Dataset opportunity
Zenniz — Gelegenheit für Event-Stream-Datensatz
Moderater Event-Stream-Datensatz von Zenniz, nutzbar für Prognosen und Anomalieerkennung.
Score
47.5
Score (0–100) blends weighted dimensions — dataset rarity, training value, buyer demand, evidence strength and right-to-license. 70+ is deal-ready. See the scored dimensions below for the breakdown.Confidence
51%
Action
Datenfreigabevereinbarung
The recommended deal structure for this dataset: Acquire (full buyout), License (paid usage rights), Data Sharing Agreement (controlled access, no transfer of ownership), Partnership (co-development) or Annotation Program (labeling). Chosen from data ownership, licensing complexity and accessibility.Market size (indicative estimate)
Der globale Markt für Sportanalysen wurde 2025 auf 6,09 Milliarden US-Dollar geschätzt und wird voraussichtlich bis 2034 52,05 Milliarden US-Dollar erreichen, mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von 26,92 %.
Lineage
How this lead was derived
The signal-first chain, end to end: recent external signals → qualified niche → resolved data-holder → site verification → scored opportunity. Every lead is explainable.
Concrete evidence this company actively cares about data — why it's ripe for the deal room.
- 🤝Data partnership
Offizieller Tennis-Ausrüstungs-Testpartner von Decathlon (nutzt Daten für F&E)
source ↗ - 🤝Data partnership
Offizielles All-in-One-Smart-Tennisplatzsystem der ITA (Intercollegiate Tennis Association)
source ↗ - ✨Signal
Erfasst professionelle Ballverfolgung für Training und offizielle Spiele in über 25 Ländern
source ↗
Profile
Dataset profile
Type
Event-Stream-Datensatz
Modality
Zeitreihe
Sector
andere
Volume
Moderat
Freshness
Echtzeit
Rarity
Hoch (proprietär)
Accessibility
Eingeschränkt
Legal
Gemischte Eigentümerschaft — DSGVO-sensibel (Überprüfung personenbezogener Daten)
Buyer persona
Quant-Fonds & KI-Teams für Nachfrageprognosen
Zenniz verfügt über einen proprietären Event-Stream-Datensatz, der aus seinem Ökosystem von IoT-Sensoren und Kameras auf dem Spielfeld generiert wird. Die Daten, die rohe `event_streams`, eine `image_collection` und andere `iot_data` umfassen, werden als kontinuierliche Zeitreihe erfasst und eignen sich daher außergewöhnlich gut für KI-Käuferanwendungsfälle im Bereich Prognosen, wie z. B. die Vorhersage von Spielerleistungen, Rally-Ergebnissen oder Verletzungsrisiken.
Der globale Markt für Sportanalysen wurde 2025 auf 6,09 Milliarden US-Dollar geschätzt und wird voraussichtlich bis 2034 auf 52,05 Milliarden US-Dollar anwachsen, angetrieben von einer CAGR von 26,92 %. [4] Obwohl der Zugriff auf diese Daten die Bewältigung von Komplexitäten wie DSGVO-sensiblen personenbezogenen Daten, Vereinbarungen zur gemeinsamen Dateneigentümerschaft und die Extraktion aus einem proprietären Ökosystem erfordert, bieten seine Seltenheit und Granularität einen erheblichen Wettbewerbsvorteil für KI-Käufer, die diesen wachstumsstarken Markt nutzen möchten. ⚠ Sorgfaltspflicht (wertvolle Daten, Verhandlungszugang): Enthält personenbezogene Daten und Videoaufzeichnungen von Personen (DSGVO-sensibel); Dateneigentümerschaft kann über Dienstleistungsverträge mit Tennisclubs oder Akademien geteilt werden; Erfordert die Extraktion aus einem proprietären IoT-Sensor-/Kamera-Hardware-Ökosystem · Unternehmen: unabhängig.
Scoring
Scored dimensions
Explainable, evidence-based dimensions (0–100). The radar shows the investment axes.
Diese Beweise belegen gemeinsam, dass Zenniz einen proprietären, hochauflösenden Event-Stream-Datensatz besitzt, der granulare Echtzeit-Tennisspielaktivitäten aus seinem IoT-System auf dem Spielfeld erfasst. Diese Art von Zeitreihendaten ist bei quantitativen Fonds und Sportanalysenunternehmen sehr gefragt, um fortschrittliche Prognosemodelle zur Vorhersage von Spielerleistungen und Spielergebnissen zu entwickeln. Auf einem globalen Markt für Sportanalysen, der bis 2034 voraussichtlich 52,05 Milliarden US-Dollar erreichen wird [4], stellt dieser einzigartige, hochgradig seltene Datensatz eine bedeutende Alpha-generierende Gelegenheit dar.
