大數據除了影響商界外，在體育界亦漸漸變得普及。當中 Moneyball 政策（魔球政策）為大數據其中引申出來的政策，波士頓紅襪就是使用魔球政策的表表者，他們受惠於魔球政策下於 2004 年崛起，打破紐約洋基隊多年的壟斷，十年內三奪世界冠軍。
棒球乃是統計遊戲
棒球運動十分著重數據，它能分析一切有關比賽成敗因素。七年前大數據進入 MLB，已經對不少球隊有不少影響和改變一些重要決定；而今天大數據為 MLB 球隊所廣泛應用，它改變了比賽模式、管理球員及球賽體驗。
現時每場球賽都衍生出大量數據，以單場 MLB 為例，就已衍生出大約 1TB 數據。新科技的出現，包括高速拍攝器材及多普勒雷達的應用令數據使用量大增，除了棒球靈活運用此科技外，NBA 和 NFL 也十分靈活地運用這些技術。
一場球賽已可衍生多達 7TB 數據
舉例說，每個球場大約有 20 個不同的數據收集器，可以記錄投球手投球速度和擊球手擊球角度，不論是任何形式的擊球或投球都能記錄得一清二楚。
不過這些都只是大數據上表面應用，有些專家甚至能更仔細地收集和記錄數據，以致每場比賽所收集的數據可達至 7TB 。
大數據分析範疇極廣泛
然而收集和記錄數據只是大數據應用的第一步，球會需要以此分析及應用，因而有最先進的系統，PITCHf/x 和 HITf/x 出現。
大數據最能協助球會有以下應用：
追蹤球員表現：這些系統詳細記錄了球員數據如跑動次數、投球次數、擊球成功率等，繼而進行深入分析。
購買球員方針：大數據能夠協助評估球員身價，這些可助球會定下方針，購買哪類型球員或從青年軍提升哪位球員，甚至可以建議球會棄用哪位球員，或者評估年青球員的升值空間。魔球政策就是主張「低買高賣」，以低價購入年青球員，高價售賣年長而無升值空間球員，波士頓紅襪就是用此政策掘起，十年內三奪世界冠軍。
分析特殊環境：數字或許不可盡信，但某些球員可能在特定環境下發揮有所不同，如有些球員作客表現較差、主場表現較好、下雨天會遊魂等。
制定戰術：大數據可清楚顯示全隊優點或缺點，同樣地可以預知對手之前所用的戰術，因此球隊可使用大數據而制定不同戰術，改變守方戰術。
防守能力可大幅提高
大數據對棒球運動其中一個最大影響，是改變了守方戰術（即投球手一方）。過去幾年球會都活用大數據進行分析，預測擊球手如何擊球，進行比賽時，場邊教練會向投球手作出提示，示意應該站的位置及投球線路。
結果在這方面取得成功，令不少球隊相爭模仿。在 2010 年 MLB 球季，多了 2,400 局成功守住本壘（即攻方沒法靠擊球走回本壘得分），而在 2013 年球季更高達 8,000 局守住本壘。
不過卻引來不少球圈人士批評，指這種打法沉悶及無新意，但意味著將來聯盟球隊會更重視防守。
雲端令觀眾也變為專家
大數據同樣可令球迷改變了習慣。以往大數據未盛行的年代，球迷未能接觸太多有關棒球資訊和數據，但現今他們可以自行查閱數據，不論使用電腦、平板電腦及手提電話。
不過數據其實是基於互聯網，而雲端正是以互聯網為基礎，所以球迷其實不知不覺間在使用雲端。有了此等科技，球迷可以自行作出深入分析，看到最新及最真的數據，令他們間接地改變了他們看球方式，甚至可變為專家，更深層次享受球賽。
雖然大數據在 MLB 已經普及，但仍然只是初階，然而這種技術仍每天不停地改進。另一方面，大數據在其他運動如足球及網球應該可以有一番大作為，假以時日大數據或許能左右整場比賽。
Source: SportTechie
