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美国国家篮球协会 (NBA) 是北美的一个职业篮球联盟。该联盟由30支球队组成（美国29支，加拿大1支），是美国和加拿大四大职业体育联盟之一。它是世界上最好的男子职业篮球联赛。
在每场 NBA 比赛的呼喊声和明亮的灯光之外，都有一家全球媒体公司。在一个典型的赛季中，球迷们可以看到他们最喜欢的球队在夏季季后赛之前打 82 场常规赛，创造史诗般的时刻和对决，这些时刻和比赛，定义了一代又一代的超级巨星，并为从洛杉矶到纽约到北京的孩子们重现场景。
NBA有30支球队要打82场比赛，每支球队的价值都超过10亿美元，赛程安排是NBA的重要工作。仅电视收入每年就超过 20 亿美元，来自球迷和广告商的利益相关者都希望他们的球队站在世界的前沿和中心，见证这些运动员创造不可思议的扣篮和戏剧性瞬间。为了获得更高的收益，NBA 需要准确估计每场比赛的收视率，并利用这些信息做出关键决策，包括哪些比赛在哪些网络上播出，以及哪些比赛获得提前推广。幸运的是，像所有主要体育项目一样，NBA有几十年的数据，这些数据来源丰富，可以帮助估算收视率。
也许没有人比 NBA 全球媒体洞察高级经理 Jonathan Berkowsky 更清楚有多少数据可用。Jonathan 将是第一批告诉您拥有数据和从数据中产生洞察力是两件截然不同的事情的人之一。
这就是为什么 NBA 与 Domo 合作，将他们的收视率估算流程从手动计算转变为自动化管道，该流程可以对估算的收视率进行即时评估，所包含的变量集比Dr. James Naismith在1891年首次发明这项运动时所能想象到的要多得多。
在与 Domo 合作之前，Jonathan 的团队必须使用手动流程来比较 Nielsen 的电视收视率历史数据，以便这些数据能够为未来的比赛提供预测性见解。尽管数据来源相同，但手动过程是劳动密集型的，根本没有 NBA 需要的那样准确。
因此，理清一些主要的问题比预想的要困难得多。如果一支球队连续获胜，收视率会怎样？如果球队的巨星受伤了会怎样？是否有一些球迷如此忠诚，以至于他们会在知道自己喜欢的球队不会获胜的情况下仍然观看比赛？NBA 需要更多的数据、更快的速度和灵活性来整合这些数据，这样他们才能获得洞察力，进而在竞争日益激烈的媒体环境中取得成功。
“我们希望我们的流程更加稳健，并拥有比以往更多的数据。我们与 Domo 合作，以一个数据科学解决方案的方式，通过自动化和提高速度，使我们的评估过程更加智能。”
Jonathan Berkowsky | 全球媒体洞察高级经理
借助 Domo，Jonathan 的团队深入研究了各种各样的数据集。在他们众多的见解中，他们发现播放 NBA 比赛的网络是估算收视率的重要变量。此外，哪些球员上场也是一个关键的预测因素。正如Jonathan解释的那样，“超级明星对收视率有很大影响，我们现在已经在模型中构建了我们的超级明星球员因伤病或其他原因缺席的情况，因此可以手动或自动调整估计值。”
球员也是比赛吸引力的关键部分。随着常规赛接近尾声，Jonathan的模型可以评估连胜的球队以及对季后赛很重要的比赛。构建模型后，Jonathan 可以看到它全天候自动更新每个球员、球队和网络的表现。根据 Jonathan 的说法，“我们有很多变量会影响特定比赛的收视率。许多这些变量都可以相互依赖。借助 Domo，我们可以非常准确地做出预估，因为 Domo 收集了庞大的数据集并帮助我们确定了最具影响力的变量。”
了解变量是重要的一步，但 Jonathan 的团队还与 Domo 合作开发了一种组织范围内的数字文化，从而改进了各级决策。正如 Jonathan 所说的那样，“我们能够实施的大量细节是我们以前不知道要关注的，或者我们以前没有资源可以去关注的，这对每个人都有帮助。整个组织都可以访问最新数据，因此我们能够根据数据做出最佳决策。”
与 Domo 的合作帮助 NBA 更好地预测任何特定比赛的收视率。正如Jonathan解释的那样，这些预测从根本上改善了全球粉丝的体验。Jonathan指出：“通过 Domo 以及它提供的速度，我们能够灵活应对日程安排的变化，并且我们可以灵活地查看当前在任何给定时间安排的比赛，并考虑哪些比赛将推动最多的收视率，让我们的粉丝最兴奋。”
除了访问实时数据带来的敏捷性之外，自动化过程还使 Jonathan 的团队能够专注于新方法,为全球粉丝社区改进整体产品。正如 Jonathan 解释的那样，“我们现在能够进行估算的速度非常快。我们可以上传NBA常规赛的整个赛程，并能够自动估计在给定开始时间给定日期的每一场比赛的收视率。在过去，对每场比赛的预估都要手动计算。”
“现在我们能够更快地回答问题，这对我们进行估算的速度非常有益。”
Jonathan Berkowsky | 全球媒体洞察高级经理
粉丝日复一日地获得更好的体验，是Jonathan继续通过 Domo 开发新见解的动力。正如他所说，“我是一个特殊事物的一部分，向世界传递篮球并努力让比赛变得更好。这就是驱使我运用我的技能和学到的东西来帮助这个组织尽可能成功的原因，因为我希望看到篮球在全球范围内取得成功。”
尽管估算收视率是 NBA 成功故事的重要组成部分，但与 Domo 的合作帮助整个组织改进了决策。正如Jonathan解释的那样，他的团队在有人需要数据时被认为是可以求助的人，因为“我们能够成为单一的事实来源，同时足够灵活地提供人们需要的数据。我们现在为整个组织提供数据洞察，这在 Domo 中构建结构非常有帮助，因为有了 Domo，我们可以通过不同的方式查看数据，来找到有趣的洞察。”
Jonathan 表示，与 Domo 合作的一个重要原因是：非技术人员能够使用 Domo 获得关键见解。正如他所指出的，“我们这些参与这个项目的团队成员，不是数据科学家。而且，即使作为一名非数据科学家，Domo 团队也很好地向我解释一切，并向我展示其中的技巧，这样如果我确实需要做出改变，我就可以介入并做出关键的调整。”
最初是与 Domo 合作整合现有数据，现已发展成为一个微妙的自动化模型，使 NBA 能够为全球球迷做出有关其赛事的关键决策。现在，John 和他的团队面临的问题是，他们想在多远的范围内研究更多变量。他的团队最近的一次讨论是，“球队穿的球衣会影响收视率吗？我们的球队有几种不同类型的球衣，这是我们可以调整的数据类型，看看它是否重要。球衣对收视率的潜在影响是有趣的数据类型。”
“随着我们的前进，我们将继续深入挖掘数据以获得更多见解，从而继续改善我们所有利益相关者的体验。”
Jonathan Berkowsky | 全球媒体洞察高级经理