Dataset opportunity
Listenfield — فرصة مجموعة بيانات سجلات البحث والاستعلام
مجموعة بيانات سجلات بحث واستعلام كبيرة لدى Listenfield، قابلة للاستخدام لـ RAG وملاءمة البحث.
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
92%
Action
اتفاقية مشاركة البيانات
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
بلغت قيمة سوق تحليلات الزراعة العالمي 3.6 مليار دولار في عام 2025 ومن المتوقع أن تنمو بمعدل CAGR يبلغ 13.8% (2026-2033) (المصدر: Grand View Research). [1]
Recent dated external facts that triggered this opportunity — auditable provenance.
- 📰press2026-08-01
2026 grain yields fall by 30% in parts of UK
agriland.ie ↗ - 📰press2026-07-31
Tracking tar spot with Albert Tenuta
realagriculture.com ↗ - 📰press2026-07-31
Le podcast du 31 juillet 2026
lafranceagricole.fr ↗ - 📰press2026-07-31
From garden to farmers market: Lessons from a first-time vendor
farmprogress.com ↗ - 📰press2026-07-31
Aide à l’achat d’engrais azotés : le guichet ouvre ce vendredi 31 juillet
lafranceagricole.fr ↗
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.
Profile
Dataset profile
Type
مجموعة بيانات سجلات البحث والاستعلام
Modality
نص
Sector
أخرى
Volume
كبير
Freshness
في الوقت الفعلي
Rarity
عالية (خاصة)
Accessibility
مقيد
Legal
ملكية مختلطة — حساسة للائحة العامة لحماية البيانات (مراجعة المعلومات الشخصية التعريفية)
Buyer persona
فرق تطبيقات نماذج اللغة الكبيرة (LLM) وموردي البحث المؤسسي
تمتلك Listenfield مجموعة بيانات سجلات البحث والاستعلام المتخصصة ذات الوسيط النصي، والمشتقة من منصتها SaaS الزراعية. تحتوي مجموعة البيانات هذه على استعلامات مستخدمين واقعية حول ممارسات الزراعة، معززة بأدلة قيمة مقابلة مثل بيانات إنترنت الأشياء (iot_data)، وبيانات جغرافية (geo_data) دقيقة، ومحتوى أنشأه المستخدمون. هذا المزيج الفريد من نص الاستعلام والحقيقة الأساسية متعددة الوسائط يجعله مناسبًا بشكل استثنائي لتدريب وضبط نموذج RAG، مما يمكّنه من تقديم إجابات دقيقة ومدركة للسياق لأسئلة زراعية معقدة.
تتجسد القيمة التجارية في سوق تحليلات الزراعة (Agriculture Analytics)، الذي بلغت قيمته 3.6 مليار دولار في عام 2025 ومن المتوقع أن ينمو بمعدل CAGR يبلغ 13.8% من عام 2026 إلى عام 2033. [1] على الرغم من تعقيدات الوصول بسبب المعلومات الشخصية التعريفية (PII)، وملكية البيانات المشتركة، وقيود الاستحواذ المحتملة، فإن ندرة هذه المجموعة البيانات وقابليتها للتطبيق المباشر على قطاع الذكاء الاصطناعي في الزراعة عالي النمو تمثل فرصة كبيرة. تكمن قيمتها في توفير ميزة تنافسية لمشتري الذكاء الاصطناعي الذين يطورون حلول زراعية متطورة تعتمد على البيانات. ⚠ العناية الواجبة (بيانات قيمة، وصول للتفاوض): تتضمن البيانات معلومات شخصية تعريفية (PII) وبيانات جغرافية دقيقة للمزارع (حساسة للخصوصية بموجب اللائحة العامة لحماية البيانات GDPR)؛ الملكية مشتركة مع المزارعين/العملاء لسجلات زراعية محددة؛ العمل الرئيسي هو لوحة معلومات SaaS التي قد تقيد الاستحواذ على البيانات الأولية · مؤسسي: مستقل.
