Dataset opportunity
Proximafusion — Opportunité de jeu de données sur les opérations industrielles
Jeu de données modéré sur les opérations industrielles détenu par Proximafusion, utilisable pour la surveillance et la prévision industrielles.
Score
67.5
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
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
Marché mondial de l'IoT industriel = 119,4 milliards de dollars en 2024, TCAC de 8,1 % (source : MarketsandMarkets)
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
Recrutement d'un stagiaire pour l'équipe IA d'entreprise et d'un ingénieur logiciel senior pour la plateforme de développement
source ↗
Profile
Dataset profile
Type
Jeu de données sur les opérations industrielles
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
Intégrateurs d'IA industriels
Proximafusion détient un ensemble de données unique de séries temporelles dérivé des opérations de son dispositif de fusion stellarator avancé. Cette collection de `données industrielles` et de `données IoT` capture des phénomènes physiques complexes, y compris la physique des plasmas et la magnétohydrodynamique, la rendant exceptionnellement bien adaptée aux cas d'utilisation sophistiqués de surveillance industrielle tels que la maintenance prédictive et l'optimisation des performances d'actifs énergétiques de grande valeur.
Le marché mondial de l'IoT industriel a été évalué à 119,4 milliards USD en 2024 et devrait croître à un TCAM de 8,1 % jusqu'en 2029, soulignant l'immense demande pour de telles données. Bien que l'accès soit complexe en raison de la nature sensible à la propriété intellectuelle des données, de sa connexion au partenariat avec l'Institut Max Planck de physique des plasmas, et des restrictions de sécurité potentielles, sa rareté et son applicabilité directe aux technologies énergétiques stratégiques pionnières en font un atout de grande valeur pour les principaux développeurs d'IA. ⚠ Diligence (données précieuses, accès à négocier) : Les données sont très techniques (physique des plasmas, magnétohydrodynamique) et sensibles à la propriété intellectuelle ; une part importante des données expérimentales est liée au partenariat avec l'Institut Max Planck de physique des plasmas (IPP) ; les technologies énergétiques stratégiques peuvent être soumises à des restrictions d'exportation/sécurité nationales ou européennes. · entreprise : indépendante.
Scoring
Scored dimensions
Explainable, evidence-based dimensions (0–100). The radar shows the investment axes.
Ces preuves démontrent collectivement que Proximafusion possède un ensemble de données industrielles propriétaire et de haute rareté, combinant de manière unique des données de séries temporelles générées par simulation avec la télémétrie de la performance réelle dans une expérience de fusion record. Il s'agit d'un atout essentiel pour les intégrateurs d'IA industriels développant des modèles sophistiqués de surveillance industrielle et de maintenance prédictive. Sur un marché mondial de l'IoT industriel dont la valeur devrait dépasser 119 milliards USD en 2024, cet ensemble de données offre un avantage concurrentiel distinct en permettant une IA capable d'opérer dans les environnements physiques les plus complexes et les plus exigeants.
See dimension details ↓- Dataset Specificity78
dominant 'données industrielles', secteur industriel, 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 Rarity70
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 Value74
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 Demand80
la demande des acheteurs d'IA est forte, tirée par la croissance significative du marché de l'IoT industriel (TCAM de 8,1 %) pour les solutions de surveillance et d'optimisation avancées.
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 Feasibility14
difficulté élevée, indépendante
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 License70
propriété=détenu, licence=droits_flous
Whether the company can legally license the data out — based on ownership and licensing complexity. - Corporate Independence90
indépendante
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 Audit100
✓ bonne cible — Excellente cible : Proximafusion est une PME deep-tech développant des centrales à fusion, une entreprise opérationnelle réelle dont les données massives et de niche issues de simulations et de capteurs sont un sous-produit de sa mission principale de vendre de l'énergie, pas des données ou de l'IA. Problèmes : L'entreprise utilise massivement l'IA et les logiciels de simulation comme partie intégrante de son processus de R&D, mais il s'agit d'un outil pour le développement interne ('approche axée sur la simulation')
- Deep Qualification90
⚠ à examiner — Proxima Fusion développe des centrales à fusion et détient des données de R&D précieuses en tant que sous-produit, mais ne les vend pas. La propriété des données est complexe et les droits sont flous en raison de son origine en tant que spin-off de l'Institut Max Planck public, et la licence est probablement restreinte par sa nature stratégique. [licence restreinte]
Evidence
Dataset evidence & lineage
What the typed evidence proves the company holds — reframed for clarity and set against the market.
Industrial data
Le détenteur exploite un pipeline de simulation spécialement conçu pour générer des données de séries temporelles destinées à la formation de modèles d'IA industriels, réduisant ainsi le risque et le coût de développement pour les acheteurs.
IoT / sensor data
Cet ensemble de données contient des données de séries temporelles uniques capturant la performance réelle et le fonctionnement en régime permanent d'une expérience industrielle révolutionnaire, fournissant une vérité terrain inestimable pour la validation des modèles.
Knowledge base / docs
Les données ne sont pas un flux brut mais sont organisées via un cadre de collecte de données dirigée, structurées par des modèles de données explicites qui accélèrent le développement de l'IA et l'ingénierie des caractéristiques.
Marketplace
Dataset details
Geographic coverage
Global
Time range
Real-time
Update frequency
Real-time
Delivery
API
Formats
Time Series
License
One-time license for internal use in industrial monitoring and predictive maintenance applications. Restrictions on redistribution and commercialization of raw data apply.
Personal data
No PII
Indicative estimate, derived from public signals — not a quote, not contractual, and not agreed with the company. Is this your company? Correct it.
This dataset's high rarity and proprietary nature, combined with strong demand from the rapidly growing Industrial IoT sector for advanced monitoring and predictive maintenance, drives its significant valuation. The unique fusion of simulation and real-world operational data from a stellarator device offers unparalleled insights.
Detailed schema & sample available on access request.
Want this data?
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
Proximafusion Industrial Operations — a Moderate industrial operations dataset (Time Series modality) in the industrial domain. Primary AI use-case: Industrial Monitoring. Market signal: Global Industrial Analytics market was valued at USD 35.2 billion in 2022, with a projected CAGR of over 12% (2023-2032) (source: Global Market Insights). Investment score 47.5/100 (confidence 0.44). Recommended action: Acquire.
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