SAP 데이터 마스터

최근 몇 년 동안 대형 e스포츠, 특히 MOBA가 우리를 머니볼로 몰아넣었습니다. 즉, 분석가를 추가하고 게임에 대한 접근 방식을 안내하기 위해 숫자를 계산하기 시작했습니다. 예외 없이, 우리(Team Liquid)는 세계 최대의 소프트웨어 및 데이터 처리 회사 중 하나인 SAP와의 파트너십을 통해 이러한 표준을 만드는 데 도움을 준 조직 중 하나였습니다.

하지만 여러분이나 우리 중 누구라도 e스포츠에서 데이터의 역할을 얼마나 이해하고 있나요?

당신이 나와 같다면 데이터가 e스포츠의 중요한 부분일 뿐 그 이상은 아니라는 모호한 개념을 이해하게 될 것입니다. 물론, 누구나 기본 통계, 킬, 사망, 어시스트, 선택률, 금지율 등 방송에서 보는 모든 내용을 이해할 수 있습니다. 하지만 e스포츠의 데이터 분석은 방송에서 보는 수치보다 훨씬 더 광범위합니다. 사실, 방송에서 보는 것, 소화 가능한 것들의 단순함이 전체 분야에 대한 오해로 이어질 수 있습니다.

"아마도 일부 오해는 팬들이 보기 쉬운 많은 데이터가 팬들을 위해 만들어졌기 때문일 것입니다." 이것은 League of Legends 팀이라고도 불리는 Team Liquid Honda의 분석가인 Haitham “Haitham” Algbory의 말입니다. “[방송 통계는] 분석을 이해하고 즐길 수 있도록 만들어졌지만, 우리가 팀에서 반드시 사용하는 것은 아닙니다. 우리는 더욱 깊이 있게 접근하고, 더욱 효율적이고 통찰력 있게 접근합니다.”

그 깊이를 탐구하기 위해 Team Liquid Dota의 주요 분석가인 Mathis “Jabbz” Friesel과도 이야기를 나눴습니다. 그런 식으로 장르의 두 대타자 사이에서 무엇이 변화하고 무엇이 동일하게 유지되는지 확인할 수 있었습니다. Jabbz와 Dota의 경우 화려한 데이터는 종종 과대평가되며 더 중요한 것은 효율성입니다.

Jabbz는 e스포츠 팬들이 갖고 있는 데이터에 대한 일반적인 오해에 대해 “대부분의 경우 가장 복잡한 데이터나 가장 화려한 데이터가 필요하지 않습니다.”라고 말했습니다. “가끔은 매우 효율적일 수 있다는 사실만으로도 우리 업계에 큰 도움이 됩니다. 왜냐하면 토너먼트에 참가할 때는 일반적으로 심층적으로 분석할 시간이 그리 많지 않기 때문입니다. 따라서 모든 것을 더 효율적으로 만들고 시간을 절약할 수 있는 도구가 있다는 것은 큰 장점입니다.”

이러한 효율성은 Team Liquid가 수년간 데이터 파트너인 SAP의 도움으로 달성한 것입니다. SAP가 TL에 제공하는 것 중 가장 큰 부분은 SAP HANA 클라우드 — League of Legends와 Dota 모두에서 데이터 분석을 훨씬 쉽게 만들어주는 데이터베이스 프로그램입니다. 데이터베이스를 사용하면 분석가는 데이터 수집보다는 분석에 더 집중할 수 있습니다. Jabbz와 Haitham은 모두 이 분야에서 오랫동안 일해 왔으며 e스포츠 데이터 분석을 위해 특별히 제작된 이 도구 덕분에 이전에는 결코 할 수 없었던 일을 지금 할 수 있게 되었습니다.

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(SAP와 TL은 Kuro 코어까지 거슬러 올라가 5년 동안 파트너 관계를 유지해 왔습니다.)