Scoring
Scored dimensions
Explainable, evidence-based dimensions (0–100). The radar shows the investment axes.
تثبت هذه الأدلة بشكل جماعي أن Listenfield تمتلك تدفقًا خاصًا من المساهمات التي أنشأها المستخدمون، بما في ذلك الدردشات ومناقشات المنتديات ونشاط البحث المباشر من منصتها الزراعية. تلتقط مجموعة البيانات هذه النية الصريحة والمفردات المتخصصة للمزارعين والمتخصصين في التكنولوجيا الزراعية، مما يجعلها أصلًا ذا قيمة عالية لـ فرق تطبيقات نماذج اللغة الكبيرة (LLM) التي تبني أنظمة RAG خاصة بالمجال. في سوق تحليلات الزراعة العالمي الذي من المتوقع أن ينمو بنسبة 13.8% سنويًا، يوفر هذا المصدر الفريد لـ استعلامات البحث وتفاعلات المستخدمين ميزة تنافسية كبيرة.
See dimension details ↓- Dataset Freshness82
في الوقت الفعلي/تدفق
How current the data stays — real-time/streaming scores highest, periodic dumps lower. - Training Value100
مناسب لـ RAG
How useful the data is for the target AI use-case — its fit for model training or fine-tuning. - Buyer Demand85
الطلب من مشتري الذكاء الاصطناعي مرتفع، مدفوعًا بمعدل نمو سنوي مركب سريع يبلغ 13.8% لسوق تحليلات الزراعة والحاجة الملحة لبيانات متخصصة ومتعددة الوسائط لتدريب نماذج RAG فعالة للزراعة الدقيقة. [1]
How strongly AI builders and companies are likely to want this data, based on market signals. - Legal Accessibility14
وصول مفتوح/واجهة برمجة تطبيقات
How legally easy the data is to obtain and use — open/API access scores high; PII or regulated data scores low. - Acquisition Feasibility48
صعوبة متوسطة، مستقل
How realistic it is to actually obtain the data, given access difficulty and the holder's corporate structure. - Dataset Specificity98
يهيمن 'سجلات البحث'، قطاع آخر، 5 أنواع محددة
How sharply the data targets a specific, hard-to-substitute domain or task. Niche, well-defined data scores higher than generic. - Dataset Rarity82
بيانات مجال خاصة (الفتح يقلل الندرة)
How scarce and proprietary the data is. Unique domain data scores high; openly available data lowers it. - Dataset Volume100
27 نتيجة دليل
Apparent scale of the data, inferred from the number of evidence hits and any explicit volume mentions. - Evidence Strength100
7 أنواع دليل، 27 نتيجة
How solid the proof is that the company holds this data — diversity of evidence types and number of hits. - Right to License28
الملكية = مختلطة، الترخيص = حساس للائحة العامة لحماية البيانات
Whether the company can legally license the data out — based on ownership and licensing complexity. - Corporate Independence90
مستقل
Whether the holder can decide alone — an independent company scores higher than a subsidiary of a large group. - Data Orientation73
3 إشارات لشهية البيانات (3 أنواع)
How actively the company invests in data, measured by its data-appetite signals (hires, products, APIs…). - Dormant Data Surplus92
فائض = مرتفع، 5 إشارات خارجية حديثة — بيانات خاصة تتجاوز ما يتم تحقيق الدخل منه بالفعل
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
⚠ مراجعة — هذا هدف سيء لأن عمله الأساسي هو بيع برامج مدفوعة بالذكاء الاصطناعي (FarmAI)، وتحليلات (لوحات معلومات)، وبيانات كخدمة (AgroAPI) لقطاع الزراعة، وهو فئة مستبعدة. المشاكل: المنتجات الأساسية للشركة هي برامج الذكاء الاصطناعي وواجهات برمجة تطبيقات البيانات، والتي يتم استبعادها صراحةً بموجب مؤشر العملاء المحتملين (ICP)؛ نموذج العمل هو خدمة اشتراك B2B لمنصتها SaaS وواجهة برمجة التطبيقات، وليس بيع منتج مادي أو خدمة مع بيانات كمنتج ثانوي. [5، 9]؛ البيانات التي تستخدمها إما مصدرها أطراف ثالثة (الطقس، الأقمار الصناعية) أو تخص عملاءها (بيانات المزارع)، وهي ليست بيانات خاصة تم إنشاؤها كـ؛ عرض القيمة الكامل للشركة يعتمد على بيع الذكاء والتحليلات، وهو تعارض مباشر مع متطلب 'البيانات الخاملة'. [2، 3، 4]
- Deep Qualification80
✓ اجتياز — Listenfield هي مزود SaaS لتحليلات الزراعة، وليست بائعة بيانات؛ عملها الأساسي هو منصة FarmAI التي تولد بيانات خاصة كمنتج ثانوي. مجموعة البيانات الأساسية معقولة ولكن الوصول معقد بسبب الملكية المشتركة للبيانات مع المزارعين، وشروط الاستخدام الصارمة، ووجود معلومات شخصية تعريفية حساسة.
