Dataset opportunity
Minut — Opportunité de jeu de données de télémétrie de capteurs
Vaste jeu de données de télémétrie de capteurs détenu par Minut, utilisable pour la maintenance prédictive et la détection d'anomalies.
Score
48
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
83%
Action
Accord de partage de données
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 = 13,4 milliards de dollars en 2025, TCAC de 23,2 %.
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.
- 📦Data product
Informations en temps réel sur le bruit, l'occupation et la surveillance climatique
source ↗
Profile
Dataset profile
Type
Jeu de Données de Télémétrie de Capteurs
Modality
Séries Temporelles
Sector
autre
Volume
Grand
Freshness
Temps réel
Rarity
Moyen
Accessibility
Partiel
Legal
Détenu par l'entreprise — Sensible au RGPD (examen des données personnelles identifiables)
Buyer persona
Vendeurs de solutions d'IA industrielle et d'optimisation de la maintenance
Minut détient un Jeu de Données de Télémétrie de Capteurs propriétaire généré par son matériel installé dans des propriétés résidentielles. Ces données de Séries Temporelles incluent des métriques telles que le niveau de bruit, la température, l'humidité et le mouvement, fournissant un flux riche et continu d'informations environnementales et sur l'état des appareils, idéal pour entraîner des modèles de Maintenance Prédictive afin d'anticiper les défaillances matérielles ou les conditions environnementales anormales.
Ces données sont exceptionnellement précieuses sur le marché mondial de la Maintenance Prédictive, qui était évalué à 13,4 milliards de dollars en 2025 et devrait croître à un TCAC de 23,2 %. [1] Malgré les complexités d'accès nécessitant une anonymisation stricte des données résidentielles et une vérification contractuelle de la propriété des données, la nature rare du jeu de données et sa conception axée sur la confidentialité (pas de caméras ni d'enregistrements audio) en font un actif très recherché pour le développement de solutions d'IA de nouvelle génération sur un marché en expansion rapide. ⚠ Diligence (données précieuses, accès à négocier) : Les données sont collectées via des capteurs matériels propriétaires dans des résidences privées, nécessitant une anonymisation stricte ; Conception axée sur la confidentialité (pas de caméras/enregistrements) simplifie certains aspects mais limite l'accès audio brut ; La propriété de la télémétrie brute par rapport aux informations client nécessite une vérification contractuelle. · corporate : indépendant.
Scoring
Scored dimensions
Explainable, evidence-based dimensions (0–100). The radar shows the investment axes.
Des preuves publiques confirment que Minut possède un volume substantiel de données de séries temporelles générées par ses capteurs IoT propriétaires. Ce jeu de données capture les conditions environnementales réelles, y compris les niveaux de température, d'humidité, de bruit et d'occupation, qui sont essentiels pour entraîner des algorithmes de maintenance prédictive. Pour les vendeurs d'IA dans l'espace industriel et d'optimisation de la maintenance, ces données offrent un chemin direct vers le développement de modèles plus précis pour un marché mondial dont la valeur devrait atteindre 13,4 milliards de dollars d'ici 2025. L'acquisition de ces données de télémétrie uniques pourrait considérablement accélérer le développement de produits et améliorer l'avantage concurrentiel dans un secteur en expansion rapide.
See dimension details ↓- Dataset Specificity62
dominant 'iot_data', secteur autre, 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 Rarity46
données de domaine propriétaire (l'ouverture réduit la rareté)
How scarce and proprietary the data is. Unique domain data scores high; openly available data lowers it. - Dataset Volume94
10 occurrences de 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 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 mondial de la maintenance prédictive à un TCAC de 23,2 % à mesure que les entreprises adoptent de plus en plus l'IoT et l'IA pour réduire les temps d'arrêt opérationnels. [1]
How strongly AI builders and companies are likely to want this data, based on market signals. - Legal Accessibility60
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, 10 occurrences
How solid the proof is that the company holds this data — diversity of evidence types and number of hits. - Right to License62
propriété=détenu par l'entreprise, licence=sensible au RGPD
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 Orientation39
1 signal d'appétit pour les données (1 type)
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 Audit75
⚠ examen — Minut est une mauvaise cible car son activité principale consiste à vendre un service d'intelligence par abonnement fournissant des informations et des analyses en temps réel à partir de ses données de capteurs propriétaires, ce qui en fait un fournisseur d'intelligence, et non un détenteur de données dormantes. Problèmes : Le produit principal de l'entreprise n'est pas le capteur matériel lui-même, mais la plateforme logicielle par abonnement qui fournit des 'informations proactives sur la propriété' et des analyses ; Ce modèle économique de vente d'accès aux analyses et aux alertes est une forme d''Intelligence-as-a-Service', qui est explicitement exclue par l'ICP comme une 'mauvaise cible' ; L'entreprise utilise déjà l'IA et l'apprentissage automatique dans ses produits, comme pour la détection de fumée de cigarette et la communication avec les clients, confirmant qu'elle vend de l'intelligence ; Ils proposent une API commerciale pour que les clients accèdent aux données des capteurs et créent des intégrations personnalisées, indiquant une stratégie de monétisation des données claire et existante. [21]
- Deep Qualification70
✓ réussite — Minut est un détenteur de données avec un jeu de données très cohérent pour sa niche. Une récente extension de série B constitue un déclencheur fort, mais les droits de propriété des données ne sont pas explicitement définis dans leurs documents juridiques, ce qui crée un obstacle de diligence clé.
Evidence
Dataset evidence & lineage
What the typed evidence proves the company holds — reframed for clarity and set against the market.
Event streams
L'entreprise exploite des flux d'événements en temps réel qui suivent les conditions de la propriété telles que l'occupation, fournissant le flux de données continu nécessaire aux modèles d'IA dynamiques qui optimisent l'allocation des ressources.
API access
Une API moderne basée sur REST est disponible, permettant aux acheteurs d'intégrer par programme les données des capteurs dans leurs propres systèmes et flux de travail d'IA avec un minimum d'effort d'ingénierie.
IoT / sensor data
Le jeu de données contient des données IoT granulaires, y compris la température, l'humidité et les niveaux de batterie des appareils, qui sont des entrées directes pour l'entraînement de modèles de maintenance prédictive de grande valeur.
Developer portal
La présence d'un portail développeur avec une documentation API signale que les données sont bien structurées et prises en charge, réduisant les frictions d'intégration pour l'équipe d'ingénierie d'un acheteur.
JSON files
L'utilisation de charges utiles JSON confirme que les données sont livrées dans un format standard et lisible par machine, garantissant une compatibilité immédiate avec les piles de développement d'IA modernes.
Knowledge base / docs
Une base de connaissances technique avec une documentation API fournit une preuve supplémentaire de la maturité des données, donnant aux acheteurs confiance dans l'utilisabilité et la valeur à long terme du jeu de données.
Downloads / exports
Une application web orientée client avec une fonction de téléchargement existe, suggérant un mécanisme établi pour que les utilisateurs récupèrent des fichiers qui pourraient être adaptés à la livraison de données en masse.
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
Minut Sensor Telemetry — a Large sensor telemetry dataset (Time Series modality) in the other domain. Primary AI use-case: Predictive Maintenance. Market signal: Global Predictive Maintenance Market = $13.4 billion in 2025, CAGR 23.2% (source: Market.us). Investment score 48.0/100 (confidence 0.83). Recommended action: Data Sharing Agreement.
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