Dataset opportunity
Magil — Opportunité de jeu de données de capteurs industriels
Jeu de données de capteurs industriels modéré détenu par Magil, utilisable pour la maintenance prédictive et la détection d'anomalies.
Score
72.5
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 était évalué à 14,2 milliards de dollars en 2025, et devrait croître à un TCAM de 27,9 % de 2026 à 2033.
Recent dated external facts that triggered this opportunity — auditable provenance.
- 📰press2026-08-04
Little Mountain's third social housing building now built, with all of Holborn's promised units reaching 100% completion this fall
dailyhive.com ↗ - 📰press2026-08-03
Balfour Beatty tops out $385M Miami Beach hotel
constructiondive.com ↗ - 📰press2026-07-31
HS2 renegotiates contracts with construction giants
constructionenquirer.com ↗ - 📰press2026-07-29
City council approves Vancouver’s tallest tower project
constructioncanada.net ↗
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.
- 🧑💻Hiring a data role
Postes dédiés de directeur BIM-VDC et de responsable de l'innovation
source ↗ - 🤝Data partnership
Collaboration avec BloomCE pour fusionner les jeux de données LIDAR dans des formats cloud
source ↗ - ✨Signal
Mentionne explicitement l'intégration de 'Big Data structuré' pour l'amélioration continue des projets
source ↗
Profile
Dataset profile
Type
Jeu de données de capteurs industriels
Modality
Séries temporelles
Sector
industriel
Volume
Modéré
Freshness
Temps réel
Rarity
Élevée (propriétaire)
Accessibility
Restreint
Legal
Détenu par l'entreprise — droits de licence à clarifier
Buyer persona
Vendeurs d'IA industrielle et d'optimisation de la maintenance
Magil détient un précieux jeu de données de capteurs industriels structuré selon la modalité séries temporelles, intégrant des données industrielles et des données IoT du monde réel provenant de ses projets de construction. Cette collection fournit une base solide pour développer et valider des modèles de maintenance prédictive de haute fidélité, car elle capture le stress opérationnel et les performances des équipements lourds dans des conditions de terrain authentiques.
L'opportunité commerciale est significative, le marché mondial de la maintenance prédictive étant évalué à 14,2 milliards de dollars en 2025, et devrait croître à un TCAM de 27,9 %. [1] Bien que l'accès nécessite de naviguer dans des complexités telles que la propriété des données partagée contractuellement et les plateformes de données cloisonnées, la rareté et la spécificité de ce jeu de données offrent un avantage concurrentiel distinct aux acheteurs d'IA sur un marché en croissance rapide. ⚠ Diligence raisonnable (données précieuses, accès à négocier) : La propriété des données peut être partagée contractuellement avec les développeurs de projets (par exemple, Brivia Group) ; Confidentialité commerciale élevée concernant les coûts des projets et les méthodologies de construction propriétaires ; Les données sont cloisonnées sur diverses plateformes CDE (Procore, Revizto) et systèmes hérités. · corporate : filiale de Fayolle Group.
Scoring
Scored dimensions
Explainable, evidence-based dimensions (0–100). The radar shows the investment axes.
Cette preuve démontre que Magil possède un flux propriétaire de données industrielles structurées, y compris des signaux temporels provenant de modèles d'informations d'actifs avancés (BIM 7D) qui forment la base d'un jumeau numérique. Ce jeu de données est idéal pour former des algorithmes sophistiqués de maintenance prédictive, permettant aux fournisseurs d'IA de modéliser les défaillances d'actifs et d'optimiser l'efficacité opérationnelle. Sur un marché mondial dont la croissance est projetée à près de 28 % par an, ces données rares et réelles offrent un avantage concurrentiel significatif pour le développement et la validation de solutions d'IA industrielle de nouvelle génération.
See dimension details ↓- Dataset Specificity90
dominant 'données IoT', secteur industriel, 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 correspondances de preuves
Apparent scale of the data, inferred from the number of evidence hits and any explicit volume mentions. - Dataset Freshness82
temps réel/flux
How current the data stays — real-time/streaming scores highest, periodic dumps lower. - Training Value84
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 extrêmement élevée, stimulée par la croissance rapide du marché de la maintenance prédictive, qui devrait croître à un TCAM de 27,9 %. [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 Fayolle 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 correspondances
How solid the proof is that the company holds this data — diversity of evidence types and number of hits. - Right to License70
propriété=détenu, licence=droits_flous
Whether the company can legally license the data out — based on ownership and licensing complexity. - Corporate Independence50
filiale de Fayolle Group
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, 4 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 Audit83
✓ bonne cible — Magil est une grande entreprise de construction et d'ingénierie dont l'activité principale est la construction, pas la vente de données ; elle utilise intensivement des technologies modernes comme le LiDAR, le BIM et les plateformes de gestion de site, générant une richesse de données opérationnelles en sous-produit, ce qui en fait une cible solide. Problèmes : L'entreprise compte entre 580 et 854 employés, ce qui est plus qu'une PME typique ; C'est une filiale de Fayonne Ltd., ce qui peut compliquer la prise de décision ; L'entreprise est déjà très avant-gardiste sur le plan technologique, utilisant des termes comme 'Big Data', elle pourrait donc avoir des stratégies de données internes en développement.
- Deep Qualification90
✓ passe — Magil est un entrepreneur en construction qui ne vend pas de données mais détient des jeux de données précieux et dormants. Son utilisation de technologies modernes comme l'IoT, le BIM et les plateformes CDE génère d'énormes données industrielles, y compris des données de capteurs et des journaux d'équipement. Cependant, l'accès aux données est complexe en raison de la propriété partagée avec les clients et partenaires, et de sa distribution sur des plateformes comme Procore.
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 indique la génération de données temporelles structurées à partir de modèles d'informations d'actifs multidimensionnels (BIM 7D), ce qui est très précieux pour la construction de jumeaux numériques qui alimentent les plateformes de maintenance prédictive.
Image collection
L'entreprise capture des scans LiDAR haute résolution et des images à 360 degrés de ses actifs industriels, fournissant un contexte visuel crucial pour enrichir les données temporelles pour des modèles de détection d'anomalies plus précis.
Industrial data
Cela confirme un processus délibéré et systématique de collecte de Big Data structuré, signalant une qualité de données élevée et une lignée fiable, essentielle pour la formation de modèles d'IA de niveau entreprise.
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
Magil Industrial Sensor — a Moderate industrial sensor dataset (Time Series modality) in the industrial domain. Primary AI use-case: Predictive Maintenance. Market signal: Global Predictive Maintenance market was valued at $14.2 billion in 2025, projected to grow at a CAGR of 27.9% from 2026 to 2033 (source: Grand View Research). [1]. Investment score 72.5/100 (confidence 0.49). Recommended action: Partnership (group-level).
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