Evidence
Dataset evidence & lineage
What the typed evidence proves the company holds — reframed for clarity and set against the market.
Geospatial data
تجمع Listenfield صراحةً بيانات جغرافية مكانية للمستخدمين، بما في ذلك الإحداثيات ومعلومات الزراعة، وهي ضرورية لبناء خدمات ذكاء اصطناعي زراعية مدركة للموقع.
IoT / sensor data
تشير هذه الأدلة إلى جمع بيانات سلاسل زمنية من أجهزة استشعار مادية وأقمار صناعية، وهي قيمة لإنشاء مجموعات بيانات الحقيقة الأساسية للمراقبة الزراعية.
Downloads / exports
تمنح شروط المنصة المستخدمين ترخيصًا لـ تنزيل المحتوى، مما يشير إلى توفر تقارير جدولية منظمة أو تصديرات بيانات لتحليل المستخدم.
Search / query logs
تؤكد شروط المنصة التي تحمي من الكشط الآلي لوظيفة البحث الخاصة بها بشكل غير مباشر وجود محرك بحث خاص، والذي يولد سجلات استعلام مستخدم قيمة.
User-generated content
تستضيف المنصة مساهمات أنشأها المستخدمون مثل الدردشات والمنتديات، مما يخلق مصدرًا غنيًا لـ نص متخصص بالمجال غير منظم مثالي لتدريب أنظمة الذكاء الاصطناعي الحوارية وأنظمة RAG.
Industrial data
تشير الأدلة إلى جمع بيانات صناعية متخصصة، مثل نتائج تحليل التربة، المستخدمة للنمذجة التنبؤية من التربة إلى الحصاد.
Image collection
تجمع الخدمة صورًا حملها المستخدمون من خلال منصتها، مما يوفر مجموعة بيانات مرئية فريدة لتدريب نماذج الرؤية الحاسوبية على صحة المحاصيل وظروف الزراعة.
Marketplace
Dataset details
Detailed schema & sample available on access request.
Coverage
Scanned sources
Deliverable
Premium dataset report
Listenfield Search & Query Logs — a Large search & query logs dataset (Text modality) in the other domain. Primary AI use-case: RAG. Market signal: Global Agriculture Analytics market was valued at $3.6 billion in 2025 and is projected to grow at a CAGR of 13.8% (2026-2033) (source: Grand View Research). [1]. Investment score 47.5/100 (confidence 0.92). Recommended action: Data Sharing Agreement.
From the marketplace
Explore live data opportunities
Hartmann International — API-Accessible Dataset Opportunity
View opportunity →أخرىCruxbv — فرصة مجموعة بيانات السجلات التنظيمية
View opportunity →التنقلفرصة مجموعة بيانات السجلات التنظيمية من Cargolution
View opportunity →