하이탐은 “저는 단장과 코칭스태프 모두를 지원해 새로운 인재를 발굴하고 있다”고 말했다. “제가 하는 방식은 정기적인 솔로 랭크와 스크림 리포트, 시즌 종료 스카우트 리포트를 제공하는 것입니다. 동부 지역의 아카데미 팀의 경우 동시에 우리는 현장에 있는 일반적인 선수들을 추적하고 우리 도구에 설정한 지표를 기반으로 그들의 향상을 확인합니다." 리그 측에서는 SAP HANA Cloud가 Haitham의 주요 스카우트 도구입니다. 그러나 Jabbz는 데이터를 그런 용도로 사용하지 않습니다. Team Liquid Dota의 경우 데이터는 경기 중심입니다.

Jabbz는 "우리에게 SAP HANA Cloud는 더 다양한 기능을 제공합니다."라고 말했습니다. “우리는 주로 성능과 관련된 작업에 사용합니다. 클라우드의 가장 큰 장점은 원하는 공개 게임을 실제로 가져올 수 있다는 것입니다. 최근 패치에서 상황이 변경되어 메타가 어떻게 진화하는지 항상 최신 상태로 유지할 수 있다고 가정해 보겠습니다. 또한 모든 토너먼트 게임을 다시 볼 수 있으므로 모든 게임, 특히 라이브 이벤트 중에 필요한 모든 정보를 수집할 수 있습니다. 이것은 매우 도움이 됩니다. 이 도구를 사용하면 팀이 어떻게 적응하고 있는지, 팀이 어떻게 생각하고 있는지 빠르게 확인할 수 있으며 해당 정보를 얻는 데 많은 시간을 절약할 수 있습니다. 이전에는 게임에서 리플레이를 열고 모든 항목을 수동으로 스크롤해야 했습니다. .”

리그 팀은 스카우트에 더 많은 데이터를 적용하지만 Haitham은 "[리그] 경쟁에서 발생한 거의 모든 드래프트"에 대한 데이터베이스를 보유함으로써 이점을 얻을 수 있다고 지적합니다.

Haitham은 “우리는 강점과 약점을 분석할 수 있고, 우리가 가지고 있는 지표를 통해 드래프트와 게임 내 성과를 연결할 수도 있습니다.”라고 말했습니다. "그래서 우리는 우리가 가지고 있는 것이 초안에서 우연히 나온 것인지 아니면 실제로 우리가 가지고 있는 데이터에 의해 뒷받침된 것인지 이해할 수 있습니다."

League of Legends와 Dota 2는 핵심적인 측면에서 서로 다른 게임이므로 완전히 다른 데이터 사용 사례로 이어지지만 다른 부분에서도 매우 유사합니다. 둘 다 패턴 인식과 지도 인식이 핵심 게임플레이의 일부인 MOBA입니다. 즉, 데이터 분석에도 중복되는 부분이 많습니다. 대화하기 전까지 Haitham과 Jabbz는 자신들의 게임 간의 유사점을 인식하고 있는 것 같았지만, 게임을 서로 공유하기 전까지는 프로세스가 얼마나 유사한지 정확히 알지 못했습니다.

Jabbz는 “저는 당시 우리 팀 Alphari의 리그 오브 레전드 선수와 이야기를 나눴습니다.”라고 말했습니다. “우리는 개념에 대해 이야기했고 Dota와 League의 많은 개념이 실제로 일치했습니다. 지도가 기본적으로 동일하다는 점을 고려하면 이치에 맞습니다. 나는 비전과 지도 이동이 가장 잘 일치할 것이라고 생각하며 초안도 마찬가지입니다. 저는 이러한 것에서 추출할 수 있는 원시 데이터가 많고 이러한 것에서 얻을 수 있는 패턴이 많다고 생각합니다. 적어도 우리에게는 이것이 가장 많은 작업을 수행할 수 있는 통계입니다.”

Haitham은 이에 동의하고 특히 초기 게임이 가장 강력하고 반복 가능한 패턴이 나타나는 곳이라는 점에 주목했습니다. “경기를 준비할 때 처음 XNUMX~XNUMX분에 집중해요. 대부분의 경우 이는 모든 팀이 수행할 가장 일관된 방식입니다. 그러면 레벨 XNUMX에서 그들은 어디에 서 있습니까? 그들은 시력을 어디에 떨어뜨리나요? 그들은 정글 이동으로 어디로 가는가? 이를 통해 우리는 우리가 직면하고 있는 상대의 유형을 이해할 수 있습니다.”

