归化，这种治标不治本的方式也许能够短时间内起到一定的效果，但中国足球的发展说到底还是得依靠青训。

大数据在产业中的应用？

我国大数据产业开始已进入深化阶段

中国大数据产业从萌芽到如今渐成体系，已走过将近10个年头。“十四五”开局之年，大数据产业也进入了集成创新、深度应用的新阶段。大数据在医疗、工业、交通等领域的融合应用技术加快创新突破，大数据融合应用重点从虚拟经济转变为实体经济;大数据底层技术方面，信息安全、模式识别、语言工程、计算机辅助设计、高性能计算等加快突破，大数据技术领域逐渐补齐短板，并进一步强化长板。

2021年市场规模接近900亿元

近年来我国大数据行业取得快速发展，赛迪CCID统计，我国大数据市场规模由2019年的619.7亿元增长至2021年的863.1亿元，复合年增长率达到18.0%，大数据市场规模包含了大数据相关硬件、软件、服务市场收入。在全球新冠肺炎疫情之下，我国经济率先复苏并总体保持恢复态势，伴随国家快速推动数字经济、数字中国、智慧城市等发展建设，未来大数据行业对经济社会的数字化创新驱动、融合带动作用将进一步增强，应用范围将得到进一步拓宽，大数据市场也将保持持续快速的增长态势。

金融行业是我国大数据产业规模最大的下游行业

大数据分析行业是指借助大数据技术对规模巨大的数据进行处理、分析挖掘、应用等，实现大数据价值，并以产品或服务等形式，赋能客户数字化运营的大数据细分行业。近年来，伴随下游行业对全业务流程数字化运营需求的持续广泛和深入，大数据分析市场取得了良好发展，呈现出高速发展态势。根据赛迪的数据，2021年我国大数据分析市场下游行业中，金融、政府、电信和互联网位居应用领域前四名，市场占比分别为19.1%、16.5%、15.2%和13.9%，合计超过60%。

大数据软件与服务的需求不断提升

目前，我国的大数据产业进入高质量发展阶段，大数据软件和大数据服务的需求开始不断提升，大数据硬件占比有所下降但仍占据主导地位，2021年我国大数据市场结构中，大数据硬件、大数据软件和大数据服务的市场占比分别为40.5%、25.7%和33.8%，市场规模分别为349.5亿元、221.8亿元和291.7亿元。近几年大数据硬件的占比在逐渐下降，大数据软件和大数据服务的占比在逐步提高。未来我国大数据软件和服务市场相比硬件市场将呈现更好的发展态势。

不同类型大数据企业竞争程度差异极大

目前，IT产业在发展过程中已经形成了一些层次分布，有做服务器和底层系统的，有做软件的，有做应用的，大数据也需要在原有的架构上加以发展。原来做基础设施的企业，如联想、华为，也要向大数据转型，提供低成本、低能耗的大型存储器，这是大数据产业的基础。中间层是类似Hadoop、MapReduce的数据分析软件，原有的软件产业也要转型，由卖软件转为以数据为中心。再往上就是百度、腾讯、阿里巴巴等大数据应用服务公司，需要增加数据分析的效用。

—— 更多本行业研究分析详见前瞻产业研究院《中国大数据产业发展前景与投资战略规划分析报告》

随着互联网飞速发展，信息化也越来越多地出现在人们的视野中，信息即价值这个观念也被越来越多的人证明，面对海量的信息，人们开始希望能有工具帮自己从中获取有价值的信息，商业智能BI开始走上台前。

哪些企业适合商业智能BI

商业智能BI是基于一套基于已有数据的解决方案，是将企业中现有的数据转化为信息，辅助企业做出管理决策的工具。

如果企业没有已有数据存储，信息化建设还没有开始，这时候在商业智能BI方面花费再多的时间和精力都是一种浪费。因为BI的成功需要的是企业丰富的数据库，这一点是最关键的，忽略了这一点，企业要想成功实施BI，是完全不可能的。

企业丰富的业务数据库是建设BI的基础，基础框架没有搭好，往上投资多少都是徒劳，所以想要使用BI，企业必须保存有像供应链数据、人力数据、生产数据等，或是已经完成初步的信息化建设，通过业务系统（ERP，OA，CRM等）的使用在个业务系统数据库中积攒了大量业务数据。

企业为什么选择商业智能BI

优秀的数据处理能力

在传统的经营管理模式中，决策人员想要了解公司总体状况并不容易，决策人员大多只与中高层管理人员对接，管理人员再与一线人员对接，然后由一线业务人员人工统计数据。在这个过程中，信息经历了多次传递，难免会出现误差，这就让信息的准确性大打折扣，企业管理人员迫切的需要一套自动化的数据系统。

最初的业务系统其实就是为了解决这个问题，所以将一线业务人员的实际操作转化为了数据库中的数据，让信息自动收集到系统数据库，但业务系统只解决了数据的“入”却没有解决数据的“出”，一线人员想要从中调取数据，只能人工把数据整理到EXCEL表单中，依旧需要花费大量的时间、精力，也还会产生数据的准确性问题。

在这种情况下，企业的经营是受到很大限制的，决策人员想要了解公司总体情况从而进行企业事务决策时，总是要把命令层层传递到一线业务人员，然后一线人员暂时放下业务需求，从业务系统数据库中抽取数据整理成EXCEL报表的形式上交到部门管理人员，再由不同的部门管理整合汇总到决策人员手中。

商业智能BI的出现让这个问题得到了解决，得益于BI的特性，在这个软件系统中，以往各种不同且不能互通的业务系统能够自动将业务实施中产生的数据上传到一个统一的数据仓库中。不仅如此，很多像是临时工作产生的EXCEL表格、人工填报记录的信息等等都能自动上传到这个数据仓库中，打破了以往业务系统相互隔离的状况，让数据能更全面的展示管理决策人员想要的信息增量。

优化的决策流程

在商业世界中经常能看到这种现象，企业规模越来越大，经营管理模式越来越臃肿，很多关键性的市场信息很难传达到高层管理人员，决策者也就无法进行有效的决策，产生了类似船大难调头的效果。

在企业规模尚小的时候，一线业务执行与企业管理人员之间并没有多少距离，所以市场上出现什么问题，管理人员总能第一时间获得相关信息，然后及时处理。一旦企业规模变大或者行政结构混乱，业务人员与管理人员没有明确的传达体系，信息就很有可能被忽略，然后被搁置，直到问题爆发。

所以经常能看到企业选择采取扁平化管理，就是企业管理人员想要简化业务汇报流程，避免形成“信息茧房”。但扁平化管理不适合大规模企业不说，执行起来也并不简单，很容易因为扁平化程度把握不好，变成了某种意义的管理混乱，反而导致业务汇报搁置。

解铃还须系铃人，回到问题本身，管理决策人员最需要的还是第一时间看到企业发展的整体信息，也就是商业智能BI提供的实时可视化分析功能。因为可视化分析的多终端接口，让它能够连接到手机这种随身携带的设备，让企业管理决策人员能够随时随地查看公司状况，对公司发展方向作出决策。

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