세이버 메트릭스, `야구 분석`에서 배우는 빅데이터 성공 비결

□ 요약
○ 야구는 일찍부터 기록의 경기라 불렸으나 최근 IT 발전에 힘입어 방대한 데이터 추적 및 분석 기술이 접목되고 있다. 이전과는 다른 선수 역량 평가 모델링법과 구단 경영 효율화 방안이 개발되면서 성공적인 빅데이터 활용 사례로서 주목받고 있음

□ 주요 내용
○ 모든 스포츠 종목은 기록을 남기지만 야구를 일컬어 기록의 경기라고 평가하는 것은 경기도중 일어난 이벤트를 최대한 꼼꼼히 기록하기 때문임

○ 야구의 기록은 단순한 기록에서 점차 분석의 대상으로 발전했으며, 1970년대 세이버 메트릭스가 등장하면서 그 데이터의 중요성이 부각되기 시작함

○ 세이버 메트릭스와 머니볼이 야구계를 넘어 기업 경영인들에게 큰 호응을 얻은 이유는 모든 데이터를 승리하는 방법이라는 관점에서 재해석했기 때문임

○ 빌 제임스의 혁신적인 발견은 매우 많지만 그 중 가장 유명한 것이 궁극적 목적인 팀의 승리와 관련된 소위 ‘피타고라스 기대승률’이란 수식임

○ 세이버 메트릭스의 관점에 따르면 선수에 대한 평가 지표가 달라지게 되며, 가장 빈번히 회자되는 것이 타자를 평가할 때 타율 대신 OPS(On base percentage Plus Slugging percentage)를 사용하는 것임

○ OPS와 같은 지표를 통해 선수 개개인의 활약을 득점이나 실점으로 나타내면 그 선수의 존재가 팀 승리에 얼마나 기여했는지를 구체적으로 알 수 있음

○ OPS를 포함한 세이버 메트릭스의 지표들은 보다 객관적인 평가 기준으로 인정받고 있으며 한정된 예산 내에서 강팀을 만들어야 하는 구단들에게 필수불가결한 도구로서 활용되고 있음

○ 팀의 선수 구성 이외에도 프로야구 구단 운영에서 데이터 분석의 중요성이 커지고 있음

○ 야구 데이터 분석의 새로운 지평을 연 세이버 메트릭스는 최근 빅데이터와 접목되면서 분석의 범위가 한층 확장돼 새로운 전기를 맞고 있음

○ 트래킹 기술을 이용한 데이터의 자동 수집은 야구를 물리적 현상으로 파악할 수 있는 토대를 마련함으로써 야구의 본질에 대한 이해를 한층 심화시키는 데 기여함

○ 빅데이터 덕분에 야구가 물리 현상으로 이해되면서 투수의 능력이 보다 명확히 파악되고 평가되고 시작함

○ 타자의 평가 기준은 트래킹 기술의 도입에 의해 한층 더 빠르게 변화될 가능성이 큼

○ 빅데이터와 트래킹 기술이 지금까지 객관적으로 평가할 수 없었던 야수를 규명하는 데에도 활용되고 있는데, 대표적인 예가 포수의 포구 능력임

○ 트래킹 시스템 도입에 의한 야구 분석의 신기원은 구장 전체를 조감으로 촬영해 수비하는 야수와 주자의 움직임에서 데이터를 측정하는 ‘FIELD f/x'에서 정점을 이룸

○ 빅데이터에 의해 자원 부족이나 데이터 부족이라는 족쇄가 풀리면서 미국에서는 세이버 메트릭스를 활용해 새로운 인사이트를 얻으려는 경쟁이 전개되기 시작함

○ 빅데이터에 대한 논의가 무성한 가운데 야구가 새로운 분석 패러다임이란 빅데이터의 본질을 가장 잘 보여주는 성공적인 활용 사례로 꼽히고 있음