PandaScore समीक्षा: पहले ईस्पोर्ट्स डेटा, फिर ऑड्स

PandaScore की स्थापना 2017 में पेरिस में बेटिंग से पहले एक डेटा समस्या सुलझाने के लिए हुई: ईस्पोर्ट्स के नतीजे और आँकड़े बिखरे, देर से आने वाले और असंगत थे। उसका जवाब एक API था, और यही मूल आज भी तय करता है कि कंपनी का इस्तेमाल कैसे होता है।

भावों से पहले डेटा

डेवलपर PandaScore से उसके सार्वजनिक दस्तावेज़ों के ज़रिए मिलता है। API प्रमुख ईस्पोर्ट्स टाइटल के फ़िक्सचर, नतीजे, रोस्टर और आँकड़े देता है, मैचों के दौरान लाइव डेटा के साथ। मीडिया साइटें, फ़ैंटेसी गेम और कम्युनिटी ऐप ऑड्स को छुए बिना इसे इस्तेमाल करते हैं।

बुकमेकरों को एक और परत मिलती है: उसी डेटा पर बने ऑड्स उत्पाद। जिस ऑपरेटर को इवेंट पेज पर आँकड़ों का विजेट और बेट स्लिप में भाव दोनों चाहिए, उसके लिए एक सप्लायर दोनों कवर करता है, जिससे मैच का समय बदलने या रोस्टर बदलने पर मिलाने वाले पहचानकर्ताओं की संख्या घटती है।

ऑड्स-फ़र्स्ट प्रतिस्पर्धियों के मुक़ाबले

अहम तुलना Oddin.gg से है। Oddin.gg पहले ट्रेडिंग कंपनी है; PandaScore ऐसी डेटा कंपनी है जो भाव भी तय करती है। जिस बुक का ईस्पोर्ट्स टर्नओवर इतना बड़ा है कि उसे ट्रेडिंग की गहराई और लाइव रिस्क की परवाह हो, वहाँ ट्रेडिंग-फ़र्स्ट मॉडल आम तौर पर जीतता है। कंटेंट के साथ ईस्पोर्ट्स जोड़ने वाले कैसीनो, या साफ़ डेटा और दस्तावेज़ों को महत्व देने वाली प्रोडक्ट टीम के लिए PandaScore के मॉडल के साथ काम करना आसान है।

सीमाएँ

कोई पारंपरिक खेल नहीं, और बेटिंग उत्पाद बातचीत से तय शर्तों पर आते हैं। हर ईस्पोर्ट्स विशेषज्ञ की तरह, यह पूरे बुक के लिए दूसरा सप्लायर है, सामान्य फ़ीड का विकल्प नहीं।

निष्कर्ष

8.2 के साथ PandaScore हमारे पैमाने पर Oddin.gg से दो दशमलव पीछे है, और यह फ़ासला ट्रेडिंग टूल से आता है। दस्तावेज़ों और बेट स्लिप से बाहर उपयोगिता में वह आगे है।