Big Data II: Anwendungen im Sportbereich

Die wichtigsten Anwendungen des Große Daten Die größte Herausforderung bei Sportböden besteht in der Erfassung und ordnungsgemäßen Verwaltung der Informationen, die kontinuierlich generiert werden (Bodensensoren wie Pogo oder Wetterstationen) oder auf Ad-hoc-Basis (biomechanische TestsBodenanalysen, usw.).

Die Informationen aus allen Quellen können kombiniert werden, um eine vollständige Datenbank der Sportplätze oder Kulturen zu erhalten. Mit diesen Daten können genaue Entscheidungen getroffen werden, um das Feld das ganze Jahr über in perfektem Zustand zu halten.

Die einfache und visuelle Darstellung von Daten ist ein weiteres Merkmal, das Tiloom für seine Kunden auszeichnet, z.B. durch seine Plattformen von Datenanalyse.

Die Verwaltung dieser Informationen durch mathematische Modelle kann zur Vorhersage von Pilzkrankheiten wie dem Dollar SpotDas logistische Regressionsmodell basiert auf dem Modell Smith-Kerns Dollar Punktmodelldas die Wahrscheinlichkeit des Auftretens dieser Krankheit anhand von Informationen aus Wetterstationen (importierte Daten aus Feuchtigkeit relative und durchschnittliche Temperatur).

https://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0194216

Neue Leitlinien zur Fruchtbarkeit, MLSNwurden auch von führenden Forschern umgesetzt, wie z. B. Micah Woodsauf der Grundlage der Analyse der große Daten.

Die Analyse und Simulation der Prozesse, die auf den verschiedenen Sportflächen ablaufen, ist durch die Erfassung von Bewässerungswasser und Bodendaten möglich. Es gibt zahlreiche Studien zur Vorhersage und Behebung möglicher Vorfälle. Eine davon ist die "Untersuchung der physikalisch-chemischen Prozesse des Rhizosphäre von Grünzeug nach USGA-Spezifikationen auf Golfplätzen unter Verwendung hydrogeochemischer Modellierung mit PHREEQC gebaut"Raúl Bragado, 2016.

Die gesamte Studie kann unter folgendem Link eingesehen werden "http://hdl.handle.net/10317/5721". Sie bewertet die Auswirkungen der Bodenmineralogie und ihre Beziehung zum Wasser. Ohne die Verwendung von Große Daten Schlussfolgerungen hätten nicht gezogen werden können.

Spitzenfußballer wie Vicente Alpuente von Villareal C.F. haben diese Art von Studien auf ihren Flächen durchgeführt. Wir von Tiloom unterstützen Sie mit unserem agronomischen Team und einer differenzierten Technologie.

Kontakt mit dem Tiloom-Team, wenn Sie die neueste Technologie zur Datenerfassung und -analyse einsetzen möchten. Wir werden Ihnen gerne unsere Hilfe anbieten

"Was nicht gemessen werden kann, kann nicht verbessert werden. Lord Kelvin.

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• Audit- und Überwachungsdienst für Sportplätze.
• Ablesen von Laboranalysen.
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