Dataset opportunity
Fido — Opportunité de jeu de données de capteurs industriels
Vaste jeu de données de capteurs industriels détenu par Fido, 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
92%
Action
Licence
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)
Marché mondial de la maintenance prédictive = 13,65 milliards USD en 2025, TCAM 24,30 %.
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.
- 📣Press / announcement
FIDO AI atteint 54 millions de points de données uniques dans la détection de fuites
source ↗ - 🤝Data partnership
Partenariat avec Microsoft pour le renouvellement de l'eau et la mise à l'échelle de l'IA
source ↗ - 📦Data product
Aqua Plus : Méthodologie de comptabilisation des bénéfices hydriques volumétriques (VWBA) 2.0
source ↗
Profile
Dataset profile
Type
Jeu de données de capteurs industriels
Modality
Séries temporelles
Sector
industriel
Volume
Grand
Freshness
Temps réel
Rarity
Élevée (propriétaire)
Accessibility
Ouvert / API
Legal
Propriété mixte — licence claire
Buyer persona
Vendeurs d'IA industrielle et d'optimisation de la maintenance
Fido détient un jeu de données propriétaire de capteurs industriels généré à partir de capteurs acoustiques sur des réseaux de services publics tiers. Ces données de séries temporelles, représentant une vaste bibliothèque de signatures acoustiques, sont directement applicables à la maintenance prédictive, car les variations sonores peuvent signaler une défaillance imminente de l'équipement. Le jeu de données se distingue par son volume de données important, sa modalité de données industrielles du monde réel et sa pertinence directe pour les applications données IoT.
Le marché mondial de la maintenance prédictive était évalué à 13,65 milliards USD en 2025 et devrait croître à un TCAM de 24,30 % jusqu'en 2034. Malgré les complexités d'accès, telles que la clarification de la propriété des données et le fait qu'il s'agisse d'une vaste bibliothèque acoustique non étiquetée, la rareté et l'échelle de ce jeu de données le rendent exceptionnellement précieux. Il offre une opportunité unique de former des modèles d'IA robustes sur des sons opérationnels réels qui sont autrement difficiles à obtenir. ⚠ Diligence (données précieuses, accès à négocier) : Les données sont générées via des capteurs IoT propriétaires déployés sur des réseaux de services publics tiers ; La propriété des signatures acoustiques brutes par rapport aux métadonnées du réseau de services publics nécessite une clarification contractuelle ; L'entreprise monétise déjà des informations via SaaS, mais dispose d'une vaste bibliothèque acoustique non étiquetée/dormante. · corporate : indépendant.
Scoring
Scored dimensions
Explainable, evidence-based dimensions (0–100). The radar shows the investment axes.
Cette preuve confirme la propriété d'un jeu de données propriétaire à grande échelle de séries temporelles, capturant plus de 54 millions de points de données acoustiques uniques par an à partir de capteurs de conduites d'eau industrielles. Ces données uniques sont le carburant essentiel pour les modèles de maintenance prédictive, permettant la détection et la localisation de fuites d'eau coûteuses avec une précision validée de plus de 92 %. Pour les vendeurs d'IA ciblant le marché de la maintenance industrielle de 13,65 milliards USD, ce jeu de données offre une opportunité rare de développer et de déployer des solutions hautement précises et auditable pour les services publics et les municipalités. Sa capacité prouvée à réduire l'eau non facturée en fait un atout convaincant sur un marché en croissance rapide et soucieux des ressources.
See dimension details ↓- Dataset Specificity100
Dominant 'données_iot', secteur industriel, 4 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 du domaine (l'ouverture réduit la rareté)
How scarce and proprietary the data is. Unique domain data scores high; openly available data lowers it. - Dataset Volume100
17 occurrences de preuves, mention explicite du volume de données
Apparent scale of the data, inferred from the number of evidence hits and any explicit volume mentions. - Dataset Freshness82
Temps réel/streaming
How current the data stays — real-time/streaming scores highest, periodic dumps lower. - Training Value94
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 forte demande des acheteurs est motivée par la croissance rapide du marché de la maintenance prédictive, projetée à un TCAM de 24,30 %, pour lequel ce type de données de séries temporelles uniques est essentiel.