See dimension details ↓- Dataset Specificity74
dominante 'event_streams', Sektor andere, 3 spezifische Typen
How sharply the data targets a specific, hard-to-substitute domain or task. Niche, well-defined data scores higher than generic. - Dataset Rarity82
proprietäre Domänendaten
How scarce and proprietary the data is. Unique domain data scores high; openly available data lowers it. - Dataset Volume58
4 Beweistreffer
Apparent scale of the data, inferred from the number of evidence hits and any explicit volume mentions. - Dataset Freshness82
Echtzeit/Streaming
How current the data stays — real-time/streaming scores highest, periodic dumps lower. - Training Value84
geeignet für Prognosen
How useful the data is for the target AI use-case — its fit for model training or fine-tuning. - Buyer Demand95
Die Nachfrage von KI-Käufern ist extrem hoch, angetrieben durch das explosive Wachstum des globalen Marktes für Sportanalysen, der mit einer CAGR von 26,92 % wächst. [4]
How strongly AI builders and companies are likely to want this data, based on market signals. - Legal Accessibility20
eingeschränkt/unbekannt
How legally easy the data is to obtain and use — open/API access scores high; PII or regulated data scores low. - Acquisition Feasibility30
mittelschwere Schwierigkeit, unabhängig
How realistic it is to actually obtain the data, given access difficulty and the holder's corporate structure. - Evidence Strength65
3 Beweistypen, 4 Treffer
How solid the proof is that the company holds this data — diversity of evidence types and number of hits. - Right to License28
Eigentümerschaft=gemischt, Lizenzierung=DSGVO_sensibel
Whether the company can legally license the data out — based on ownership and licensing complexity. - Corporate Independence90
unabhängig
Whether the holder can decide alone — an independent company scores higher than a subsidiary of a large group. - Data Orientation67
3 Datennachfragesignale (2 Typen)
How actively the company invests in data, measured by its data-appetite signals (hires, products, APIs…). - Dormant Data Surplus92
Überschuss=hoch — proprietäre Daten über das hinaus, was bereits monetarisiert wird
Volume and value of proprietary data this company holds BEYOND what it already monetises — the dormant surplus we can unlock. A company can sell some insights AND still sit on a far larger dormant asset. - ICP Audit58
⚠ Überprüfung — Das Kerngeschäft von Zenniz ist der Verkauf eines Hardware-/Softwaresystems und eines KI-gestützten Analysedienstes an Tennisclubs und Spieler, was es zu einem Verkäufer von Intelligenz macht, nicht zu einem Halter von ruhenden Daten. Probleme: Das Hauptprodukt des Unternehmens ist ein 'Smart Court System', das Hardware (Kameras, Sensoren) und Software zur Echtzeitverfolgung, Videoanalyse umfasst; Das Geschäftsmodell ist explizit B2B und kundenorientiert und umfasst Hardwareverkäufe, Abonnements (SaaS) und eine Freemium-App mit In-App-Käufen für Premium-Funktionen; Die Datenschutzerklärung des Unternehmens besagt ausdrücklich, dass es Nutzerdaten im Rahmen seiner Dienstleistungen an Clubs, Trainer und andere verkaufen kann, was auf eine Datenmonetarisierung hindeutet; Zenniz vermarktet sich als Anbieter von 'KI-Analysediensten' und 'KI-gestützten Erkenntnissen', was unter die Ausschlusskriterien des 'Verkaufs von Intelligenz' fällt. [5
- Deep Qualification90
✓ bestanden — Zenniz verkauft hauptsächlich Smart-Court-Hardware-Systeme an Clubs, betreibt aber auch einen direkten KI-Analyse-Abonnementdienst für Spieler, was es zu einem Datenhalter der daraus resultierenden Nebenprodukte macht. [18, 7] Eine kürzlich abgeschlossene Finanzierungsrunde in Höhe von 6 Mio. US-Dollar bietet einen starken Anreiz für eine Zusammenarbeit. [4] Die Dateneigentümerschaft ist jedoch eine komplexe Mischung zwischen Zenniz, den Clubs und den Spielern, und das Recht zum Weiterverkauf der DSGVO-sensiblen Daten wird in ihren rechtlichen Dokumenten nicht angesprochen, was unklar ist.
Evidence
Dataset evidence & lineage
What the typed evidence proves the company holds — reframed for clarity and set against the market.
Event streams
Die Beweise deuten auf strukturierte Event-Streams von einer breiten demografischen Gruppe von Spielern (Alter 8-80) während Trainingsübungen, Freizeitzählungen und offiziellen Turnieren hin, die reichhaltige, vielfältige Zeitreihendaten für den Aufbau robuster prädiktiver Modelle liefern.
IoT / sensor data
Dies bestätigt die Sammlung granularer IoT-Daten, die spezifische In-Game-Metriken wie Schussanalysen, Aufschlaggeschwindigkeiten und Rückschlagstatistiken detailliert beschreiben – die wesentlichen Merkmale für jedes anspruchsvolle Spielerleistungsmodell.
Image collection
Dies deutet auf einen entsprechenden Video-Datensatz aus einem Mehrkamera-System hin, der die rohen visuellen Beweise für die Ballverfolgung und das Potenzial zur Entwicklung neuartiger Computer-Vision-Modelle für eine tiefere Spieleranalyse liefert.
Marketplace
Dataset details
Detailed schema & sample available on access request.
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This listing was generated automatically from public signals. It is not verified, and we are not affiliated with this company.
Coverage
Scanned sources
Deliverable
Premium dataset report
Zenniz Event Stream — a Moderate event stream dataset (Time Series modality) in the other domain. Primary AI use-case: Forecasting. Market signal: Global sports analytics market was valued at USD 6.09 billion in 2025 and is projected to reach USD 52.05 billion by 2034, registering a CAGR of 26.92% (source: Straits Research). [4]. Investment score 47.5/100 (confidence 0.51). Recommended action: Data Sharing Agreement.
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