Dataset opportunity
Metos — Opportunité de jeu de données de télémétrie de capteurs
Jeu de données de télémétrie de capteurs modéré détenu par Metos, utilisable pour la maintenance prédictive et la détection d'anomalies.
Score
70
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 maintenance prédictive pour les machines agricoles = 1,42 milliard de dollars en 2024, TCAM de 17,8 % (source : Predictive Maintenance for Farm Machinery Market Research Report 2033)
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 télémétrie de capteurs
Modality
Séries temporelles
Sector
autre
Volume
Modéré
Freshness
Temps réel
Rarity
Élevée (propriétaire)
Accessibility
Restreint
Legal
Propriété mixte — droits de licence à clarifier
Buyer persona
Vendeurs de solutions d'IA industrielle et d'optimisation de la maintenance
Metos détient un jeu de données de télémétrie de capteurs riche, structuré sous forme de données séries temporelles, agrégé à partir de matériel agricole sur site. Cette collection comprend des données iot, des données géo et une collection d'images, fournissant une base multimodale idéale pour entraîner des modèles de maintenance prédictive afin de prévoir les défaillances d'équipement, d'optimiser l'irrigation ou de prédire les maladies des cultures.
La valeur commerciale est soulignée par le marché mondial de la maintenance prédictive pour les machines agricoles, qui a atteint 1,42 milliard de dollars en 2024 et devrait croître à un TCAM de 17,8 %. [8] Bien que l'utilisation secondaire de ces données nécessite un examen contractuel attentif avec les agriculteurs propriétaires du matériel générateur, sa nature agrégée et réelle en fait un atout exceptionnellement précieux pour tout acheteur d'IA visant à capter une part de ce marché en expansion rapide. [8] ⚠ Diligence (données précieuses, accès pour négocier) : Les données sont générées par du matériel appartenant à des agriculteurs mais agrégées sur la plateforme FieldClimate ; la société vend à la fois du matériel et des renseignements basés sur les données (modèles de maladies) ; l'utilisation secondaire des données agricoles nécessite un examen contractuel attentif avec les utilisateurs finaux · entreprise : indépendante.
Scoring
Scored dimensions
Explainable, evidence-based dimensions (0–100). The radar shows the investment axes.
Ces preuves démontrent que Metos possède une collection propriétaire de télémétrie de capteurs agricoles sur plusieurs décennies, enrichie d'images de parasites et de données environnementales historiques approfondies. Il s'agit d'un atout essentiel pour tout fournisseur d'IA développant des solutions de maintenance prédictive pour les machines agricoles, un marché évalué à 1,42 milliard de dollars et en croissance de près de 18 % par an. La combinaison unique de données IoT en séries temporelles, d'imagerie et d'enregistrements géospatiaux à long terme fournit la vérité terrain nécessaire pour entraîner des IA robustes capables d'anticiper les défaillances d'équipement et d'optimiser les performances dans des conditions réelles diverses.
See dimension details ↓- Dataset Specificity74
dominant 'iot_data', secteur autre, 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 de domaine propriétaire
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 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 élevée, stimulée par la croissance rapide du marché de la maintenance prédictive dans l'agriculture, qui devrait s'étendre à un TCAM de 17,8 %. [8]
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 Feasibility30
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_flous
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.
Evidence
Dataset evidence & lineage
What the typed evidence proves the company holds — reframed for clarity and set against the market.
press
- “<p>Live from Ag in Motion at the John Deere booth, Kristjan Hebert and Evan Shout are joined by Deanna Kovar, president of Deere's Ag and Turf Division. Kovar grew up on a Wisconsin dairy farm, started as a summer intern decades ago, and has since worked her way through nearly every corner of the company.... <a href="https://www.realagriculture.com/2026/07/the-truth-about-trust-and-tech-with-deanna-kovar-truth-about-ag-podcast-ep-63/">Read More</a></p>”
- “Terres Univia, Terres Inovia et la Fop estiment la production nationale de colza autour de 4,7 millions de tonnes en 2026, soit un niveau proche de 2025. Ce résultat est imputable à la hausse des surfaces, le rendement moyen étant en nette baisse sur un an.”
- “<p><img alt="" class="attachment-thumbnail size-thumbnail wp-post-image" height="150" src="https://d3hid44mqnfbhw.cloudfront.net/precisagms/wp-content/uploads/2026/07/SmartIrrigation-150x150.jpg" width="150" />New survey findings reveal how shifting priorities around water, costs, and resilience are reshaping investment decisions across modern agricultural operations.</p> <p>The post <a href="https://www.globalagtechinitiative.com/in-field-technologies/irrigation/what-growers-are-telling-the-global-irrigation-industry/">What Growers Are Telling the Global Irrigation Industry</a> appeared first”
IoT / sensor data
Metos fournit une télémétrie étendue en séries temporelles provenant de milliers de capteurs sur le terrain, capturant des variables environnementales telles que l'humidité du sol et l'humidité, qui sont essentielles pour modéliser le stress des équipements et prédire les défaillances de composants.
Image collection
La collection comprend des images de parasites haute résolution provenant de pièges automatisés, offrant une couche contextuelle unique aux modèles d'IA pour corréler les événements environnementaux avec des contraintes opérationnelles spécifiques sur les machines.
Geospatial data
Ce jeu de données contient plus de 35 ans de données environnementales géospatiales, fournissant le contexte historique approfondi à travers divers climats et types de cultures, nécessaire pour construire et valider des modèles prédictifs hautement précis et généralisables.
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
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