Dataset opportunity
Oportunidad de Conjunto de Datos de Telemetría de Sensores — Sruav
Conjunto de datos de telemetría de sensores moderado, en posesión de Sruav, utilizable para Mantenimiento Predictivo y Detección de Anomalías.
Score
69.4
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
Adquirir
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
Mercado Global de Mantenimiento Predictivo = $15.60 mil millones en 2025, proyectado a alcanzar $91.04 mil millones para 2034, con una CAGR del 21.01% (2026-2034)
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.
- ✨Signal
Utiliza Machine Learning para la detección e identificación de drones
source ↗
Profile
Dataset profile
Type
Conjunto de Datos de Telemetría de Sensores
Modality
Series Temporales
Sector
otro
Volume
Moderado
Freshness
Tiempo real
Rarity
Alta (propietario)
Accessibility
Parcial
Legal
Propiedad de la empresa — limpio para licenciar
Buyer persona
Proveedores de IA Industrial y Optimización de Mantenimiento
Sruav posee un Conjunto de Datos de Telemetría de Sensores con una modalidad de Series Temporales, evidenciado por su portal de desarrollador, flujos de eventos y datos de IoT. Este conjunto de datos captura parámetros operativos continuos de varios activos, lo que lo hace muy adecuado para aplicaciones de Mantenimiento Predictivo al permitir la detección de anomalías y patrones indicativos de fallas potenciales. La integración de estos datos con modelos de IA/ML permite intervenciones proactivas, reduciendo significativamente el tiempo de inactividad del equipo y optimizando la eficiencia operativa.
Se proyecta que el mercado global de mantenimiento predictivo alcance los $91.04 mil millones para 2034, creciendo a una Tasa de Crecimiento Anual Compuesta (CAGR) del 21.01% de 2026 a 2034. Este sustancial crecimiento del mercado subraya la alta demanda de datos de sensores de alta calidad para potenciar modelos de IA/ML, que pueden reducir el tiempo de inactividad no planificado en un 35-45% y los costos de mantenimiento en un 5-10%. A pesar de las complejidades de acceso debido a datos sensibles del sector de defensa/seguridad y restricciones de datos de clientes (militares, fuerzas del orden), la rareza y la naturaleza crítica de tales datos especializados los hacen excepcionalmente valiosos para mejorar la eficiencia operativa y la preparación de misiones en estos sectores. ⚠ Diligencia (datos valiosos, acceso a negociar): Datos sensibles del sector de defensa/seguridad; Los datos de clientes (militares, fuerzas del orden) pueden tener restricciones de acceso específicas · corporativo: independiente.
Scoring
Scored dimensions
Explainable, evidence-based dimensions (0–100). The radar shows the investment axes.
Sruav ofrece una colección altamente propietaria de datos de telemetría de sensores, principalmente de modalidad de Series Temporales, originada de plataformas avanzadas de guerra electrónica y en red especializadas en la detección y neutralización de drones. Este conjunto de datos único es excepcionalmente valioso para proveedores de IA Industrial y optimización de mantenimiento que buscan desarrollar soluciones de mantenimiento predictivo de vanguardia. Con el mercado global de mantenimiento predictivo proyectado para alcanzar más de $91 mil millones para 2034, estos datos de alta rareza brindan una ventaja competitiva significativa para los compradores que buscan innovar y capturar cuota de mercado ahora.
See dimension details ↓- Dataset Specificity62
dominante 'datos_iot', 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 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 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
El mercado global de mantenimiento predictivo, que depende en gran medida de los datos de telemetría de sensores para análisis de IA/ML, se proyecta que crezca a una Tasa de Crecimiento Anual Compuesta (CAGR) del 27.9% de 2026 a 2033.
How strongly AI builders and companies are likely to want this data, based on market signals. - Legal Accessibility62
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 Feasibility4
dificultad media, independiente
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 License92
propiedad=poseído, 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 Orientation39
1 señal de apetito de datos (1 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 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 Audit92
✓ buen objetivo — SteelRock Technologies desarrolla y despliega sistemas contra drones y plataformas de drones, generando datos de telemetría de sensores como subproducto de su negocio operativo, y no parece vender estos datos o inteligencia derivada como su producto principal. Problemas: No hay confirmación explícita del estatus de PYME con un recuento específico de empleados o cifras de ingresos, aunque no parecen ser una gran corporación.
Evidence
Dataset evidence & lineage
What the typed evidence proves the company holds — reframed for clarity and set against the market.
Developer portal
Esta evidencia del portal del desarrollador muestra la experiencia fundamental de Sruav en sistemas de guerra electrónica y plataformas en red, proporcionando un contexto crucial para el origen sofisticado de sus datos de sensores.
IoT / sensor data
Esto confirma directamente la disponibilidad de datos de Series Temporales específicamente relacionados con la detección de RF y la neutralización de amenazas autónomas, lo cual es altamente relevante para aplicaciones de mantenimiento predictivo.
Event streams
Estos flujos de eventos validan aún más la presencia de datos de Series Temporales, enfatizando su aplicación en machine learning para la identificación y detección de drones, subrayando su utilidad para modelos analíticos avanzados.
Marketplace
Dataset details
Geographic coverage
Global
Time range
Real-time
Update frequency
Continuous
Delivery
API
Formats
Time Series, JSON
License
One-time license for predictive maintenance and AI/ML model development. Usage restrictions may apply.
Personal data
No PII
Indicative estimate, derived from public signals — not a quote, not contractual, and not agreed with the company. Is this your company? Correct it.
This proprietary sensor telemetry dataset is highly valuable for predictive maintenance applications, driven by strong demand in a rapidly growing market. Its rarity and real-time freshness command a premium.
Detailed schema & sample available on access request.
Want this data?
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
Sruav 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 = $15.60 billion in 2025, projected to reach $91.04 billion by 2034, with a CAGR of 21.01% (2026-2034). Investment score 69.4/100 (confidence 0.49). Recommended action: Acquire.
From the marketplace
Explore live data opportunities
Filatidrago — Oportunidad de Conjunto de Datos de Operaciones Industriales
View opportunity →industrialOportunidad de Conjunto de Datos de Registros de Mantenimiento — Scale Energy
View opportunity →movilidadOportunidad de Conjunto de Datos de Operaciones Industriales — Lufapak
View opportunity →Data Academy
Learn before you deal
- Sus videos de taller valen una fortuna3 min read
- Su idioma raro no se encuentra para la IA3 min read
- Sus imágenes especializadas son escasas3 min read
News & Insights
Latest from the briefing
- La Guía de Supervivencia para la Auditoría de Datos: Superando la Debida Diligencia Institucional
- ¿Se Puede Vender Legalmente Datos de Clientes? El Marco de Monetización del RGPD
- 8 Pasos para una Venta de Datos Estructurada: El Manual del Corredor Profesional