Dataset opportunity
Hollingsworthllc — Opportunité de jeu de données sur les opérations industrielles
Jeu de données modéré sur les opérations industrielles détenu par Hollingsworthllc, utilisable pour la surveillance et la prévision industrielles.
Score
68.9
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
Acquérir
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 surveillance des actifs industriels évalué à 18,7 milliards de dollars en 2025, TCAC de 10,8 % (source : Dataintelo). [12]
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 sur les opérations industrielles
Modality
Séries temporelles
Sector
mobilité
Volume
Modéré
Freshness
Temps réel
Rarity
Élevée (propriétaire)
Accessibility
Restreint
Legal
Propriété mixte — droits de licence à clarifier · PII/réglementé
Buyer persona
Intégrateurs d'IA industriels
Hollingsworthllc détient un Dataset d'Opérations Industrielles significatif composé de données Time Series à haute granularité provenant de ses opérations dans le secteur de la mobilité. Le dataset comprend de riches `event_streams`, des `industrial_data` brutes et des enregistrements transactionnels, offrant une vue complète des processus de fabrication adaptée aux applications d'IA avancées en Surveillance Industrielle.
Le marché mondial pour ces données est substantiel, le secteur de la Surveillance des Actifs Industriels étant évalué à 18,7 milliards de dollars en 2025 et devrait croître à un TCAM de 10,8 %. [12] Ce marché à forte croissance souligne la demande pour des données aussi précieuses. Bien que l'accès nécessite de naviguer dans des complexités telles que la propriété partagée des données avec les clients OEM, les données cloisonnées dans les systèmes SAP et les restrictions contractuelles, la profondeur opérationnelle unique du dataset offre un avantage concurrentiel rare pour les acheteurs d'IA. ⚠ Diligence (données précieuses, accès à négocier) : La propriété des données est probablement partagée avec les principaux clients OEM (par exemple, Ford).; Les données opérationnelles sont cloisonnées dans les systèmes SAP.; Restrictions contractuelles sur le partage de données par des tiers dans les secteurs de l'aérospatiale/gouvernemental. · corporate : indépendant.
Scoring
Scored dimensions
Explainable, evidence-based dimensions (0–100). The radar shows the investment axes.
Ces preuves démontrent collectivement que Hollingsworthllc détient des données opérationnelles propriétaires de bout en bout couvrant l'ensemble du cycle de vie industriel, de la fabrication et de l'assemblage à l'exécution et à la logistique inverse. Ce dataset unique est un atout essentiel pour les intégrateurs d'IA développant des solutions sophistiquées de surveillance industrielle et de maintenance prédictive. Sur un marché dont la valeur devrait atteindre 18,7 milliards de dollars, ces données de haute rareté offrent un avantage concurrentiel significatif pour la construction de modèles qui optimisent les chaînes d'approvisionnement, prédisent les défaillances et améliorent l'efficacité opérationnelle.
