Dataset opportunity
Oportunidad de conjunto de datos de sensores industriales de Fido
Gran conjunto de datos de sensores industriales en poder de Fido, 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
92%
Action
Licenciar
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)
Mercado global de Mantenimiento Predictivo = 13.650 millones de USD en 2025, TACC del 24,30%.
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.
- 📣Press / announcement
FIDO AI alcanza 54 millones de puntos de datos únicos en detección de fugas
source ↗ - 🤝Data partnership
Asociación con Microsoft para la reposición de agua y escalado de IA
source ↗ - 📦Data product
Aqua Plus: Metodología de Contabilidad de Beneficios Volumétricos de Agua (VWBA) 2.0
source ↗
Profile
Dataset profile
Type
Conjunto de datos de sensores industriales
Modality
Series Temporales
Sector
industrial
Volume
Grande
Freshness
Tiempo real
Rarity
Alta (propietario)
Accessibility
Abierto / API
Legal
Propiedad mixta — limpio para licenciar
Buyer persona
Proveedores de IA industrial y optimización de mantenimiento
Fido posee un Conjunto de Datos de Sensores Industriales propietario generado a partir de sensores acústicos en redes de servicios públicos de terceros. Estos datos de Series Temporales, que representan una biblioteca masiva de firmas acústicas, son directamente aplicables para Mantenimiento Predictivo, ya que las variaciones en el sonido pueden indicar fallos inminentes en el equipo. El conjunto de datos destaca por su gran volumen_de_datos, su modalidad de datos_industriales del mundo real y su relevancia directa para aplicaciones de datos_IoT.
El mercado global de mantenimiento predictivo se valoró en 13.650 millones de USD en 2025 y se proyecta que crezca a una TACC del 24,30% hasta 2034. A pesar de las complejidades de acceso, como la aclaración de la propiedad de los datos y el hecho de que es una biblioteca acústica masiva no etiquetada, la rareza y la escala de este conjunto de datos lo hacen excepcionalmente valioso. Ofrece una oportunidad única para entrenar modelos de IA robustos con sonidos operativos del mundo real que de otro modo serían difíciles de obtener. ⚠ Diligencia (datos valiosos, acceso a negociar): Los datos se generan a través de sensores IoT propietarios desplegados en redes de servicios públicos de terceros.; La propiedad de las firmas acústicas en bruto frente a los metadatos de la red de servicios públicos requiere una aclaración contractual.; La empresa ya monetiza información a través de SaaS, pero posee una biblioteca acústica masiva no etiquetada/inactiva. · corporativo: independiente.
Scoring
Scored dimensions
Explainable, evidence-based dimensions (0–100). The radar shows the investment axes.
Esta evidencia demuestra la propiedad de un conjunto de datos series temporales a gran escala y propietario, que captura más de 54 millones de puntos de datos acústicos únicos anualmente de sensores de tuberías de agua industriales. Estos datos únicos son el combustible esencial para los modelos de mantenimiento predictivo, permitiendo la detección y localización de fugas de agua costosas con más del 92% de precisión validada. Para los proveedores de IA dirigidos al mercado de mantenimiento industrial de 13.650 millones de USD, este conjunto de datos ofrece una oportunidad única para desarrollar y desplegar soluciones altamente precisas y auditable para servicios públicos y municipios. Su capacidad probada para reducir el agua no facturada lo convierte en un activo atractivo en un mercado en rápido crecimiento y consciente de los recursos.
See dimension details ↓- Dataset Specificity100
Dominante 'datos_IoT', sector industrial, 4 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 (abierto reduce la rareza)
How scarce and proprietary the data is. Unique domain data scores high; openly available data lowers it. - Dataset Volume100
17 coincidencias de evidencia, mención explícita del volumen de datos
Apparent scale of the data, inferred from the number of evidence hits and any explicit volume mentions. - Dataset Freshness82
Tiempo real/streaming
How current the data stays — real-time/streaming scores highest, periodic dumps lower. - Training Value94
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 fuerte demanda de los compradores está impulsada por el rápido crecimiento del mercado de Mantenimiento Predictivo, proyectado a una TACC del 24,30%, para el cual este tipo de datos únicos de series temporales es esencial.
