Dataset opportunity
Minut — Datensatzmöglichkeit für Sensor-Telemetrie
Umfangreicher Datensatz für Sensor-Telemetrie von Minut, nutzbar für vorausschauende Wartung und Anomalieerkennung.
Score
48
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
83%
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)
Globaler Markt für vorausschauende Wartung = 13,4 Milliarden US-Dollar im Jahr 2025, CAGR 23,2 %.
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 product
Echtzeit-Einblicke in Lärm-, Belegungs- und Klimamonitoring
source ↗
Profile
Dataset profile
Type
Datensatz für Sensor-Telemetrie
Modality
Zeitreihen
Sector
andere
Volume
Groß
Freshness
Echtzeit
Rarity
Mittel
Accessibility
Teilweise
Legal
Im Besitz des Unternehmens — DSGVO-sensibel (Überprüfung personenbezogener Daten)
Buyer persona
Anbieter von industrieller KI und Wartungsoptimierung
Minut verfügt über einen proprietären Datensatz für Sensor-Telemetrie, der von seiner Hardware in Wohngebäuden generiert wird. Diese Zeitreihen-Daten umfassen Metriken wie Lärmpegel, Temperatur, Luftfeuchtigkeit und Bewegung und liefern einen reichen, kontinuierlichen Strom von Umwelt- und Gerätegesundheitsinformationen, ideal für das Training von vorausschauenden Wartungsmodellen, um Hardwareausfälle oder anomale Umweltbedingungen vorherzusagen.
Diese Daten sind im globalen Markt für vorausschauende Wartung äußerst wertvoll, der 2025 einen Wert von 13,4 Milliarden US-Dollar hatte und voraussichtlich mit einer jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von 23,2 % wachsen wird. [1] Trotz Zugangserschwernissen, die eine strikte Anonymisierung von Wohngebäudedaten und eine vertragliche Überprüfung des Dateneigentums erfordern, machen die seltene Natur des Datensatzes und sein datenschutzfreundliches Design (keine Kameras oder Audioaufnahmen) ihn zu einem sehr gefragten Vermögenswert für die Entwicklung von KI-Lösungen der nächsten Generation in einem sich schnell entwickelnden Markt. ⚠ Sorgfaltspflicht (wertvolle Daten, Verhandlungszugang): Daten werden über proprietäre Hardware-Sensoren in Privathaushalten gesammelt, was eine strikte Anonymisierung erfordert; Datenschutzfreundliches Design (keine Kameras/Aufnahmen) vereinfacht einige Aspekte, schränkt aber den Zugriff auf Rohaudio ein; Eigentum an Roh-Telemetrie vs. Kundeneinblicke erfordert vertragliche Überprüfung. · Unternehmen: unabhängig.
Scoring
Scored dimensions
Explainable, evidence-based dimensions (0–100). The radar shows the investment axes.
Öffentliche Beweise bestätigen, dass Minut eine beträchtliche Menge an Zeitreihen-Daten besitzt, die von seinen proprietären IoT-Sensoren generiert werden. Dieser Datensatz erfasst reale Umweltbedingungen, einschließlich Temperatur, Luftfeuchtigkeit, Lärm und Belegungsgrad, die für das Training von vorausschauenden Wartungsalgorithmen entscheidend sind. Für KI-Anbieter im industriellen Bereich und im Bereich der Wartungsoptimierung bietet dieser Datensatz einen direkten Weg zur Entwicklung präziserer Modelle für einen globalen Markt, der bis 2025 voraussichtlich 13,4 Milliarden US-Dollar erreichen wird. Der Erwerb dieser einzigartigen Telemetrie-Daten könnte die Produktentwicklung erheblich beschleunigen und den Wettbewerbsvorteil in einem sich schnell entwickelnden Sektor verbessern.
