Dataset opportunity
Pro Vigil — Oportunidad de Conjunto de Datos de Telemetría de Sensores
Conjunto de datos moderado de telemetría de sensores en poder de Pro Vigil, utilizable para Mantenimiento Predictivo y Detección de Anomalías.
Score
45
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
58%
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)
El mercado global de Mantenimiento Predictivo se valoró en 14.2 mil millones de USD en 2025, con una TACC proyectada del 27.9% (2026-2033).
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 Telemetría de Sensores
Modality
Series Temporales
Sector
otro
Volume
Moderado
Freshness
Tiempo real
Rarity
Medio
Accessibility
Parcial
Legal
Propiedad mixta — Sensible al GDPR (revisión de PII)
Buyer persona
Proveedores de IA Industrial y optimización de mantenimiento
Pro Vigil posee un Conjunto de Datos de Telemetría de Sensores significativo derivado de sus operaciones de vigilancia remota, que presenta ricos datos de Series Temporales. La colección incluye extensos `iot_data` y `event_streams` de cámaras y sensores desplegados, lo que la hace excepcionalmente adecuada para desarrollar modelos de Mantenimiento Predictivo para pronosticar fallos de equipos antes de que ocurran.
El valor comercial es sustancial, abordando el mercado global de Mantenimiento Predictivo, que se valoró en 14.2 mil millones de USD en 2025 y se proyecta que crezca a una TACC del 27.9%. [3] Si bien el acceso requiere navegar por la anonimización de PII en datos de video y la posible propiedad compartida de datos, la rareza y el alto volumen de datos de eventos etiquetados en este mercado de rápido crecimiento brindan una ventaja crucial para crear soluciones avanzadas de IA. [3] ⚠ Diligencia (datos valiosos, acceso a negociar): Los datos de video contienen PII (rostros, matrículas) que requieren anonimización.; La propiedad de los datos puede ser compartida con los propietarios del sitio (construcción/concesionarios) a través de contratos de servicio.; Es probable que el alto volumen de datos de 'eventos' etiquetados (crimen vs. falsa alarma) sea propietario. · corporativo: independiente.
Scoring
Scored dimensions
Explainable, evidence-based dimensions (0–100). The radar shows the investment axes.
Esta evidencia demuestra colectivamente que Pro-Vigil posee un conjunto de datos masivo de telemetría de sensores, que captura cientos de millones de eventos de equipos del mundo real y respuestas del sistema en sectores industriales. Estos datos son un activo crítico para los proveedores de IA que desarrollan soluciones de mantenimiento predictivo, permitiéndoles entrenar algoritmos robustos de detección de anomalías que anticipan fallos de equipos. En un mercado global proyectado a crecer casi un 28% anual, esta colección única de datos de verdad fundamental ofrece una ventaja competitiva significativa para optimizar las operaciones industriales.
See dimension details ↓- Dataset Specificity74
dominante 'iot_data', sector otro, 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 Rarity58
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 Volume64
5 coincidencias 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 Demand95
la demanda de compradores de IA es excepcionalmente alta, impulsada por la necesidad de datos masivos de sensores y eventos del mundo real para capitalizar la TACC del 27.9% del mercado de mantenimiento predictivo. [3]
How strongly AI builders and companies are likely to want this data, based on market signals. - Legal Accessibility48
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 Feasibility66
dificultad media, independiente
How realistic it is to actually obtain the data, given access difficulty and the holder's corporate structure. - Evidence Strength77
4 tipos de evidencia, 5 coincidencias
How solid the proof is that the company holds this data — diversity of evidence types and number of hits. - Right to License28
propiedad=mixta, licencia=gdpr_sensible
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 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…). - 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 Audit50
⚠ revisión — El negocio principal de la empresa es la venta de monitoreo remoto de video y seguridad impulsado por IA como servicio, que es una forma de producto de inteligencia, lo que lo hace inadecuado. Problemas: El producto principal de la empresa es la venta de inteligencia/análisis derivados de datos de sensores (transmisiones de video), no un subproducto de un negocio operativo diferente. [9, 14, 17; La empresa se promociona explícitamente como una 'empresa de videovigilancia IA' y un proveedor de 'soluciones de monitoreo remoto de video'. [9, 10, 14]; El modelo de negocio es 'vigilancia como servicio' sobre una base de suscripción, lo que entra dentro de los criterios de exclusión. [4, 15]; Su objetivo a largo plazo es extraer información significativa de las transmisiones de video para los clientes, lo que confirma que están en el negocio de vender inteligencia. [16]
- Deep Qualification80
✓ aprobado — Pro-Vigil es un candidato fuerte como poseedor de datos, vendiendo servicios de seguridad remota impulsados por IA y generando un valioso subproducto de datos de eventos y telemetría de equipos. Si bien los términos de propiedad de los datos no están disponibles públicamente, la relevancia directa del conjunto de datos para el mantenimiento predictivo está confirmada por su propio servicio de monitoreo de salud de equipos.
Evidence
Dataset evidence & lineage
What the typed evidence proves the company holds — reframed for clarity and set against the market.
Downloads / exports
La empresa publica informes de la industria y estudios de caso, demostrando una profunda experiencia en sectores como transporte y logística, lo que proporciona un contexto valioso para los datos primarios de sensores.
Event streams
El conjunto de datos contiene cientos de millones de alertas de movimiento con marca de tiempo de sitios de construcción y automotrices, proporcionando los datos de eventos de alto volumen esenciales para entrenar modelos predictivos.
Image collection
El titular mantiene un registro de miles de intervenciones de seguridad verificadas, que sirve como un conjunto de datos etiquetado de alto valor para entrenar y validar algoritmos de detección de amenazas.
IoT / sensor data
Los datos incluyen un registro de más de 5.2 millones de disuasores de audio/visual desplegados, ofreciendo una señal única de series temporales de respuestas del sistema a eventos detectados, crucial para modelar el comportamiento del equipo.
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
Pro Vigil 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 was valued at USD 14.2 billion in 2025, with a projected CAGR of 27.9% (2026-2033) (source: Grand View Research). [3]. Investment score 45.0/100 (confidence 0.58). Recommended action: Data Sharing Agreement.
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