大数据分析和运用已经步入人们生活的方方面面，不管是普通人刷抖音还是传统体育的运动员通过科学训练取得好成绩都离不开数据的应用和支持。

而关于数据的运用，在竞技类运动中同样有着应用场景。不管是电竞还是传统体育的赛事都需要各类数据分析和呈现。NBA总裁亚当·萧华就曾说“我们现在做的每件事几乎都离不开数据分析。”

陀螺电竞盘点了电竞行业与数据公司的合作，发现了这些现象特征：目前电竞数据应用主要集中在B端；电竞数据行业生态固化，行业由几家垄断。

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122起合作案例均由几家企业垄断

（陀螺电竞制图，不完全统计）

根据市场公开消息，数据行业与电竞的合作最早从2016年开始，截止到目前共有六年半的时间。陀螺电竞统计到，在六年半时间里合作案例共122起，平均接近20起/年。如此高频的合作在任何垂类行业与电竞行业的合作都是罕见的。

陀螺电竞认为这主要是由于电竞行业本身就与数据密切相关。不管是选手生涯、使用英雄次数与胜率、战术习惯等方方面面的内容都需要一个极为长期的统计分析。赛事、俱乐部、观众这些参与到电竞赛事中的角色都需要数据呈现来了解情况。

更细化的来看，122起商业合作均是由几家数据公司撑起的。在数据公司直接与电竞行业的合作中，Esports Charts高达16次合作次数最多，GRID以11次紧随其后，Shikenso Analytics为8次、Abios也为8次、Nezoo合作次数为6次、Cavea为5次、Nielsen为4次、SAP为4次。大体上全球电竞行业与数据公司合作较为频繁的仅有这八家，其余数据公司合作均较少且不具备代表性，这里不作统计。

排在榜首的Esports Charts是一家北美的电竞数据排行与数据统计网站，他们的主要业务是对全球电竞赛事的直播实收率、奖金数量进行统计并作排名。与该公司合作的大多数企业为俱乐部。

GRID则是一家德国的电竞数据分析公司，他们主要是帮助赛事主办方及运营方的数据资产进行商业化。因而，与该公司合作的企业大多是赛事平台、电竞娱乐公司。

Shikenso Analytics也是一家德国的商业数据分析公司，业务状况与GRID类似，主要是对企业的赞助和媒体数据进行分析。Abios主要业务是为电竞博彩提供数据分析。目前该公司已经被体育博彩公司Kambi Group以约一亿人民币的价格收购。

Nezoo主要业务则是针对全球游戏、电竞进行数据分析，当下大多数观众所熟知的全球电竞报告均是由该公司发布。Cavea的主营业务是用户数据分析，主要是帮助客户提升其商业运营。

Nielsen数据是大众较为熟悉的一家公司，其主营业务与Newzoo类似，主要为市场检测，发布报告。而电竞数据监控目前也在该公司业务之中。SAP不是一家专门从事电竞行业的公司，他们的主要业务是利用数据分析企业特征，为客户提供增长方案的企业。电竞企业与该公司的合作也正是寻求商业增长。

如果排除SAP和Nielsen，可以发现，当下电竞数据业务主要由6家企业在供应。陀螺电竞认为，目前电竞数据分析行业固化现象一方面是由于数据分析本身是门槛较高的细分门类，对于行业数据的分析需要投入较多资源和人才来进行数据采集和分析，能实现的企业并不多。另一方面是电竞数据行业的市场份额过小，投资意义不大。三四家企业占据市场后，剩余份额就很小了。即使出现新崛起的赛事，也很难支撑起一个新的电竞数据公司的运营。

而当市场数据业务主要由几家企业供应的时候，数据又怎样在影响电竞行业本身了？

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数据怎样影响电竞行业： 定制数据分析是重要需求

在讲数据应用之前，先稍微科普一下电竞公司如何建立数据。以《英雄联盟》赛事数据为例，一家公司需要首先需要通过程序来搜集关于英雄联盟的各类赛事数据以建立自己的数据库，（数据包含选手使用英雄、ban选率、版本变动等相关内容），接着数据分析师或者AI程序会对数据进行分析和归类将数据以文字、图像形式呈现到网站上。

如果细分来看，数据公司与电竞企业的合作主要涵盖以下几个类型：俱乐部、博彩平台、赛事平台、赛区、视频直播平台、游戏公司。那么，这些企业在如何使用数据？数据给他们的帮助体现在哪里？

首先是合作案例高达35起的俱乐部。俱乐部无疑是比任何电竞公司都更需要数据的企业。而他们对数据的主要应用主要集中在训练、商业分析上。利用大数据进行训练并不是稀奇的事情，目前传统行业早已将数据训练普及。

传统体育行业会在运动员训练的时候，心率、动作、姿态等都会被数据记录下来，然后再针对此时运动员的表现进行整体分析，判断运动员的薄弱和需要提升改进的地方。而俱乐部也是如此，通过数据库来分析己方选手使用某个英雄的发挥和习惯，对手的习惯和表现来帮助训练。

举个《英雄联盟》的例子来说，当RNG战队的中单选手xiaohu在前三级对线优势的时候，打野wei这个时候的刷野动向和下一步的动作呈现出的可能。这就需要大量的数据来进行分析和比对，而建立庞大的数据库需要大量的资金和人力投入，这对俱乐部来说是没有过多收益的一笔投入，因而与数据公司建立合作就成了电竞俱乐部的首选。

其次俱乐部也会通过数据公司来对自己的粉丝和商业赞助等方面进行分析，以针对性的进行营销和商业合作。

而除了俱乐部，博彩公司也与电竞数据公司建立合作。博彩公司与数据公司建立合作的理由其实并不复杂，他们需要大量的数据分析来设置理论上最合理的赔率，并实时监控赛场动向避免出现爆雷的情况。虽然博彩公司说自己的赔率合理，讲究公正，杜绝假赛，但几乎所有的赔率都是博彩公司自己设置的，并没人能保障其合理性。

最后是赛区和赛事平台、游戏公司与数据公司的合作。这三种企业的合作形式是能够归位一类的，都是针对自家赛事进行的合作。除了常规的收集、分析赛事数据以外，这些企业还需要数据公司针对赛事收视率、商业赞助进行分析并帮助其评估如何提升收视率和拓展商业赞助。

往往数据公司是通过出让数据服务或结合特定诉求提供数据解决方案的盈利模式，当然，电竞企业在这个过程并非打了款就了事，比如俱乐部要让选手配合进行一些数据录入和分析，因为技术只是工具。另外，如赛事、直播平台等也会与电竞数据公司进行数据共享，以拓展自己的数据库，所以完善数据是一个多方共同参与的结果。

但总的来说，统计的122起电竞数据公司与电竞企业的合作案例里，基本上企业的诉求是让数据公司提供赛事数据分析和呈现为主。

结语:

尽管数据对于电竞行业而言至关重要，电竞企业中的方方面面都需要依靠数据。但目前而言，针对电竞数据的人才还比较稀缺，整个行业也缺少足够多且优质的电竞数据分析师。

其次，除了Aim Lab（FPS训练平台，能够通过数据帮助玩家提升自己的技术）等少量平台外，目前数据分析公司的业务几乎都是针对B端客户的。而如何利用电竞数据创作出一个针对C端用户的产品或许是电竞数据未来的重要增长点和发展方向。