Jabbz는 초기 게임 리프를 구축하며 대답했습니다. “왜냐하면 우리도 처음 몇 분 동안 대부분 비전을 갖고 있기 때문입니다. 왜냐하면 이후에는 약간 혼란스러워지고 분 제로 무브먼트도 정확히 같은 개념이었기 때문입니다. 따라서 전혀 놀랍지 않습니다. 게임은 매우 유사하지만 분명히 우리는 동일한 결론에 도달했습니다."

이는 TL의 League와 Dota 팀이 모두 올해 강력한 초기 게임으로 알려진 이유를 설명할 수 있습니다. 데이터가 해당 영역에 도움이 될 뿐만 아니라 HANA Cloud 데이터베이스를 사용하면 다른 팀이 실행할 수 있는 정확한 라인 스타일을 준비하고 대응하는 것이 훨씬 쉬워집니다.

Haitham은 "추적 패턴은 우리가 팀에 보여주는 내용에서 매우 큰 부분을 차지합니다."라고 말했습니다. “예를 들어, 여기 Worlds에서는 새로운 형식을 사용하여 상대를 정찰할 수 있는 시간이 매우 짧습니다. 게임 종료 후 12시간도 채 안 남았을 수 있습니다. 따라서 본질적으로 패턴을 추적하기 위해 지난 5, 10, 15개의 게임을 살펴볼 시간이 없습니다. 하지만 우리가 SAP HANA Cloud를 통해 갖고 있는 것은 이 팀의 스타일이 무엇인지, 우리가 집중해야 할 사항이 무엇인지에 대한 정보를 제공하는 핵심 지표와 지도 도구이며, 우리는 그 정보를 가지고 경기에 임합니다.”

Haitham과 Jabbz는 둘 다 데이터를 통해 자신과 팀이 상대방에 맞서는 것을 훨씬 쉽게 만든 특정 사례를 지적할 수 있습니다. Haitham의 경우 이 데이터는 Team Liquid Honda가 Evil Geniuses에 복수하고 월드 챔피언십에 진출하는 데 도움이 되었습니다.

“Evil Geniuses는 주로 미드라인에서 플레이하는 팀이었습니다.”라고 그는 말했습니다. “우리가 플레이한 시리즈에서 그들은 탑 라인에 더 집중하도록 접근 방식을 바꿨습니다. 첫 번째 게임 이후 우리는 그 추세를 알아차리기 시작했고, 그들의 움직임과 패턴을 추적했는데, 이는 두 번째 게임에서도 마찬가지였습니다. 그래서 저는 정글러가 상대를 조기에 발견하려면 어떻게 해야 하는지, 상대가 어디에서 탑 라인에 올 것으로 기대할 수 있는지 이해하도록 도울 수 있었고, 저희는 상대의 맵 움직임에 많은 대응을 할 수 있었습니다. 그 덕분에 우리는 그 시리즈에서 우승할 수 있는 큰 이점을 얻었습니다.”

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(데이터 기반 판독은 왜 표식이 게임 3에서 완벽한 지점을 모두 선택했는지 설명하는 데 도움이 됩니다.)

Jabbz의 경우 데이터 시스템은 그와 그의 팀이 Valve의 개방 회로의 위험을 탐색하는 데 도움이 되었습니다. MOBA의 가장 큰 차이점은 리그가 프랜차이즈이기 때문에 동일한 지역 내 팀 간에 자주 대화가 반복된다는 것입니다. 하지만 Dota에서는 도전자가 공개 예선에서 일어나 완전히 새로운 대화를 통해 참가할 수 있습니다. 많은 기성 팀들이 앞으로의 결과를 모르기 때문에 이 경기에서 화를 냅니다. Jabbz는 자신의 데이터 분석을 통해 그러한 경기가 대본에 맞춰진 듯한 느낌을 주었던 방식을 회상합니다.

