Dataset opportunity
Zenniz — Gelegenheid voor Event Stream Dataset
Matige event stream dataset in bezit van Zenniz, bruikbaar voor Forecasting en Anomaly Detection.
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
Data Sharing Agreement
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)
De wereldwijde sports analytics markt werd gewaardeerd op USD 6,09 miljard in 2025 en zal naar verwachting USD 52,05 miljard bereiken tegen 2034, met een CAGR van 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
Officieel Tennis Materiaal Test Partner van Decathlon (gebruikt data voor R&D)
source ↗ - 🤝Data partnership
Officieel All-in-One Smart Tennis Court Systeem van de ITA (Intercollegiate Tennis Association)
source ↗ - ✨Signal
Legt professionele baltracking vast voor training en officiële wedstrijden in meer dan 25 landen
source ↗
Profile
Dataset profile
Type
Event Stream Dataset
Modality
Time Series
Sector
andere
Volume
Matig
Freshness
Real-time
Rarity
Hoog (propriëtair)
Accessibility
Beperkt
Legal
Gemengd bezit — GDPR-gevoelig (PII-beoordeling)
Buyer persona
Quant funds & AI-teams voor vraagvoorspelling
Zenniz bezit een propriëtaire Event Stream Dataset gegenereerd uit zijn on-court IoT-sensor- en camera-ecosysteem. De data, die ruwe `event_streams`, een `image_collection` en andere `iot_data` omvat, wordt vastgelegd als een continue Time Series, waardoor het uitzonderlijk geschikt is voor AI-kopersgebruiksscenario's in Forecasting, zoals het voorspellen van spelersprestaties, rally-uitkomsten of blessurerisico's.
De wereldwijde sports analytics markt werd gewaardeerd op USD 6,09 miljard in 2025 en zal naar verwachting groeien tot USD 52,05 miljard tegen 2034, gedreven door een CAGR van 26,92%. [4] Hoewel toegang tot deze data complexiteiten met zich meebrengt, zoals GDPR-gevoelige PII, overeenkomsten voor gedeeld databezit en extractie uit een propriëtair ecosysteem, bieden de zeldzaamheid en granulariteit ervan een significant concurrentievoordeel voor AI-kopers die willen profiteren van deze snelgroeiende markt. ⚠ Diligence (waardevolle data, onderhandelbare toegang): Bevat PII en video-opnamen van individuen (GDPR-gevoelig); Databezit kan gedeeld worden met tennisclubs of academies via serviceovereenkomsten; Vereist extractie uit propriëtair IoT-sensor/camera-hardware-ecosysteem · corporate: onafhankelijk.
Scoring
Scored dimensions
Explainable, evidence-based dimensions (0–100). The radar shows the investment axes.
Dit bewijs toont gezamenlijk aan dat Zenniz een propriëtaire, high-fidelity event stream dataset bezit die gedetailleerde, real-time tenniswedstrijdactiviteiten vastlegt vanuit zijn IoT-systeem op de baan. Dit type time-series data is zeer gewild bij kwantitatieve fondsen en sportanalysebedrijven voor het ontwikkelen van geavanceerde forecasting modellen om spelersprestaties en wedstrijdresultaten te voorspellen. In een wereldwijde sports analytics markt die naar verwachting USD 52,05 miljard zal bereiken tegen 2034 [4], vertegenwoordigt deze unieke, zeer zeldzame dataset een significante alfa-genererende kans.
