Dataset opportunity
Opportunité de jeu de données de journaux de maintenance — Codeomedical
Jeu de données modéré de journaux de maintenance détenu par Codeomedical, utilisable pour la maintenance prédictive et la détection d'anomalies.
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
49%
Action
Partenariat (niveau groupe)
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)
Le marché mondial de la maintenance prédictive dans le secteur de la santé devrait atteindre 1,4 milliard de dollars en 2026, avec un CAGR de 23,8 % (2026-2036).
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
Jeu de données de journaux de maintenance
Modality
Séries temporelles
Sector
santé
Volume
Modéré
Freshness
Périodique
Rarity
Élevée (propriétaire)
Accessibility
Restreint
Legal
Détenu par l'entreprise — droits de licence à clarifier
Buyer persona
Vendeurs de solutions d'IA industrielle et d'optimisation de la maintenance
Codeomedical détient un précieux jeu de données de journaux de maintenance en séries temporelles issu de ses opérations étendues de remise à neuf et de courtage d'équipements médicaux. Le jeu de données comprend des journaux techniques détaillés, des enregistrements commerciaux et des données industrielles, fournissant une base riche pour la formation de modèles d'IA de maintenance prédictive afin d'anticiper les défaillances d'équipement avant qu'elles ne surviennent.
La valeur commerciale est soulignée par le marché mondial de la maintenance prédictive dans le secteur de la santé, dont la taille devrait atteindre 1,4 milliard de dollars en 2026 avec un taux de croissance annuel composé (CAGR) de 23,8 %. [1] Bien que l'accès nécessite de naviguer dans certaines complexités — telles que l'anonymisation des identifiants sensibles des hôpitaux et l'obtention d'une autorisation légale pour les données de marques tierces — la rareté et l'applicabilité directe de ces journaux offrent un avantage concurrentiel significatif aux acheteurs d'IA visant à pénétrer ce marché à forte croissance. [1] ⚠ Diligence (données précieuses, accès à négocier) : Les données sont un sous-produit des opérations physiques de remise à neuf et de courtage ; les journaux techniques peuvent contenir des identifiants sensibles d'hôpitaux nécessitant une anonymisation ; la propriété de l'historique de maintenance pour les marques tierces nécessite une autorisation légale. · corporate : filiale de Codeo Group.
Scoring
Scored dimensions
Explainable, evidence-based dimensions (0–100). The radar shows the investment axes.
Ces preuves démontrent collectivement que Codeomedical possède un jeu de données propriétaire détaillant le cycle de vie complet d'équipements médicaux de grande valeur de grandes marques telles que GE, Philips et Siemens. Les données combinent des journaux de maintenance détaillés, des points de défaillance matériels spécifiques et des enregistrements historiques d'évaluation d'actifs. Il s'agit d'un atout essentiel pour les fournisseurs d'IA industrielle développant des solutions de maintenance prédictive afin de capter une part du marché de l'IA dans le secteur de la santé, un secteur dont la taille devrait atteindre 1,4 milliard de dollars d'ici 2026.
See dimension details ↓- Dormant Data Surplus92
surplus=élevé — données propriétaires au-delà de ce qui est déjà monétisé
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. - Dataset Specificity78
dominant 'journaux de maintenance', secteur santé, 2 types spécifiques
How sharply the data targets a specific, hard-to-substitute domain or task. Niche, well-defined data scores higher than generic. - Dataset Rarity70
données propriétaires de domaine
How scarce and proprietary the data is. Unique domain data scores high; openly available data lowers it. - Dataset Volume52
3 preuves
Apparent scale of the data, inferred from the number of evidence hits and any explicit volume mentions. - Dataset Freshness46
périodique
How current the data stays — real-time/streaming scores highest, periodic dumps lower. - Training Value74
adapté à la maintenance prédictive
How useful the data is for the target AI use-case — its fit for model training or fine-tuning. - Buyer Demand90
la demande des acheteurs d'IA est exceptionnellement élevée, stimulée par l'expansion rapide du marché de la maintenance prédictive dans le secteur de la santé, qui connaît une croissance de 23,8 % en CAGR. [1]
How strongly AI builders and companies are likely to want this data, based on market signals. - Legal Accessibility28
restreint/inconnu
How legally easy the data is to obtain and use — open/API access scores high; PII or regulated data scores low. - Acquisition Feasibility15
difficulté moyenne, filiale de Codeo Group
How realistic it is to actually obtain the data, given access difficulty and the holder's corporate structure. - Evidence Strength62
3 types de preuves, 3 occurrences
How solid the proof is that the company holds this data — diversity of evidence types and number of hits. - Right to License70
propriété=détenue par l'entreprise, licence=droits non clairs
Whether the company can legally license the data out — based on ownership and licensing complexity. - Corporate Independence50
filiale de Codeo Group
Whether the holder can decide alone — an independent company scores higher than a subsidiary of a large group. - Data Orientation56
2 signaux d'appétit pour les données (2 types)
How actively the company invests in data, measured by its data-appetite signals (hires, products, APIs…). - ICP Audit58
⚠ examen — Codeo Medical est une mauvaise cible car son activité principale consiste à vendre des services (maintenance, revente d'équipements reconditionnés) et une plateforme logicielle de CMMS/GMAO, et non à générer des données propriétaires à partir de ses propres opérations primaires. Problèmes : L'activité principale de l'entreprise ne génère pas de données en tant que sous-produit ; elle propose plutôt des services et des logiciels pour gérer les données de ses clients. [4, 5, 1] L'entreprise est un fournisseur d'outils, proposant un logiciel CMMS (GMAO) nommé Greendesk pour que les clients suivent leurs propres opérations de maintenance. [13, 17] Cela signifie que ; Le modèle économique de l'entreprise est explicitement répertorié comme une cible 'MAUVAISE' dans l'ICP : elle vend des services et des logiciels d'analyse/BI, ce qui correspond à la 'vente d'intelligence' ; Bien qu'elle effectue la maintenance et les réparations dans son propre atelier, les données générées (journaux de maintenance) font partie du service qu'elle vend, et non d'un sous-produit dormant.
- Deep Qualification80
✓ réussite — L'activité principale de Codeomedical est la remise à neuf, la vente et la maintenance d'équipements médicaux, ce qui en fait un détenteur de données plausible pour les journaux de maintenance ; cependant, la propriété des données et les droits de licence ne sont pas déterminés en raison d'un manque de documentation juridique disponible.
Evidence
Dataset evidence & lineage
What the typed evidence proves the company holds — reframed for clarity and set against the market.
Maintenance logs
Codeomedical génère des rapports de réparation et d'état détaillés en séries temporelles issus de ses services de maintenance sur des équipements hospitaliers critiques, fournissant les données de référence nécessaires aux modèles de prédiction de défaillance.
business_records
L'entreprise détient des données transactionnelles historiques sur l'achat et la vente d'équipements médicaux d'occasion, offrant une référence financière unique pour les modèles d'évaluation d'actifs et de coût total de possession.
Industrial data
Les données provenant du centre de remise à neuf de l'entreprise donnent un aperçu direct de la durée de vie et des points de défaillance courants de modèles matériels spécifiques de fabricants leaders.
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
Codeomedical Maintenance Logs — a Moderate maintenance logs dataset (Time Series modality) in the healthcare domain. Primary AI use-case: Predictive Maintenance. Market signal: Global Predictive Maintenance in Healthcare market estimated to reach $1.4 billion in 2026, with a CAGR of 23.8% (2026-2036). [1]. Investment score 47.5/100 (confidence 0.49). Recommended action: Partnership (group-level).
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