Dataset opportunity
Sruav — Gelegenheit für Sensor-Telemetrie-Datensatz
Moderater Sensor-Telemetrie-Datensatz von Sruav, nutzbar für vorausschauende Wartung und Anomalieerkennung.
Score
69.4
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
49%
Action
Erwerben
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
Globaler Markt für vorausschauende Wartung = 15,60 Milliarden US-Dollar im Jahr 2025, prognostiziert auf 91,04 Milliarden US-Dollar bis 2034, mit einer CAGR von 21,01 % (2026-2034)
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.
- ✨Signal
Nutzt maschinelles Lernen zur Drohnenerkennung und -identifizierung
source ↗
Profile
Dataset profile
Type
Sensor-Telemetrie-Datensatz
Modality
Zeitreihen
Sector
andere
Volume
Moderat
Freshness
Echtzeit
Rarity
Hoch (proprietär)
Accessibility
Teilweise
Legal
Im Besitz des Unternehmens – Lizenzierung sauber
Buyer persona
Anbieter von industrieller KI und Wartungsoptimierung
Sruav besitzt einen Sensor-Telemetrie-Datensatz mit der Modalität Zeitreihen, belegt durch sein Entwicklerportal, Ereignisströme und IoT-Daten. Dieser Datensatz erfasst kontinuierliche Betriebsparameter verschiedener Anlagen und eignet sich daher hervorragend für vorausschauende Wartungsanwendungen, indem er die Erkennung von Anomalien und Mustern ermöglicht, die auf potenzielle Ausfälle hinweisen. Die Integration dieser Daten mit KI/ML-Modellen ermöglicht proaktive Interventionen, reduziert Ausfallzeiten von Geräten erheblich und optimiert die Betriebseffizienz.
Der globale Markt für vorausschauende Wartung wird voraussichtlich 91,04 Milliarden US-Dollar bis 2034 erreichen, mit einer CAGR von 21,01 % von 2026 bis 2034. Dieses substanzielle Marktwachstum unterstreicht die hohe Nachfrage nach hochwertigen Sensordaten zur Stromversorgung von KI/ML-Modellen, die ungeplante Ausfallzeiten um 35-45 % und Wartungskosten um 5-10 % senken können. Trotz der Zugangskomplexitäten aufgrund von sensiblen Daten aus dem Verteidigungs-/Sicherheitssektor und Einschränkungen bei Kundendaten (Militär, Strafverfolgung) machen die Seltenheit und die kritische Natur solch spezialisierter Daten sie außergewöhnlich wertvoll für die Verbesserung der Betriebseffizienz und Einsatzbereitschaft in diesen Sektoren. ⚠ Sorgfaltspflicht (wertvolle Daten, Verhandlungszugang): Sensible Daten aus dem Verteidigungs-/Sicherheitssektor; Kundendaten (Militär, Strafverfolgung) können spezifische Zugangsbeschränkungen haben · Unternehmen: unabhängig.
Scoring
Scored dimensions
Explainable, evidence-based dimensions (0–100). The radar shows the investment axes.
Sruav bietet eine hochgradig proprietäre Sammlung von Sensor-Telemetrie-Daten, hauptsächlich Zeitreihen in der Modalität, die von fortschrittlichen elektronischen Kriegsführungs- und vernetzten Plattformen stammen, die auf Drohnenerkennung und -neutralisierung spezialisiert sind. Dieser einzigartige Datensatz ist für industrielle KI- und Wartungsoptimierungsanbieter, die zukunftsweisende vorausschauende Wartungslösungen entwickeln möchten, von außergewöhnlichem Wert. Da der globale Markt für vorausschauende Wartung bis 2034 voraussichtlich über 91 Milliarden US-Dollar erreichen wird, bietet dieser hochseltene Datensatz einen erheblichen Wettbewerbsvorteil für Käufer, die jetzt innovieren und Marktanteile gewinnen wollen.
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 Rarity70
Proprietäre Domänendaten
How scarce and proprietary the data is. Unique domain data scores high; openly available data lowers it. - Dataset Volume52
3 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 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
Der globale Markt für vorausschauende Wartung, der stark auf Sensor-Telemetrie-Daten für KI/ML-Analysen angewiesen ist, wird voraussichtlich von 2026 bis 2033 mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von 27,9 % wachsen.
How strongly AI builders and companies are likely to want this data, based on market signals. - Legal Accessibility62
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 Feasibility4
Mittelschwere Schwierigkeit, unabhängig
How realistic it is to actually obtain the data, given access difficulty and the holder's corporate structure. - Evidence Strength62
3 Beweistypen, 3 Treffer
How solid the proof is that the company holds this data — diversity of evidence types and number of hits. - Right to License92
Eigentum=besessen, Lizenzierung=sauber
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 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 bereits monetarisierte hinaus
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 Audit92
✓ gutes Ziel – SteelRock Technologies entwickelt und setzt Abwehrsysteme gegen UAVs und Drohnenplattformen ein, generiert Sensor-Telemetrie-Daten als Nebenprodukt seines operativen Geschäfts und scheint diese Daten oder abgeleiteten Erkenntnisse nicht als Kernprodukt zu verkaufen. Probleme: Keine ausdrückliche Bestätigung des KMU-Status mit spezifischer Mitarbeiterzahl oder Umsatzkennzahlen, obwohl sie keine Großkonzerne zu sein scheinen.
Evidence
Dataset evidence & lineage
What the typed evidence proves the company holds — reframed for clarity and set against the market.
Developer portal
Dieser Beweis aus dem Entwicklerportal zeigt Sruavs grundlegende Expertise in elektronischen Kriegsführungssystemen und vernetzten Plattformen und liefert wichtigen Kontext für den hochentwickelten Ursprung ihrer Sensordaten.
IoT / sensor data
Dies bestätigt direkt die Verfügbarkeit von Zeitreihen-Daten, die sich speziell auf die RF-Erkennung und Neutralisierung autonomer Bedrohungen beziehen, was für vorausschauende Wartungsanwendungen sehr relevant ist.
Event streams
Diese Ereignisströme validieren weiter die Präsenz von Zeitreihen-Daten und betonen deren Anwendung in maschinellem Lernen zur Drohnenidentifizierung und -erkennung, was ihre Nützlichkeit für fortschrittliche analytische Modelle unterstreicht.
Marketplace
Dataset details
Geographic coverage
Global
Time range
Real-time
Update frequency
Continuous
Delivery
API
Formats
Time Series, JSON
License
One-time license for predictive maintenance and AI/ML model development. Usage restrictions may apply.
Personal data
No PII
Indicative estimate, derived from public signals — not a quote, not contractual, and not agreed with the company. Is this your company? Correct it.
This proprietary sensor telemetry dataset is highly valuable for predictive maintenance applications, driven by strong demand in a rapidly growing market. Its rarity and real-time freshness command a premium.
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
Sruav 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 = $15.60 billion in 2025, projected to reach $91.04 billion by 2034, with a CAGR of 21.01% (2026-2034). Investment score 69.4/100 (confidence 0.49). Recommended action: Acquire.
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