Az IBM mind a négy tenisz Grand Slam versenyen közreműködik a nézők információval való ellátásában akár a helyszínen, akár a televíziók előtt, akár az online csatornákon figyelik a mérkőzéseket. Újabban azonban a versenyzők, az őket kísérő szakmai stábok, és a verseny lebonyolításáért felelős szakemberek is a Watson szuperszámítógép képességeit kihasználó rendszertől kapnak támogatást.

Egy olyan gyorsan mozgó játék követéséhez gyors számítógépre és analitikus rendszerekre van szükség. Ennek az igénynek teljes mértékben megfelel az IBM kognitív szuperszámítógépe, a Watson. A rajta futó SlamTracker rendszer például a valós idejű adatfolyamok felhasználásával képes elemezni a labdák és a játékosok mozgását, s ennek alapján különféle információkkal látja el a mérkőzések helyszíni és távoli közönségét is, ami jelentősen kibővíti az elérhető szurkolói élményeket.

30 oldal IBMA rendszer fejlesztőit az a meggyőződés hajtotta, hogy a tájékozottabb szurkoló egyben elkötelezettebb és végül boldogabb is lesz. Az IBM felhasználta az elemzési technológiákat annak érdekében, hogy új színt hozzon a játékba. Idén Wimbledonban például már képes volt rá, hogy olyan részleteket is feltárjon, amelyek korábban elképzelhetetlenek lettek volna. Például összehasonlítja a távolságokat, amelyet a négy női elődöntős egy-egy pont megszerzése érdekében átlagosan megtett. Nem meglepő hogy, Serena Williams, a végső győztes, futott a legkevesebbet. Mindössze 5,57 kilométert, és pontonként átlagosan kevesebb mint 8 métert. Ezzel szemben Garbiñe Muguruza, aki a második lett, lényegesen többet szaladt a labdák után, összesen 8,88 kilométer, és pontonként átlagosan több mint 11 métert.

Ezek a részletek nem csak a tenisz szerelmesei számára érdekesek. De a befejezése után 30 percen belül már a játékosok és edzők is megkapják a mérkőzés elemzését, amely hozzájárul, hogy a sportág színvonala folyamatosan javuljon. Hogy miféle adatokhoz jutnak az edzők, arról jó képet adnak Patrick Mouratoglou (Swerena Williams edzője) tévés elemzései, amelynek során az egyes játékosok korábbi mérkőzéseinek jellemzői alapján előrevetíti a várható taktikákat, sőt egy-egy mérkőzés kimenetét is. Ezek a grafikusan is jól szemléltetett tények megmutatnak olyan összefüggéseket, amelyek különben nem volnának nyilvánvalóak még az elhivatottabb rajongóknak sem. Például gyorsan kiderül, hogy a magasra pörgetett balkezes tenyeresek miért olyan nehezen kezelhetők a jobbkezeseknek, akik kétkezes fonákot ütnek. Sőt az is világossá válik, hogy ez nem minden felületen egyformán igaz, s ezért olyan verhetetlen Rafael Nadal a Roland Garroson, de nehezebb a dolga Wimbledonban. Illetve ezek az elemzések megmutathatják, hogy van-e esélye egy játékosnak egy naptári évben megnyerni mind a négy nagy versenyt, és elérni a Grand Slamet, még ha olyan domináns is az adott időszakban, mint jelenleg Novak Djokovic.

A valós idejű elemzések felhívják a figyelmet a kulcsfontosságú pillanatokra és mérföldkövekre is. Sokan kifejezetten egy-egy nagy versenyző rajongói, s nekik külön élményt ad, ha készülhetnek rá, hogy a kedvencük éppen képes lesz-e kivitelezni a versenyen az 1900-ik nyerő ütést, mint ez Roger Federer esetében megtörtént a US Openen. Egy ilyen pont teljesen észrevétlen maradt volna, ha az IBM nem rögzített vagy elemzett volna hatalmas mennyiségű adatot, szavatolva, hogy a média és a rajongók egyaránt éberek lehessenek a figyelemre méltó pillanatokban.