How strongly AI builders and companies are likely to want this data, based on market signals. - Legal Accessibility90
Acceso abierto/API
How legally easy the data is to obtain and use — open/API access scores high; PII or regulated data scores low. - Acquisition Feasibility84
Dificultad media, independiente
How realistic it is to actually obtain the data, given access difficulty and the holder's corporate structure. - Evidence Strength100
7 tipos de evidencia, 17 coincidencias
How solid the proof is that the company holds this data — diversity of evidence types and number of hits. - Right to License58
Propiedad=mixta, licencia=limpia
Whether the company can legally license the data out — based on ownership and licensing complexity. - Corporate Independence90
independiente
Whether the holder can decide alone — an independent company scores higher than a subsidiary of a large group. - Data Orientation73
3 señales de apetito por datos (3 tipos)
How actively the company invests in data, measured by its data-appetite signals (hires, products, APIs…). - Dormant Data Surplus92
Excedente=alto — datos propietarios más allá de lo que ya está 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. - ICP Audit58
⚠ Revisar — El negocio principal de Fido Tech es la venta de software, análisis e inteligencia impulsados por IA (SaaS/DaaS) para la detección de fugas de agua, lo que lo convierte en un mal ajuste ya que ya está vendiendo inteligencia, no solo poseyendo datos inactivos. Problemas: El producto principal de la empresa es la venta de IA/inteligencia, lo cual es un criterio de exclusión explícito.; Descrito como un modelo de 'datos como servicio' y 'SaaS', lo cual es un mal ajuste.; La empresa no tiene un negocio operativo principal que genere datos como subproducto; su negocio ES el servicio de análisis de datos.; Los datos que utilizan provienen de las redes de sus clientes (servicios públicos, corporaciones), no de su propio 'negocio operativo real'.
- Deep Qualification60
✓ Pasa — Fido Tech es un proveedor de SaaS que vende detección de fugas de agua impulsada por IA, lo que lo convierte en un `tenedor_de_datos` de un valioso conjunto de datos de sensores acústicos. Sin embargo, la propiedad de los datos y los derechos de licencia no están claros, ya que los datos se generan en redes de servicios públicos de terceros, lo que requiere una aclaración contractual.
Evidence
Dataset evidence & lineage
What the typed evidence proves the company holds — reframed for clarity and set against the market.
IoT / sensor data
Esta evidencia apunta a los datos centrales de series temporales, capturados de una red de sensores IoT acústicos desplegados en tuberías de agua para monitorear fugas.
Data-volume signal
Esta evidencia cuantifica la escala del conjunto de datos en más de 54 millones de puntos de datos únicos anualmente y demuestra su calidad a través de pruebas de validación de modelos que muestran más del 92% de precisión.
Downloads / exports
Esta evidencia de folletos descargables dirigidos a necesidades comerciales demuestra un claro enfoque comercial en el problema de las fugas de agua, indicando una aplicación de mercado bien definida.
Geospatial data
Esta evidencia confirma la existencia de datos tabulares que mapean eventos de fugas a coordenadas GIS específicas, permitiendo la visualización y priorización para los equipos de detección de fugas.
Developer portal
Esta evidencia sugiere la presencia de equipos técnicos y de desarrolladores internos en el Reino Unido y EE. UU., lo que implica la infraestructura operativa necesaria para gestionar y mantener la plataforma de recopilación de datos.
Industrial data
Esta evidencia confirma explícitamente la aplicación del conjunto de datos en un contexto industrial, que consiste en datos de sensores utilizados para monitorear redes de servicios públicos de agua a gran escala.
Regulatory records
Esta evidencia demuestra que los resultados de los datos son validados contra una metodología científica reconocida, proporcionando resultados auditable críticos para clientes en sectores de servicios públicos regulados.
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
Fido Industrial Sensor — a Large industrial sensor dataset (Time Series modality) in the industrial domain. Primary AI use-case: Predictive Maintenance. Market signal: Global Predictive Maintenance market = $13.65B in 2025, CAGR 24.30% (source: Fortune Business Insights). Investment score 47.5/100 (confidence 0.92). Recommended action: License.
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