How strongly AI builders and companies are likely to want this data, based on market signals. - Legal Accessibility90
Accès ouvert/API
How legally easy the data is to obtain and use — open/API access scores high; PII or regulated data scores low. - Acquisition Feasibility84
Difficulté moyenne, indépendant
How realistic it is to actually obtain the data, given access difficulty and the holder's corporate structure. - Evidence Strength100
7 types de preuves, 17 occurrences
How solid the proof is that the company holds this data — diversity of evidence types and number of hits. - Right to License58
Propriété = mixte, licence = claire
Whether the company can legally license the data out — based on ownership and licensing complexity. - Corporate Independence90
Indépendant
Whether the holder can decide alone — an independent company scores higher than a subsidiary of a large group. - Data Orientation73
3 signaux d'appétit pour les données (3 types)
How actively the company invests in data, measured by its data-appetite signals (hires, products, APIs…). - Dormant Data Surplus92
Excédent = 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. - ICP Audit58
⚠ examen — L'activité principale de Fido Tech est la vente de logiciels, d'analyses et d'intelligence basés sur l'IA (SaaS/DaaS) pour la détection de fuites d'eau, ce qui en fait une mauvaise adéquation car elle vend déjà de l'intelligence, pas seulement des données dormantes. Problèmes : Le produit principal de l'entreprise est la vente d'IA/intelligence, ce qui est un critère d'exclusion explicite ; Décrit comme un modèle 'data-as-a-service' et 'SaaS', ce qui est une mauvaise adéquation ; L'entreprise n'a pas d'activité opérationnelle principale qui génère des données en sous-produit ; son activité EST le service d'analyse de données ; Les données qu'ils utilisent proviennent des réseaux de leurs clients (services publics, entreprises), et non de leur propre 'activité opérationnelle réelle'.
- Deep Qualification60
✓ passe — Fido Tech est un fournisseur SaaS vendant la détection de fuites d'eau basée sur l'IA, ce qui en fait un `détenteur de données` d'un précieux jeu de données de capteurs acoustiques. Cependant, la propriété des données et les droits de licence ne sont pas clairs car les données sont générées sur des réseaux de services publics tiers, nécessitant une clarification contractuelle.
Evidence
Dataset evidence & lineage
What the typed evidence proves the company holds — reframed for clarity and set against the market.
IoT / sensor data
Cette preuve pointe vers les données de base de séries temporelles, capturées à partir d'un réseau de capteurs IoT acoustiques déployés sur des conduites d'eau pour surveiller les fuites.
Data-volume signal
Cette preuve quantifie l'échelle du jeu de données à plus de 54 millions de points de données uniques par an et prouve sa qualité grâce à des tests de validation de modèle montrant plus de 92 % d'exactitude.
Downloads / exports
Cette preuve de brochures téléchargeables ciblant les besoins des entreprises démontre un accent commercial clair sur le problème des fuites d'eau, indiquant une application de marché bien définie.
Geospatial data
Cette preuve confirme l'existence de données tabulaires qui associent les événements de fuite à des coordonnées SIG spécifiques, permettant la visualisation et la priorisation pour les équipes de détection de fuites.
Developer portal
Cette preuve suggère la présence d'équipes développeurs et techniques internes au Royaume-Uni et aux États-Unis, impliquant l'infrastructure opérationnelle nécessaire pour gérer et maintenir la plateforme de collecte de données.
Industrial data
Cette preuve confirme explicitement l'application du jeu de données dans un contexte industriel, composé de données de capteurs utilisées pour surveiller les réseaux de services publics d'eau à grande échelle.
Regulatory records
Cette preuve démontre que les sorties de données sont validées par rapport à une méthodologie scientifique reconnue, fournissant des résultats auditable essentiels pour les clients des secteurs de services publics réglementés.
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
Fido 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 = $13.65B in 2025, CAGR 24.30% (source: Fortune Business Insights). Investment score 47.5/100 (confidence 0.92). Recommended action: License.
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