See dimension details ↓- Dataset Specificity90
dominant 'industrial_data', secteur mobilité, 3 types spécifiques
How sharply the data targets a specific, hard-to-substitute domain or task. Niche, well-defined data scores higher than generic. - Dataset Rarity82
données propriétaires du 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 Freshness82
temps réel/streaming
How current the data stays — real-time/streaming scores highest, periodic dumps lower. - Training Value84
adapté à la Surveillance Industrielle
How useful the data is for the target AI use-case — its fit for model training or fine-tuning. - Buyer Demand92
la demande des acheteurs d'IA est extrêmement élevée, tirée par la forte croissance du marché de la Surveillance des Actifs Industriels, qui connaît une expansion à un TCAM de 10,8 %. [12]
How strongly AI builders and companies are likely to want this data, based on market signals. - Legal Accessibility0
PII/réglementé
How legally easy the data is to obtain and use — open/API access scores high; PII or regulated data scores low. - Acquisition Feasibility0
difficulté moyenne, indépendant
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 License36
propriété=mixte, licence=droits_non_clairs
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 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…). - Dormant Data Surplus92
excédent=élevé, 5 signaux externes récents — 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 Audit75
✓ bonne cible — Hollingsworth est une grande entreprise de gestion de la logistique et de la chaîne d'approvisionnement dont l'activité principale est les services opérationnels, faisant de ses données opérationnelles étendues un sous-produit précieux et dormant. Problèmes : L'entreprise est plus grande qu'une PME typique, avec plusieurs sources citant plus de 1 000 employés et des revenus bien supérieurs à 100 millions de dollars. [1, 2, 10] ; Il existe des rapports contradictoires sur le nombre d'employés, allant de 700 à 3 000, indiquant une organisation grande et complexe. [1, 2, 10]
- Deep Qualification80
⚠ à examiner — La cible est un prestataire de services 3PL/logistique, pas un vendeur de données ; les données opérationnelles générées sont un sous-produit plausible mais appartiennent à ses clients OEM, ce qui rend la licence pour la revente très restrictive et improbable. [les données appartiennent aux clients de l'entreprise ; licence restreinte]
Evidence
Dataset evidence & lineage
What the typed evidence proves the company holds — reframed for clarity and set against the market.
press
- “<p>SummaryView Transcript The question on everyone’s mind: Is AI a bubble, or is it truly transforming the supply chain? Eric Rempel, Chief Innovation Officer at Redwood, unpacks the hype versus the real value of AI in logistics. He shares insights on why companies are adopting AI, how it’s impacting jobs (and creating new ones!), and […]</p> <p>The post <a href="https://www.freightwaves.com/news/is-ai-the-next-digital-brokerage-hype-cycle-logistics-supply-chain">Is AI the Next Digital Brokerage Hype Cycle? | Logistics & Supply Chain</a> appeared first on <a href="https:”
- “<p>SummaryView Transcript Project44 is splitting into two distinct companies: the original Project44 focusing on shippers, and the newly formed LSP44 targeting logistics service providers. CEO Jett McCandless explains the strategic rationale behind this bold move, revealing that a ‘desire to win’ against the complexities of different client needs was the driving force. Discover why this […]</p> <p>The post <a href="https://www.freightwaves.com/news/lsp44-vs-project44-why-project44-split-into-two-companies">LSP44 vs. project44: Why Project44 Split Into Two Companies</a> appear”
- “<p>SummaryView Transcript Building a robust Transportation Management System (TMS) isn’t a side project. Alyssa Norcross, Group Product Manager at Revenova, breaks down why relying on “vibecoding” for complex logistics operations is a flawed approach. She emphasizes the critical need for enterprise-grade solutions built on solid infrastructure like Salesforce, highlighting the importance of depth, integrations, security, […]</p> <p>The post <a href="https://www.freightwaves.com/news/why-vibecoding-a-tms-is-a-recipe-for-disaster-in-logistics">Why ‘Vibecoding’”
Industrial data
Ces preuves indiquent des données de séries temporelles provenant des opérations de base de fabrication et d'assemblage, essentielles pour former des modèles d'IA afin de surveiller les lignes de production et d'optimiser la livraison juste-à-temps.
Transaction data
Cela indique la présence de données tabulaires détaillant l'exécution des commandes et la gestion des stocks, ce qui est très précieux pour construire des modèles qui prédisent la demande et rationalisent la logistique de la chaîne d'approvisionnement.
Event streams
Ce signal confirme l'existence de données de flux d'événements provenant des opérations de logistique inverse, une entrée rare et cruciale pour le développement d'IA capables de gérer les retours, de tester les produits et d'identifier les problèmes de qualité systémiques.
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
Hollingsworthllc Industrial Operations — a Moderate industrial operations dataset (Time Series modality) in the mobility domain. Primary AI use-case: Industrial Monitoring. Market signal: Global Industrial Asset Monitoring market valued at $18.7 billion in 2025, CAGR 10.8% (source: Dataintelo). [12]. Investment score 68.9/100 (confidence 0.49). Recommended action: Acquire.
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