Dataset opportunity
Pro Vigil — Gelegenheit für Sensortelemeteriedaten
Moderater Sensortelemeteriedatensatz von Pro Vigil, nutzbar für vorausschauende Wartung und Anomalieerkennung.
Score
45
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
58%
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)
Der globale Markt für vorausschauende Wartung hatte 2025 einen Wert von 14,2 Milliarden US-Dollar, mit einer prognostizierten CAGR von 27,9 % (2026-2033).
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
Sensortelemeteriedatensatz
Modality
Zeitreihen
Sector
andere
Volume
Moderat
Freshness
Echtzeit
Rarity
Mittel
Accessibility
Teilweise
Legal
Gemischter Besitz — DSGVO-sensibel (PII-Überprüfung)
Buyer persona
Anbieter von industrieller KI und Wartungsoptimierung
Pro Vigil verfügt über einen bedeutenden Sensortelemeteriedatensatz, der aus seinen Fernüberwachungsoperationen stammt und reichhaltige Zeitreihendaten enthält. Die Sammlung umfasst umfangreiche `iot_data` und `event_streams` von eingesetzten Kameras und Sensoren, was sie für die Entwicklung von vorausschauenden Wartungsmodellen zur Vorhersage von Geräteausfällen, bevor sie auftreten, außergewöhnlich gut geeignet macht.
Der Geschäftswert ist beträchtlich und adressiert den globalen Markt für vorausschauende Wartung, der im Jahr 2025 14,2 Milliarden US-Dollar wert war und voraussichtlich mit einer CAGR von 27,9 % wachsen wird. [3] Während der Zugang die Navigation durch die Anonymisierung von PII in Videodaten und potenziell geteilte Datenbesitzverhältnisse erfordert, bieten die Seltenheit und das hohe Volumen an gekennzeichneten Ereignisdaten in diesem schnell wachsenden Markt einen entscheidenden Vorteil für die Erstellung fortschrittlicher KI-Lösungen. [3] ⚠ Sorgfaltspflicht (wertvolle Daten, Zugang zur Verhandlung): Videodaten enthalten PII (Gesichter, Nummernschilder), die anonymisiert werden müssen.; Datenbesitz kann über Serviceverträge mit Standortbesitzern (Bauwesen/Autohäuser) geteilt werden.; Hohes Volumen an gekennzeichneten 'Ereignisdaten' (Kriminalität vs. Fehlalarm) ist wahrscheinlich proprietär. · Unternehmen: unabhängig.
Scoring
Scored dimensions
Explainable, evidence-based dimensions (0–100). The radar shows the investment axes.
Diese Beweise belegen kollektiv, dass Pro-Vigil einen massiven Sensortelemeterie-Datensatz besitzt, der Hunderte von Millionen von realen Geräteereignissen und Systemreaktionen in verschiedenen Industriesektoren erfasst. Diese Daten sind ein entscheidendes Gut für KI-Anbieter, die vorausschauende Wartungslösungen entwickeln, und ermöglichen es ihnen, robuste Anomalieerkennungsalgorithmen zu trainieren, die Geräteausfälle antizipieren. In einem globalen Markt, der voraussichtlich jährlich um fast 28 % wachsen wird, bietet diese einzigartige Sammlung von Ground-Truth-Daten einen erheblichen Wettbewerbsvorteil für die Optimierung industrieller Abläufe.
