Dataset opportunity
Minut — Oportunidad de Conjunto de Datos de Telemetría de Sensores
Gran conjunto de datos de telemetría de sensores en posesión de Minut, utilizable para Mantenimiento Predictivo y Detección de Anomalías.
Score
48
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
83%
Action
Acuerdo de Compartición de Datos
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 = 13.4 mil millones de dólares en 2025, CAGR 23.2%.
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.
- 📦Data product
Insights de monitoreo de ruido, ocupación y clima en tiempo real
source ↗
Profile
Dataset profile
Type
Conjunto de Datos de Telemetría de Sensores
Modality
Series Temporales
Sector
otro
Volume
Grande
Freshness
Tiempo real
Rarity
Mediana
Accessibility
Parcial
Legal
Propiedad de la empresa — sensible a GDPR (revisión de PII)
Buyer persona
Proveedores de IA Industrial y optimización de mantenimiento
Minut posee un Conjunto de Datos de Telemetría de Sensores propietario generado por su hardware instalado en propiedades residenciales. Estos datos de Series Temporales incluyen métricas como nivel de ruido, temperatura, humedad y movimiento, proporcionando un flujo rico y continuo de información ambiental y de estado del dispositivo, ideal para entrenar modelos de Mantenimiento Predictivo para anticipar fallos de hardware o condiciones ambientales anómalas.
Estos datos son excepcionalmente valiosos en el mercado global de Mantenimiento Predictivo, que se valoró en 13.4 mil millones de dólares en 2025 y se proyecta que crezca a una tasa de 23.2% CAGR. [1] A pesar de las complejidades de acceso que requieren estricta anonimización de los datos residenciales y verificación contractual de la propiedad de los datos, la naturaleza rara del conjunto de datos y su diseño centrado en la privacidad (sin cámaras ni grabaciones de audio) lo convierten en un activo muy codiciado para el desarrollo de soluciones de IA de próxima generación en un mercado en rápida expansión. ⚠ Diligencia (datos valiosos, acceso a negociar): Los datos se recopilan a través de sensores de hardware propietarios en residencias privadas, lo que requiere una estricta anonimización; El diseño centrado en la privacidad (sin cámaras/grabaciones) simplifica algunos aspectos pero limita el acceso a audio en bruto; La propiedad de la telemetría en bruto frente a los insights del cliente requiere verificación contractual. · corporativo: independiente.
Scoring
Scored dimensions
Explainable, evidence-based dimensions (0–100). The radar shows the investment axes.
La evidencia pública confirma que Minut posee un volumen sustancial de datos de series temporales generados por sus sensores IoT propietarios. Este conjunto de datos captura condiciones ambientales del mundo real, incluyendo niveles de temperatura, humedad, ruido y ocupación, que son críticos para entrenar algoritmos de mantenimiento predictivo. Para los proveedores de IA en el espacio de optimización industrial y de mantenimiento, estos datos ofrecen un camino directo para desarrollar modelos más precisos para un mercado global proyectado a alcanzar los 13.4 mil millones de dólares para 2025. La adquisición de estos datos de telemetría únicos podría acelerar significativamente el desarrollo de productos y mejorar la ventaja competitiva en un sector en rápida expansión.
See dimension details ↓- Dataset Specificity62
dominante 'iot_data', sector otro, 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 Rarity46
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 Volume94
10 menciones 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 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 global de Mantenimiento Predictivo a una CAGR del 23.2% a medida que las empresas adoptan cada vez más IoT e IA para reducir el tiempo de inactividad operativo. [1]
How strongly AI builders and companies are likely to want this data, based on market signals. - Legal Accessibility60
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, 10 menciones
How solid the proof is that the company holds this data — diversity of evidence types and number of hits. - Right to License62
propiedad=propiedad de la empresa, licencia=sensible a gdpr
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 Orientation39
1 señal de apetito por datos (1 tipo)
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 se monetiza
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 Audit75
⚠ revisión — Minut es un mal objetivo porque su negocio principal es vender un servicio de inteligencia basado en suscripción que proporciona insights y análisis en tiempo real de sus datos de sensores propietarios, lo que lo convierte en un proveedor de inteligencia, no en un poseedor de datos inactivos. Problemas: El producto principal de la empresa no es el sensor de hardware en sí, sino la plataforma de software basada en suscripción que proporciona 'insights proactivos de la propiedad' y análisis; Este modelo de negocio de venta de acceso a análisis y alertas es una forma de 'Inteligencia como Servicio', que está explícitamente excluida por el ICP como un 'mal objetivo'; La empresa ya utiliza IA y aprendizaje automático en sus productos, como para la detección de humo de cigarrillos y la comunicación con invitados, lo que confirma que vende inteligencia; Ofrecen una API comercial para que los clientes accedan a los datos de los sensores y creen integraciones personalizadas, lo que indica una estrategia de monetización de datos clara y existente. [21]
- Deep Qualification70
✓ pasar — Minut es un poseedor de datos con un conjunto de datos muy coherente para el nicho. Una reciente extensión de Serie B proporciona un fuerte desencadenante, pero los derechos de propiedad de los datos no están explícitamente definidos en sus documentos legales, lo que crea un obstáculo clave de diligencia.
Evidence
Dataset evidence & lineage
What the typed evidence proves the company holds — reframed for clarity and set against the market.
Event streams
La empresa opera flujos de eventos en tiempo real que rastrean las condiciones de la propiedad, como la ocupación, proporcionando el flujo de datos continuo necesario para modelos de IA dinámicos que optimizan la asignación de recursos.
API access
Una API moderna basada en REST está disponible, lo que permite a los compradores integrar programáticamente los datos de los sensores en sus propios sistemas y flujos de trabajo de IA con un mínimo esfuerzo de ingeniería.
IoT / sensor data
El conjunto de datos contiene datos IoT granulares, incluyendo temperatura, humedad y niveles de batería del dispositivo, que son entradas directas para entrenar modelos de mantenimiento predictivo de alto valor.
Developer portal
La presencia de un portal para desarrolladores con documentación de API indica que los datos están bien estructurados y soportados, lo que reduce la fricción de integración para el equipo de ingeniería de un comprador.
JSON files
El uso de cargas útiles JSON confirma que los datos se entregan en un formato estándar y legible por máquina, lo que garantiza la compatibilidad inmediata con las pilas de desarrollo de IA modernas.
Knowledge base / docs
Una base de conocimientos técnica con documentación de API proporciona evidencia adicional de la madurez de los datos, brindando a los compradores confianza en la usabilidad y el valor a largo plazo del conjunto de datos.
Downloads / exports
Existe una aplicación web orientada al cliente con una función de descarga, lo que sugiere un mecanismo establecido para que los usuarios recuperen archivos que podrían adaptarse para la entrega de datos a granel.
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
Minut Sensor Telemetry — a Large sensor telemetry dataset (Time Series modality) in the other domain. Primary AI use-case: Predictive Maintenance. Market signal: Global Predictive Maintenance Market = $13.4 billion in 2025, CAGR 23.2% (source: Market.us). Investment score 48.0/100 (confidence 0.83). Recommended action: Data Sharing Agreement.
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