Dataset opportunity
Thefirstmile — Oportunidad de Conjunto de Datos de Sensores Industriales
Gran conjunto de datos de sensores industriales en poder de Thefirstmile, 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
65%
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 valorado en 15.10 mil millones de dólares en 2025, proyectado para crecer a una CAGR del 31.1%.
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.
Profile
Dataset profile
Type
Conjunto de Datos de Sensores Industriales
Modality
Series Temporales
Sector
industrial
Volume
Grande
Freshness
Tiempo real
Rarity
Medio
Accessibility
Parcial
Legal
Propiedad mixta — derechos de licencia por aclarar
Buyer persona
Proveedores de IA Industrial y optimización de mantenimiento
Thefirstmile posee un sustancial Conjunto de Datos de Sensores Industriales compuesto por datos de Series Temporales de sus sistemas operativos. Esto incluye flujos granulares de datos_industriales y datos_iot, junto con registros comerciales y datos geoespaciales, proporcionando una base rica y propietaria para desarrollar y entrenar modelos de Mantenimiento Predictivo de alta fidelidad para equipos industriales y logística.
Estos datos se sitúan dentro del mercado global de Mantenimiento Predictivo, un sector valorado en 15.10 mil millones de dólares en 2025 y proyectado para crecer a una notable tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) del 31.1%. [5] Si bien el acceso requiere negociación —ya que los datos de logística necesitan extracción y la propiedad de algunos datos granulares se comparte contractualmente—, el flujo agregado nacional de materiales, no monetizado, representa un activo raro y valioso, justificando la diligencia de acceso para una oportunidad de mercado significativa. [5] ⚠ Diligencia (datos valiosos, acceso a negociar): Los datos se exponen parcialmente a través del 'Recycling Data Studio' para clientes, pero el flujo agregado nacional de materiales permanece no monetizado.; La propiedad de datos granulares de composición de residuos puede ser compartida contractualmente con clientes.; Los datos de logística y optimización de rutas son propietarios pero requieren extracción de los sistemas operativos. · corporativo: independiente.
Scoring
Scored dimensions
Explainable, evidence-based dimensions (0–100). The radar shows the investment axes.
Esta evidencia demuestra colectivamente que Thefirstmile posee un flujo único de datos operativos del mundo real de sus servicios de reciclaje y gestión de residuos en todo el Reino Unido. El conjunto de datos contiene ricos señales de IoT y series temporales de activos equipados con sensores, ideales para entrenar sofisticados modelos de mantenimiento predictivo. Para los proveedores de IA industrial, estos datos ofrecen un camino directo para desarrollar y validar algoritmos en un mercado proyectado para crecer a más del 30% anual, abordando necesidades urgentes de optimización de mantenimiento y eficiencia operativa.
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 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 Volume70
6 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 Demand98
la demanda de compradores de IA es excepcionalmente alta, impulsada por la rápida expansión del mercado de soluciones de Mantenimiento Predictivo, que crece a una CAGR del 31.1%. [5]
How strongly AI builders and companies are likely to want this data, based on market signals. - Legal Accessibility56
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 Strength89
5 tipos de evidencia, 6 aciertos
How solid the proof is that the company holds this data — diversity of evidence types and number of hits. - Right to License36
propiedad=mixta, licencia=derechos_no_claros
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 Orientation22
0 señales de apetito por datos (0 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 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 Audit58
⚠ revisar — El negocio principal de la empresa es la venta de servicios de gestión de residuos que incluyen una plataforma de datos y análisis para sus clientes, lo que los convierte en vendedores de inteligencia, no en poseedores de datos inactivos. Problemas: El producto principal de la empresa son los servicios de gestión de residuos, que es un buen negocio operativo. [3, 9]; Sin embargo, producen activamente los datos resultantes, ofreciendo a los clientes un 'Recycling Data & Carbon Reporting Studio' con análisis sobre residuos, impacto de carbono, etc.; Esta plataforma proporciona 'información basada en datos' y es una característica clave de su servicio, lo que significa que ya están vendiendo inteligencia derivada de los datos que co-crean; Su visión es convertirse en una 'plataforma líder de recursos circulares, conectando clientes, redes de recolección, capacidades de procesamiento y datos', lo que confirma t
- Deep Qualification90
✓ pasar — El objetivo es un poseedor de datos cuyo negocio principal es la gestión de residuos, no la venta de datos. Los datos, un subproducto de sus operaciones de logística y procesamiento, son altamente coherentes con la etiqueta 'Conjunto de Datos de Sensores Industriales' y el nicho de 'Monitoreo Industrial'. Una adquisición reciente por parte de una firma de capital privado para escalar la plataforma sirve como un fuerte desencadenante para un cambio estratégico centrado en los datos.
Evidence
Dataset evidence & lineage
What the typed evidence proves the company holds — reframed for clarity and set against the market.
IoT / sensor data
Estos son datos de series temporales generados por sensores IoT en activos de gestión de residuos, como contenedores inteligentes, que proporcionan mediciones granulares de uso y peso valiosas para entrenar algoritmos de mantenimiento predictivo.
Downloads / exports
Estos datos tabulares rastrean la participación del cliente con los recursos de reciclaje, ofreciendo un proxy para la segmentación de clientes y el interés en flujos de residuos industriales específicos.
Industrial data
Esta evidencia apunta a datos estructurados de series temporales que detallan los volúmenes de recolección de residuos en más de 50 flujos de reciclaje y sitios específicos, esenciales para construir modelos de asignación de recursos y optimización.
Geospatial data
Estos son datos logísticos y geospatiales de una flota de recolección en todo el Reino Unido con una tasa de éxito del 99.96%, críticos para entrenar modelos de optimización de rutas y mantenimiento de vehículos.
business_records
Este conjunto de datos incluye documentos estructurados de cumplimiento y reporte de carbono, lo que permite a los modelos de IA correlacionar el rendimiento operativo con factores ESG y marcos regulatorios.
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
Thefirstmile 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 valued at $15.10B in 2025, projected to grow at a 31.1% CAGR (source: Market Research Future). [5]. Investment score 47.5/100 (confidence 0.65). Recommended action: License.
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