Dataset opportunity
Magil — Oportunidad de Conjunto de Datos de Sensores Industriales
Conjunto de datos de sensores industriales moderado en posesión de Magil, utilizable para Mantenimiento Predictivo y Detección de Anomalías.
Score
72.5
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 (a 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 se valoró en 14.2 mil millones de dólares en 2025, y se proyecta que crezca a una CAGR del 27.9% de 2026 a 2033.
Recent dated external facts that triggered this opportunity — auditable provenance.
- 📰press2026-08-04
Little Mountain's third social housing building now built, with all of Holborn's promised units reaching 100% completion this fall
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constructioncanada.net ↗
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.
- 🧑💻Hiring a data role
Director Dedicado de BIM-VDC y Gerente de Innovación
source ↗ - 🤝Data partnership
Colaboró con BloomCE para fusionar conjuntos de datos LIDAR en formatos en la nube
source ↗ - ✨Signal
Menciona explícitamente la integración de 'Big Data estructurado' para la mejora continua de proyectos
source ↗
Profile
Dataset profile
Type
Conjunto de Datos de Sensores Industriales
Modality
Series Temporales
Sector
industrial
Volume
Moderado
Freshness
Tiempo real
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
Magil posee un valioso Conjunto de Datos de Sensores Industriales estructurado en la modalidad de Series Temporales, que incorpora datos_industriales y datos_iot del mundo real de sus proyectos de construcción. Esta colección proporciona una base sólida para desarrollar y validar modelos de Mantenimiento Predictivo de alta fidelidad, ya que captura el estrés operativo y el rendimiento de equipos pesados en condiciones de campo auténticas.
La oportunidad de negocio es significativa, con el mercado global de Mantenimiento Predictivo valorado en 14.2 mil millones de dólares en 2025, y se proyecta que se expanda a una Tasa de Crecimiento Anual Compuesta (CAGR) del 27.9%. [1] Si bien el acceso requiere navegar por complejidades como la propiedad de datos compartida contractualmente y las plataformas de datos aisladas, la rareza y especificidad de este conjunto de datos ofrecen una ventaja competitiva distintiva para los compradores de IA en un mercado en rápido crecimiento. ⚠ Diligencia (datos valiosos, acceso a negociar): La propiedad de los datos puede ser compartida contractualmente con los desarrolladores del proyecto (por ejemplo, Brivia Group).; Alta confidencialidad comercial con respecto a los costos del proyecto y las metodologías de construcción propietarias.; Los datos están aislados en varias plataformas CDE (Procore, Revizto) y sistemas heredados. · corporativo: subsidiaria de Fayolle Group.
Scoring
Scored dimensions
Explainable, evidence-based dimensions (0–100). The radar shows the investment axes.
Esta evidencia demuestra que Magil posee un flujo propietario de datos industriales estructurados, incluyendo señales de series temporales de Modelos de Información de Activos avanzados (BIM 7D) que forman la base de un gemelo digital. Este conjunto de datos es ideal para entrenar algoritmos sofisticados de mantenimiento predictivo, permitiendo a los proveedores de IA modelar fallas de activos y optimizar la eficiencia operativa. En un mercado global proyectado para crecer casi un 28% anual, estos datos raros y del mundo real ofrecen una ventaja competitiva significativa para desarrollar y validar soluciones de IA industrial de próxima generación.
See dimension details ↓- Dataset Specificity90
dominante 'datos_iot', sector industrial, 3 tipos específicos
How sharply the data targets a specific, hard-to-substitute domain or task. Niche, well-defined data scores higher than generic. - Dataset Rarity82
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 Freshness82
tiempo real/streaming
How current the data stays — real-time/streaming scores highest, periodic dumps lower. - Training Value84
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 extremadamente alta, impulsada por la rápida expansión del mercado de Mantenimiento Predictivo, que se proyecta que crezca a una CAGR del 27.9%. [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 Fayolle 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=poseído, licencia=derechos_poco_claros
Whether the company can legally license the data out — based on ownership and licensing complexity. - Corporate Independence50
subsidiaria de Fayolle Group
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, 4 señales externas recientes — 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. - ICP Audit83
✓ buen objetivo — Magil es una gran empresa de construcción e ingeniería cuyo negocio principal es construir, no vender datos; utiliza intensamente tecnología moderna como LiDAR, BIM y plataformas de gestión de sitios, generando una gran cantidad de datos operativos como subproducto, lo que la convierte en un objetivo sólido. Problemas: La empresa tiene entre 580 y 854 empleados, lo que es más que una PYME típica.; Es una subsidiaria de Fayonne Ltd., lo que puede complicar la toma de decisiones.; La empresa ya es muy avanzada tecnológicamente, utilizando términos como 'Big Data', por lo que pueden tener estrategias de datos internas en desarrollo.
- Deep Qualification90
✓ pasar — Magil es un contratista de construcción que no vende datos pero posee conjuntos de datos valiosos y latentes. Su uso de tecnologías modernas como IoT, BIM y plataformas CDE genera datos industriales extensos, incluyendo sensores y registros de equipos. Sin embargo, el acceso a los datos es complejo debido a la propiedad compartida con clientes y socios, y su distribución en plataformas como Procore.
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 indica la generación de datos estructurados de series temporales a partir de modelos de información de activos multidimensionales (BIM 7D), que son muy valiosos para construir los gemelos digitales que potencian las plataformas de mantenimiento predictivo.
Image collection
La empresa captura escaneos LiDAR de alta resolución e imágenes de 360 grados de sus activos industriales, proporcionando un contexto visual crucial para enriquecer los datos de series temporales para modelos de detección de anomalías más precisos.
Industrial data
Esto confirma un proceso deliberado y sistemático para la recopilación de Big Data estructurado, señalando una alta calidad de datos y un linaje confiable que es crítico para entrenar modelos de IA de nivel empresarial.
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
Magil Industrial Sensor — a Moderate industrial sensor dataset (Time Series modality) in the industrial domain. Primary AI use-case: Predictive Maintenance. Market signal: Global Predictive Maintenance market was valued at $14.2 billion in 2025, projected to grow at a CAGR of 27.9% from 2026 to 2033 (source: Grand View Research). [1]. Investment score 72.5/100 (confidence 0.49). Recommended action: Partnership (group-level).
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