Dataset opportunity
Zenniz — Можливість отримання набору даних потоку подій
Помірний набір даних потоку подій, що зберігається Zenniz, придатний для прогнозування та виявлення аномалій.
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
Угода про обмін даними
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)
Глобальний ринок спортивної аналітики оцінювався в 6,09 мільярда доларів США у 2025 році, і прогнозується, що він досягне 52,05 мільярда доларів США до 2034 року, демонструючи CAGR 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
Офіційний партнер Decathlon з тестування тенісного обладнання (використовує дані для досліджень та розробок)
source ↗ - 🤝Data partnership
Офіційна універсальна система розумного тенісного корту ITA (Intercollegiate Tennis Association)
source ↗ - ✨Signal
Забезпечує відстеження м'яча професійного рівня для тренувань та офіційних матчів у понад 25 країнах
source ↗
Profile
Dataset profile
Type
Набір даних потоку подій
Modality
Часовий ряд
Sector
інший
Volume
Помірний
Freshness
В реальному часі
Rarity
Висока (пропрієтарний)
Accessibility
Обмежений
Legal
Змішане володіння — чутливі до GDPR (перегляд персональних даних)
Buyer persona
Кількісні фонди та команди ШІ для прогнозування попиту
Zenniz володіє пропрієтарним набором даних потоку подій, згенерованим з її екосистеми IoT-сенсорів та камер на корті. Дані, що включають сирі `event_streams`, `image_collection` та інші `iot_data`, захоплюються як безперервний часовий ряд, що робить їх винятково придатними для випадків використання покупцями ШІ в прогнозуванні, таких як прогнозування результативності гравців, результатів розіграшів або ризиків травм.
Глобальний ринок спортивної аналітики оцінювався в 6,09 мільярда доларів США у 2025 році, і прогнозується, що він зросте до 52,05 мільярда доларів США до 2034 року, що зумовлено CAGR 26,92%. [4] Хоча доступ до цих даних вимагає навігації складними питаннями, такими як чутливі до GDPR персональні дані (PII), угоди про спільне володіння даними та вилучення з пропрієтарної екосистеми, їх рідкість та гранулярність пропонують значну конкурентну перевагу для покупців ШІ, які прагнуть скористатися цим ринком з високим зростанням. ⚠ Ретельна перевірка (цінні дані, доступ для переговорів): Містить персональні дані та відеозаписи осіб (чутливі до GDPR); Володіння даними може бути спільним з тенісними клубами або академіями через угоди про послуги; Вимагає вилучення з пропрієтарної екосистеми IoT-сенсорів/камер · корпоративний: незалежний.
Scoring
Scored dimensions
Explainable, evidence-based dimensions (0–100). The radar shows the investment axes.
Ці докази колективно підтверджують, що Zenniz володіє пропрієтарним, високоточним набором даних потоку подій, що фіксує детальні, реальні дані про тенісні матчі з її системи IoT на корті. Цей тип часових рядів даних користується високим попитом з боку кількісних фондів та компаній спортивної аналітики для розробки передових моделей прогнозування для передбачення результативності гравців та результатів матчів. На глобальному ринку спортивної аналітики, який, за прогнозами, досягне 52,05 мільярда доларів США до 2034 року [4], цей унікальний, високо рідкісний набір даних представляє значну можливість для генерації альфи.