See dimension details ↓- Dataset Specificity62
dominante 'iot_data', Sektor andere, 2 spezifische Typen
How sharply the data targets a specific, hard-to-substitute domain or task. Niche, well-defined data scores higher than generic. - Dataset Rarity46
proprietäre Domänendaten (offen senkt Seltenheit)
How scarce and proprietary the data is. Unique domain data scores high; openly available data lowers it. - Dataset Volume94
10 Treffer
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 Value74
geeignet für vorausschauende Wartung
How useful the data is for the target AI use-case — its fit for model training or fine-tuning. - Buyer Demand90
KI-Nachfrage von Käufern ist außergewöhnlich hoch, angetrieben durch die schnelle Expansion des globalen Marktes für vorausschauende Wartung mit einer CAGR von 23,2 %, da Unternehmen zunehmend IoT und KI einsetzen, um Ausfallzeiten zu reduzieren. [1]
How strongly AI builders and companies are likely to want this data, based on market signals. - Legal Accessibility60
offener/API-Zugang
How legally easy the data is to obtain and use — open/API access scores high; PII or regulated data scores low. - Acquisition Feasibility84
mittelschwere Schwierigkeit, unabhängig
How realistic it is to actually obtain the data, given access difficulty and the holder's corporate structure. - Evidence Strength100
7 Evidenztypen, 10 Treffer
How solid the proof is that the company holds this data — diversity of evidence types and number of hits. - Right to License62
Eigentum=firmeneigen, 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 Orientation39
1 Datensignale (1 Typ)
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 Audit75
⚠ Überprüfung — Minut ist ein schlechtes Ziel, da sein Kerngeschäft der Verkauf eines abonnementbasierten Intelligenzdienstes ist, der Echtzeit-Einblicke und Analysen aus seinen proprietären Sensordaten liefert, was es zu einem Intelligenzanbieter und nicht zu einem Halter von ruhenden Daten macht. Probleme: Das Kernprodukt des Unternehmens ist nicht der Hardware-Sensor selbst, sondern die abonnementbasierte Softwareplattform, die 'proaktive Einblicke in Immobilien' und Analysen liefert; Dieses Geschäftsmodell des Verkaufs von Zugriff auf Analysen und Warnungen ist eine Form von 'Intelligence-as-a-Service', die ausdrücklich vom ICP als 'schlechtes Ziel' ausgeschlossen ist; Das Unternehmen nutzt bereits KI und maschinelles Lernen in seinen Produkten, z. B. zur Erkennung von Zigarettenrauch und zur Gästekommunikation, was bestätigt, dass es Intelligenz verkauft; Sie bieten eine kommerzielle API für Kunden an, um auf Sensordaten zuzugreifen und benutzerdefinierte Integrationen zu erstellen, was auf eine klare, bestehende Datenmonetarisierungsstrategie hindeutet. [21]
- Deep Qualification70
✓ bestanden — Minut ist ein Datenhalter mit einem sehr kohärenten Datensatz für die Nische. Eine kürzlich erfolgte Series-B-Erweiterung bietet einen starken Auslöser, aber die Datenbesitzrechte sind in ihren rechtlichen Dokumenten nicht ausdrücklich definiert, was eine wichtige Hürde für die Sorgfaltspflicht darstellt.
Evidence
Dataset evidence & lineage
What the typed evidence proves the company holds — reframed for clarity and set against the market.
Event streams
Das Unternehmen betreibt Echtzeit-Ereignisströme, die Zustände von Immobilien wie die Belegung verfolgen und den kontinuierlichen Datenfluss liefern, der für dynamische KI-Modelle zur Optimierung der Ressourcenzuweisung erforderlich ist.
API access
Eine moderne, REST-basierte API ist verfügbar, die es Käufern ermöglicht, die Sensordaten programmatisch in ihre eigenen Systeme und KI-Workflows mit minimalem Entwicklungsaufwand zu integrieren.
IoT / sensor data
Der Datensatz enthält granulare IoT-Daten, einschließlich Temperatur, Luftfeuchtigkeit und Akkuladestand des Geräts, die direkte Eingaben für das Training von hochwertigen vorausschauenden Wartungsmodellen sind.
Developer portal
Die Existenz eines Entwicklerportals mit API-Dokumentation signalisiert, dass die Daten gut strukturiert und unterstützt sind, was die Integrationsreibung für das Entwicklungsteam eines Käufers reduziert.
JSON files
Die Verwendung von JSON-Payloads bestätigt, dass die Daten in einem standardmäßigen, maschinenlesbaren Format geliefert werden, was eine sofortige Kompatibilität mit modernen KI-Entwicklungsstacks gewährleistet.
Knowledge base / docs
Eine technische Wissensdatenbank mit API-Dokumentation liefert weitere Beweise für die Datenreife und gibt Käufern Vertrauen in die Nutzbarkeit und den langfristigen Wert des Datensatzes.
Downloads / exports
Eine kundenorientierte Webanwendung mit einer Download-Funktion existiert, was auf einen etablierten Mechanismus für Benutzer hindeutet, um Dateien abzurufen, die für die Massendatenlieferung angepasst werden könnten.
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
Minut Sensor Telemetry — a Large sensor telemetry dataset (Time Series modality) in the other domain. Primary AI use-case: Predictive Maintenance. Market signal: Global Predictive Maintenance Market = $13.4 billion in 2025, CAGR 23.2% (source: Market.us). Investment score 48.0/100 (confidence 0.83). Recommended action: Data Sharing Agreement.
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