See dimension details ↓- Dataset Specificity74
dominant 'event_streams', sector andere, 3 specifieke types
How sharply the data targets a specific, hard-to-substitute domain or task. Niche, well-defined data scores higher than generic. - Dataset Rarity82
propriëtaire domeindata
How scarce and proprietary the data is. Unique domain data scores high; openly available data lowers it. - Dataset Volume58
4 bewijspunten
Apparent scale of the data, inferred from the number of evidence hits and any explicit volume mentions. - Dataset Freshness82
real-time/streaming
How current the data stays — real-time/streaming scores highest, periodic dumps lower. - Training Value84
geschikt voor Forecasting
How useful the data is for the target AI use-case — its fit for model training or fine-tuning. - Buyer Demand95
AI-kopersvraag is extreem hoog, gedreven door de explosieve groei van de wereldwijde sports analytics markt, die groeit met een CAGR van 26,92%. [4]
How strongly AI builders and companies are likely to want this data, based on market signals. - Legal Accessibility20
beperkt/onbekend
How legally easy the data is to obtain and use — open/API access scores high; PII or regulated data scores low. - Acquisition Feasibility30
gemiddelde moeilijkheidsgraad, onafhankelijk
How realistic it is to actually obtain the data, given access difficulty and the holder's corporate structure. - Evidence Strength65
3 bewijstypes, 4 hits
How solid the proof is that the company holds this data — diversity of evidence types and number of hits. - Right to License28
bezit=gemengd, licentie=gdpr_gevoelig
Whether the company can legally license the data out — based on ownership and licensing complexity. - Corporate Independence90
onafhankelijk
Whether the holder can decide alone — an independent company scores higher than a subsidiary of a large group. - Data Orientation67
3 data-appetijt signalen (2 types)
How actively the company invests in data, measured by its data-appetite signals (hires, products, APIs…). - Dormant Data Surplus92
overschot=hoog — propriëtaire data bovenop wat al gemonetiseerd is
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
⚠ beoordeling — Zenniz's kernactiviteit is de verkoop van een hardware/software systeem en AI-gestuurde analysediensten aan tennisclubs en spelers, waardoor het een verkoper van intelligentie is, geen houder van slapende data. Problemen: Het primaire product van het bedrijf is een 'smart court systeem' dat hardware (camera's, sensoren) en software omvat voor real-time tracking, videoanalyse, een; Het businessmodel is expliciet B2B en consumentgericht, met hardwareverkoop, abonnementen (SaaS) en een freemium app met in-app aankopen voor premium a; Het privacybeleid van het bedrijf stelt expliciet dat ze gebruikersdata kunnen verkopen als onderdeel van hun diensten aan clubs, trainers en anderen, wat duidt op datamonetisatie is; Zenniz profileert zich als een leverancier van 'AI-analysediensten' en 'AI-gestuurde inzichten', wat valt onder de uitsluitingscriteria van 'verkoop van intelligentie'. [5
- Deep Qualification90
✓ geslaagd — Zenniz verkoopt voornamelijk smart court hardware systemen aan clubs, maar exploiteert ook een directe AI-analysedienst voor spelers, waardoor het een data_holder is van de resulterende bijproductdata. [18, 7] Een recente financieringsronde van $6M biedt een sterke trigger voor betrokkenheid. [4] Echter, databezit is een complexe mix tussen Zenniz, de clubs en de spelers, en het recht om de GDPR-gevoelige data door te verkopen wordt niet behandeld in hun juridische documenten, waardoor het onduidelijk is.
Evidence
Dataset evidence & lineage
What the typed evidence proves the company holds — reframed for clarity and set against the market.
Event streams
Het bewijs wijst op gestructureerde event streams van een breed demografisch spectrum van spelers (leeftijden 8-80) tijdens trainingssessies, recreatief spel en officiële toernooien, wat rijke, diverse time-series data oplevert voor het bouwen van robuuste voorspellende modellen.
IoT / sensor data
Dit bevestigt de verzameling van gedetailleerde IoT data met specifieke in-game statistieken zoals slaganalyses, opsnelheid en retourstatistieken — de essentiële kenmerken voor elk geavanceerd spelersprestatie model.
Image collection
Dit duidt op een bijbehorende video dataset van een multi-camera systeem, die de ruwe visuele bewijzen biedt voor baltracking en de potentie om nieuwe computer vision modellen te ontwikkelen voor diepere speleranalyse.
Marketplace
Dataset details
Detailed schema & sample available on access request.
Want this data?
Request access — we broker a secure deal room. Operator-reviewed, no automatic sharing.
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.
From the marketplace
Explore live data opportunities
Envo Logistics — Gelegenheid voor mobiliteitsevenementendataset
View opportunity →retailZendbox — Gelegenheid voor Event Stream Dataset
View opportunity →mobiliteitPme Express — Gelegenheid voor dataset van mobiliteitsgebeurtenissen
View opportunity →Data Academy
Learn before you deal
- Data marketplaces, uitgelegd4 min read
- Data licenties, term per term4 min read
- Zijn uw gegevens geld waard?3 min read