See dimension details ↓- Dataset Specificity74
dominantes 'iot_data', Sektor andere, 3 spezifische Typen
How sharply the data targets a specific, hard-to-substitute domain or task. Niche, well-defined data scores higher than generic. - Dataset Rarity58
proprietäre Domänendaten (offen senkt Seltenheit)
How scarce and proprietary the data is. Unique domain data scores high; openly available data lowers it. - Dataset Volume64
5 Beweistreffer
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 Value84
geeignet für vorausschauende Wartung
How useful the data is for the target AI use-case — its fit for model training or fine-tuning. - Buyer Demand95
Die KI-Nachfrage von Käufern ist außergewöhnlich hoch, angetrieben durch den Bedarf an riesigen, realen Sensor- und Ereignisdaten, um die 27,9%ige CAGR des Marktes für vorausschauende Wartung zu nutzen. [3]
How strongly AI builders and companies are likely to want this data, based on market signals. - Legal Accessibility48
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 Feasibility66
mittelschwere Schwierigkeit, unabhängig
How realistic it is to actually obtain the data, given access difficulty and the holder's corporate structure. - Evidence Strength77
4 Beweistypen, 5 Treffer
How solid the proof is that the company holds this data — diversity of evidence types and number of hits. - Right to License28
Besitz=gemischt, 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 Orientation56
2 Datensignale (2 Typen)
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 Audit50
⚠ Überprüfung — Das Kerngeschäft des Unternehmens ist der Verkauf von KI-gestützter Fernvideoüberwachung und -sicherheit als Dienstleistung, was eine Form von Intelligenzprodukt darstellt und somit schlecht geeignet ist. Probleme: Das Kerngeschäft des Unternehmens ist der Verkauf von Intelligenz/Analysen, die aus Sensordaten (Video-Feeds) gewonnen werden, nicht ein Nebenprodukt eines anderen operativen Geschäfts. [9, 14, 17; Das Unternehmen vermarktet sich explizit als 'KI-Videoüberwachungsunternehmen' und Anbieter von 'Fernvideoüberwachungslösungen'. [9, 10, 14]; Das Geschäftsmodell ist 'Überwachung als Dienstleistung' auf Abonnementbasis, was unter die Ausschlusskriterien fällt. [4, 15]; Ihr langfristiges Ziel ist es, aussagekräftige Erkenntnisse aus Video-Feeds für Kunden zu gewinnen, was bestätigt, dass sie im Geschäft des Verkaufs von Intelligenz tätig sind. [16]
- Deep Qualification80
✓ bestanden — Pro-Vigil ist ein starker Kandidat für Dateninhaber, der KI-gestützte Fernsicherungsdienste verkauft und ein wertvolles Nebenprodukt von Ereignis- und Geräte-Telemetriedaten generiert. Obwohl die Bedingungen für den Datenbesitz nicht öffentlich zugänglich sind, wird die direkte Relevanz des Datensatzes für die vorausschauende Wartung durch ihren eigenen Dienst zur Überwachung der Gerätezustände bestätigt.
Evidence
Dataset evidence & lineage
What the typed evidence proves the company holds — reframed for clarity and set against the market.
Downloads / exports
Das Unternehmen veröffentlicht Branchenberichte und Fallstudien, die tiefgreifende Branchenkenntnisse in Sektoren wie Fracht & Logistik aufzeigen und wertvollen Kontext für die primären Sensordaten liefern.
Event streams
Der Datensatz enthält Hunderte von Millionen zeitgestempelter Bewegungswarnungen von Bau- und Automobilstandorten, die die hochvolumigen Ereignisdaten liefern, die für das Training von Vorhersagemodellen unerlässlich sind.
Image collection
Der Inhaber führt ein Protokoll von Tausenden verifizierter Sicherheitsinterventionen, das als hochwertiger, gekennzeichneter Datensatz für das Training und die Validierung von Bedrohungserkennungsalgorithmen dient.
IoT / sensor data
Die Daten umfassen ein Protokoll von über 5,2 Millionen eingesetzten Audio-/visuellen Abschreckungsmitteln, die ein einzigartiges Zeitreihensignal von Systemreaktionen auf erkannte Ereignisse liefern, was für die Modellierung des Geräteverhaltens entscheidend ist.
Marketplace
Dataset details
Detailed schema & sample available on access request.
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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
Pro Vigil Sensor Telemetry — a Moderate sensor telemetry dataset (Time Series modality) in the other domain. Primary AI use-case: Predictive Maintenance. Market signal: Global Predictive Maintenance market was valued at USD 14.2 billion in 2025, with a projected CAGR of 27.9% (2026-2033) (source: Grand View Research). [3]. Investment score 45.0/100 (confidence 0.58). Recommended action: Data Sharing Agreement.
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