1、数据收集
实时追踪比赛是一项复杂的挑战。
首先，要为环法自行车赛的每一辆自行车安装一个简单的装置，每秒钟捕获一个GPS定位点。
然后，技术人员将这些位置数据与电视直播图像一起传送，并立即由专家进行分析。专家们使用这些数据来计算实时状况，如车手速度和相对距离。
把这些信息和第三方数据合并到一起，还可以进行更精细的分析，以表现坡度和海拔变化、天气影响以及视觉增强的3D地图。
到今年环法自行车赛结束时，将有超过1.5亿个数据点被捕获、收集、处理并转换成有趣的故事，供车迷们在移动、社交、数字和广播中欣赏。
实现这一壮举的是一个强大的实时大数据分析平台。该平台收集所有这些数据，进行清理，丰富和增强，最终产生出一组清晰的图像，讲述令人着迷的故事。机器学习算法也被用于进行精准的比赛预测。
2、大数据卡车中队
没有幕后工作人员的支撑，联网自行车这项技术亦难以发挥其作用。数千名工作者在环法自行车赛中夜以继日地工作，就像是一个成功企业的缩影。
在法国的每一个角落，超过100辆载有最新技术和最聪明头脑的卡车不顾风雨，忠实地跟随着比赛。每天，工作人员会在各赛段的终点线上安营扎寨，建立一个充满活力的数据创新的场所。
全部比赛数据都会流经这个“技术集市”：广播公司、数字解决方案提供商、活动组织者和合作伙伴、22支自行车队……所有的这些在这21天的史诗般旅程中走到了一起。
从企业的角度来看，成功的数据团队永远不能是单打独斗，而是要和其他业务部门紧密配合。
3、保持活力
环法自行车赛期间，数据工作者在一天当中几乎没有休息时间。在宝贵的几个小时的酣睡之后，团队会早早地起床，并立刻前往新赛段的终点线。
大数据卡车会连夜从上一赛段出发，进行赛前检查，确保所有的电缆正常工作，以支持不同技术提供商之间的网络集成。
视频资料也会建立起来，以便可视化从每个车手的自行车上收集来的实时数据。团队正在为接下来的一天做好准备。
一旦比赛开始，真正的工作就开始了；团队会监测数字和电视网络，确保正在生成的是与广播视觉效果相关的数据，让故事被描绘得尽可能准确和有趣。
赛后是对一天进行反思和分析的时候。团队每天都会聚集在一起做一次汇报，评估比赛进行得如何：他们在这个赛段学到了什么，明天需要关注的是什么，以及在剩下的赛段该做些什么。
对细节的关注，和对人员与过程的持续分析——这也是一家企业的数据团队应该格外重视的。
此外，团队也需要不断地创新，以确保如果出了什么问题，都有人能马上来解决这个问题。
4、远程协作
法国很大。这个不断移动的复杂技术中心（大数据卡车）每天长途跋涉，经常穿越偏远的山区，有时会失去连接，以及带来其他类似的后勤问题。
随着时间的推移，世界领先的自行车队和环法自行车赛的幕后工作团队已经转向了一种模式，在这种模式下，许多技术解决方案、操作和支持都是由世界各地的远程团队执行的——从南非到英国，从美国到澳大利亚。
这种敏捷反应和利用全球技术基础的能力，对任何企业来说都是一种资产，绝不仅仅适用于自行车团队。
5、故障预期
团队必须为途中可能发生的各种意外做好精心的准备，比如在紧急情况下，通过一些备用笔记本电脑运行一个非常精简版的技术解决方案。
企业需要认识到他们可以使用灵活的技术来创建一个团队，这些团队能够应对各种各样的情况，同时专注于有效地交付特定的成果。
每年的环法自行车赛都会在电视广播和图形中增加新元素，以更有成效地讲述这些故事；数字网站会不断地改善；分析平台也会不断升级，以满足持续增长的电视和数字观众的需求。
机器学习算法正在变得更加聪明，不仅仅让后台操作更有效率和更健壮，也为赛事的终端客户（自行车迷）提供了真正的无与伦比的观看体验。
