Dataset opportunity
Oportunidad de Conjunto de Datos de Registros de Mantenimiento — Codeomedical
Conjunto de datos de registros de mantenimiento moderado en poder de Codeomedical, utilizable para Mantenimiento Predictivo y Detección de Anomalías.
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
49%
Action
Asociación (nivel de grupo)
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)
El mercado Global de Mantenimiento Predictivo en Salud se estima que alcanzará los 1.4 mil millones de dólares en 2026, con una CAGR del 23.8% (2026-2036).
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
Conjunto de Datos de Registros de Mantenimiento
Modality
Series Temporales
Sector
salud
Volume
Moderado
Freshness
Periódico
Rarity
Alta (propietario)
Accessibility
Restringido
Legal
Propiedad de la empresa — derechos de licencia por aclarar
Buyer persona
Proveedores de IA Industrial y optimización de mantenimiento
Codeomedical posee un valioso Conjunto de Datos de Registros de Mantenimiento de Series Temporales derivado de sus extensas operaciones de reacondicionamiento y corretaje de equipos médicos. El conjunto de datos comprende registros técnicos detallados, registros comerciales y datos_industriales, proporcionando una base sólida para entrenar modelos de IA de Mantenimiento Predictivo para anticipar fallos de equipos antes de que ocurran.
El valor comercial se ve subrayado por el mercado Global de Mantenimiento Predictivo en Salud, que se proyecta que alcance los 1.4 mil millones de dólares en 2026 con una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) del 23.8%. [1] Si bien el acceso requiere navegar ciertas complejidades —como la anonimización de identificadores sensibles de hospitales y la obtención de autorización legal para datos de marcas de terceros— la rareza y aplicabilidad directa de estos registros ofrecen una ventaja competitiva significativa para los compradores de IA que buscan penetrar en este mercado de alto crecimiento. [1] ⚠ Diligencia (datos valiosos, acceso a negociar): Los datos son un subproducto de las operaciones físicas de reacondicionamiento y corretaje.; Los registros técnicos pueden contener identificadores hospitalarios sensibles que requieren anonimización.; La propiedad del historial de mantenimiento de marcas de terceros necesita autorización legal. · corporativo: subsidiaria de Codeo Group.
Scoring
Scored dimensions
Explainable, evidence-based dimensions (0–100). The radar shows the investment axes.
Esta evidencia demuestra colectivamente que Codeomedical posee un conjunto de datos propietario que detalla el ciclo de vida completo de equipos médicos de alto valor de marcas importantes como GE, Philips y Siemens. Los datos combinan registros de mantenimiento detallados, puntos de fallo de hardware específicos y registros históricos de valoración de activos. Este es un activo crítico para los proveedores de IA industrial que desarrollan soluciones de mantenimiento predictivo para capturar una parte del mercado de IA en salud, un sector proyectado a alcanzar los 1.4 mil millones de dólares para 2026.
See dimension details ↓- Dormant Data Surplus92
excedente=alto — datos propietarios más allá de lo ya monetizado
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. - Dataset Specificity78
dominante 'registros_mantenimiento', sector salud, 2 tipos específicos
How sharply the data targets a specific, hard-to-substitute domain or task. Niche, well-defined data scores higher than generic. - Dataset Rarity70
datos de dominio propietario
How scarce and proprietary the data is. Unique domain data scores high; openly available data lowers it. - Dataset Volume52
3 aciertos de evidencia
Apparent scale of the data, inferred from the number of evidence hits and any explicit volume mentions. - Dataset Freshness46
periódico
How current the data stays — real-time/streaming scores highest, periodic dumps lower. - Training Value74
adecuado para Mantenimiento Predictivo
How useful the data is for the target AI use-case — its fit for model training or fine-tuning. - Buyer Demand90
la demanda de compradores de IA es excepcionalmente alta, impulsada por la rápida expansión del mercado de Mantenimiento Predictivo en Salud, que está creciendo a una CAGR del 23.8%. [1]
How strongly AI builders and companies are likely to want this data, based on market signals. - Legal Accessibility28
restringido/desconocido
How legally easy the data is to obtain and use — open/API access scores high; PII or regulated data scores low. - Acquisition Feasibility15
dificultad media, subsidiaria de Codeo Group
How realistic it is to actually obtain the data, given access difficulty and the holder's corporate structure. - Evidence Strength62
3 tipos de evidencia, 3 aciertos
How solid the proof is that the company holds this data — diversity of evidence types and number of hits. - Right to License70
propiedad=propiedad_empresa, licencia=derechos_no_claros
Whether the company can legally license the data out — based on ownership and licensing complexity. - Corporate Independence50
subsidiaria de Codeo Group
Whether the holder can decide alone — an independent company scores higher than a subsidiary of a large group. - Data Orientation56
2 señales de apetito por datos (2 tipos)
How actively the company invests in data, measured by its data-appetite signals (hires, products, APIs…). - ICP Audit58
⚠ revisar — Codeo Medical es un mal objetivo porque su negocio principal es la venta de servicios (mantenimiento, reventa de equipos reacondicionados) y una plataforma de software CMMS/GMAO, no la generación de datos propietarios a partir de sus propias operaciones primarias. Problemas: El negocio principal de la empresa no es uno que genere datos como subproducto; en cambio, ofrece servicios y software para gestionar datos para sus clientes. [4, 5, 1; La empresa es un proveedor de herramientas, que ofrece un software CMMS (GMAO) llamado Greendesk para que los clientes rastreen sus propias operaciones de mantenimiento. [13, 17] Esto significa que el ; El modelo de negocio de la empresa está explícitamente listado como un objetivo 'MALO' en el ICP: vende servicios y software para análisis/BI, lo que es 'vender inteligencia'; Si bien realizan mantenimiento y reparaciones en su propio taller, los datos generados (registros de mantenimiento) son parte del servicio que venden, no un subproducto inactivo
- Deep Qualification80
✓ pasar — El negocio principal de Codeomedical es el reacondicionamiento, venta y mantenimiento de equipos médicos, lo que la convierte en una portadora de datos plausible de registros de mantenimiento; sin embargo, la propiedad de los datos y los derechos de licencia no están determinados debido a la falta de documentación legal disponible.
Evidence
Dataset evidence & lineage
What the typed evidence proves the company holds — reframed for clarity and set against the market.
Maintenance logs
Codeomedical genera informes de reparación y condición detallados de series temporales de sus servicios de mantenimiento en equipos hospitalarios críticos, proporcionando los datos de verdad fundamental necesarios para los modelos de predicción de fallos.
business_records
La empresa posee datos de transacciones históricos de compra y venta de equipos médicos usados, ofreciendo un punto de referencia financiero único para modelos de valoración de activos y costo total de propiedad.
Industrial data
Los datos del centro de reacondicionamiento de la empresa brindan información directa sobre la longevidad y los puntos de fallo comunes de modelos de hardware específicos de los principales fabricantes.
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
Codeomedical Maintenance Logs — a Moderate maintenance logs dataset (Time Series modality) in the healthcare domain. Primary AI use-case: Predictive Maintenance. Market signal: Global Predictive Maintenance in Healthcare market estimated to reach $1.4 billion in 2026, with a CAGR of 23.8% (2026-2036). [1]. Investment score 47.5/100 (confidence 0.49). Recommended action: Partnership (group-level).
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