See dimension details ↓- Dataset Specificity74
домінуючий 'event_streams', сектор інший, 3 специфічні типи
How sharply the data targets a specific, hard-to-substitute domain or task. Niche, well-defined data scores higher than generic. - Dataset Rarity82
пропрієтарні дані домену
How scarce and proprietary the data is. Unique domain data scores high; openly available data lowers it. - Dataset Volume58
4 збіги доказів
Apparent scale of the data, inferred from the number of evidence hits and any explicit volume mentions. - Dataset Freshness82
в реальному часі/потоковий
How current the data stays — real-time/streaming scores highest, periodic dumps lower. - Training Value84
придатний для прогнозування
How useful the data is for the target AI use-case — its fit for model training or fine-tuning. - Buyer Demand95
попит з боку покупців ШІ надзвичайно високий, зумовлений вибуховим зростанням глобального ринку спортивної аналітики, який зростає зі швидкістю CAGR 26,92%. [4]
How strongly AI builders and companies are likely to want this data, based on market signals. - Legal Accessibility20
обмежений/невідомий
How legally easy the data is to obtain and use — open/API access scores high; PII or regulated data scores low. - Acquisition Feasibility30
середня складність, незалежний
How realistic it is to actually obtain the data, given access difficulty and the holder's corporate structure. - Evidence Strength65
3 типи доказів, 4 збіги
How solid the proof is that the company holds this data — diversity of evidence types and number of hits. - Right to License28
володіння=змішане, ліцензування=gdpr_sensitive
Whether the company can legally license the data out — based on ownership and licensing complexity. - Corporate Independence90
незалежний
Whether the holder can decide alone — an independent company scores higher than a subsidiary of a large group. - Data Orientation67
3 сигнали апетиту до даних (2 типи)
How actively the company invests in data, measured by its data-appetite signals (hires, products, APIs…). - Dormant Data Surplus92
надлишок=високий — пропрієтарні дані, що перевищують вже монетизовані
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
⚠ перевірка — основним бізнесом Zenniz є продаж апаратно-програмної системи та послуг аналітики на основі ШІ тенісним клубам та гравцям, що робить її продавцем інформації, а не власником неактивних даних. Проблеми: Основний продукт компанії — це 'система розумного корту', яка включає апаратне забезпечення (камери, сенсори) та програмне забезпечення для забезпечення відстеження в реальному часі, відеоаналітики, а; Бізнес-модель явно B2B та орієнтована на споживача, включаючи продаж обладнання, підписки (SaaS) та безкоштовний додаток з покупками в додатку для преміум-функцій; Політика конфіденційності компанії прямо зазначає, що вони можуть продавати дані користувачів як частину своїх послуг клубам, тренерам та іншим, що вказує на монетизацію даних; Zenniz позиціонує себе як постачальника 'послуг аналітики ШІ' та 'інсайтів на основі ШІ', що підпадає під критерії виключення 'продаж інформації'. [5
- Deep Qualification90
✓ пройдено — Zenniz в основному продає системи обладнання для розумних кортів клубам, але також пропонує послугу аналітики ШІ за підпискою безпосередньо гравцям, що робить її власником даних, що виникають в результаті. [18, 7] Нещодавній раунд фінансування на суму 6 мільйонів доларів США є сильним тригером для залучення. [4] Однак володіння даними є складним поєднанням між Zenniz, клубами та гравцями, а право на перепродаж даних, чутливих до GDPR, не розглядається в їхніх юридичних документах, що робить його неясним.
Evidence
Dataset evidence & lineage
What the typed evidence proves the company holds — reframed for clarity and set against the market.
Event streams
Докази вказують на структуровані потоки подій від широкої демографії гравців (віком від 8 до 80 років) під час тренувальних вправ, рекреаційної гри та офіційних турнірів, надаючи багаті, різноманітні часові ряди даних для побудови надійних прогнозних моделей.
IoT / sensor data
Це підтверджує збір детальних IoT даних, що описують конкретні ігрові показники, такі як аналітика ударів, швидкість подачі та статистика повернень — ключові характеристики для будь-якої складної моделі результативності гравця.
Image collection
Це вказує на відповідний відео набір даних з багатокамерної системи, що пропонує сирі візуальні докази для відстеження м'яча та потенціал для розробки нових моделей комп'ютерного зору для глибшого аналізу гравця.
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
Anumar — Можливість отримання даних промислових датчиків
View opportunity →іншийМожливості щодо набору даних журналів технічного обслуговування — Ethical Power
View opportunity →мобільністьRocargo — Можливість отримання набору даних регуляторних записів
View opportunity →Data Academy
Learn before you deal
- Ринки даних: пояснення4 min read
- Ліцензування даних, термін за терміном4 min read
- Чи ваші дані коштують грошей?3 min read