“XNUMX년 전, 우리는 상대적으로 새로운 팀을 상대로 온라인 토너먼트를 치렀습니다.”라고 Jabbz는 말했습니다. “우리는 새로운 팀이 경험이 많은 팀에 비해 특정 플레이 스타일을 갖는 데 큰 단점이 있다는 결론에 도달했습니다. 이 특정 새 팀은 항상 똑같은 방식으로 플레이했고 결국 나는 그 사실을 알게 되었습니다. 우리가 그들과 경기를 했을 때 제 선수들은 제가 경기 전에 방금 말한 내용을 문자 그대로 다시 플레이하는 것 같다고 말했습니다. ”

분석가가 올바르게 파악하더라도 플레이어가 참여하도록 설득하는 것은 여전히 어려울 수 있습니다. 결국, 이 선수들은 많은 찬사를 받았으며 숫자보다 자신의 직감을 신뢰할 이유가 많습니다. SAP에 내장된 시각화 도구를 사용하면 분석가가 훨씬 쉽게 나머지 팀 구성원에게 정보를 전달하고 설득할 수 있습니다.

Jabbz는 “팀과 선수들을 설득하는 것이 매우 중요합니다.”라고 말했습니다. “정보는 당신이 만들고 싶은 요점을 팀에 설득하기 위해 쉽게 소화할 수 있어야 합니다. 따라서 SAP HANA Cloud에는 이미지와 그래프를 내보낼 수 있는 기능이 있습니다. 제가 주로 하는 일은 문서를 만들고 인쇄물을 만드는 것입니다. 내보내기 기능은 사람들에게 물리적으로, 종이로, LAN을 통해 제공할 수 있는 필요한 모든 정보가 포함된 인쇄물을 신속하게 디자인하는 데 많은 도움이 됩니다.”

Haitham에 따르면 실제 게임플레이 클립을 사용하여 데이터를 확증할 수 있고 그 반대의 경우도 가능하므로 그가 주장하려는 주장이 무엇이든 더 강력한 근거를 구축하는 데 도움이 되는 경우가 많습니다. 플레이어는 기준점이 있으면 데이터를 더 신뢰하게 되며, 이를 통해 게임에 대한 더 깊은 이해를 얻을 수 있습니다.

Haitham은 “SAP에는 훌륭한 [시각화] 도구가 많이 있습니다.”라고 말했습니다. “우리는 병동이 어디에 있는지, 움직임이 어떤 모습인지 시각화해주는 전체 지도 도구를 갖고 있습니다. 우리는 [이라는 도구를 가지고 있습니다. SAP 분석 클라우드] 플레이어를 위한 차트와 그래프를 만들 수 있는 기회를 제공합니다. 상대의 스타일을 보여주는 데 중요한 비디오나 클립을 사용하고 SAP 도구의 지도나 그래프를 사용하여 이를 지원합니다.”

일부에게는 이러한 모든 세부 사항이 사소하고 심지어 중요하지 않게 들릴 수도 있습니다. 그러나 어떤 코치나 분석가라도 최고 수준의 e스포츠에서는 차이점이 세부 사항에 있다고 말할 것입니다. 거의 모든 플레이어의 기술이 동일할 때 중요한 것은 사소한 이점입니다. 이는 데이터 분석을 성공의 중요한 요소로 만듭니다. 결국 아슬아슬한 승리는 여전히 승리입니다. Haitham과 Jabbz는 둘 다 분석가로서의 역할을 좋아하는 이유로 "작은 마진"을 지적합니다.

“개인적으로 저는 다른 사람들이 동시에 자신의 목표를 달성하도록 돕기 위해 제 자신의 목표를 위해 노력하고 있습니다.”라고 Haitham은 말했습니다. "플레이어들이 비디오 게임을 하면서 과학을 활용하고, 그런 종류의 정보 없이는 불가능할 상대를 이길 수 있다는 것을 보면… 모든 것이 가치 있게 느껴집니다."

“동의합니다. 사람들이 받아들이지 않을 정보를 그들에게 제공하는 것은 항상 매우 만족스러운 일이라고 생각합니다.”라고 Jabbz는 덧붙였습니다. “저희는 그런 점에서 매우 비슷한 것 같아요. 저는 또한 사람들을 돕는 것을 좋아하고 그것이 이 일에서 저에게 기쁨을 줍니다. 꼭 주목을 받거나 무대 앞에 설 필요는 없지만 친구들이 성공하는 모습을 보는 게 정말 좋아요.”