Dataset opportunity
Thefirstmile — Opportunité de jeu de données de capteurs industriels
Vaste jeu de données de capteurs industriels détenu par Thefirstmile, utilisable pour la maintenance prédictive et la détection d'anomalies.
Score
47.5
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
65%
Action
Licence
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 évalué à 15,10 milliards de dollars en 2025, avec une croissance projetée de 31,1 % de TCAC.
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.
Profile
Dataset profile
Type
Jeu de données de capteurs industriels
Modality
Séries temporelles
Sector
industriel
Volume
Grand
Freshness
Temps réel
Rarity
Moyen
Accessibility
Partiel
Legal
Propriété mixte — droits de licence à clarifier
Buyer persona
Vendeurs d'IA industrielle et d'optimisation de la maintenance
Thefirstmile détient un jeu de données de capteurs industriels substantiel composé de données séries temporelles issues de ses systèmes opérationnels. Cela comprend des flux granulaires de données industrielles et de données iot, ainsi que des enregistrements commerciaux et des données géographiques, fournissant une base riche et propriétaire pour le développement et la formation de modèles de maintenance prédictive de haute fidélité pour les équipements industriels et la logistique.
Ces données s'inscrivent dans le marché mondial de la maintenance prédictive, un secteur évalué à 15,10 milliards de dollars en 2025 et dont la croissance est projetée à un remarquable 31,1 % de TCAC. [5] Bien que l'accès nécessite une négociation — car les données logistiques doivent être extraites et la propriété de certaines données granulaires est partagée contractuellement — le flux national agrégé de matériaux, non monétisé, représente un actif rare et précieux, justifiant la diligence d'accès pour une opportunité de marché significative. [5] ⚠ Diligence (données précieuses, accès à négocier) : Les données sont partiellement exposées via le 'Recycling Data Studio' pour les clients, mais le flux national agrégé de matériaux reste non monétisé ; La propriété des données granulaires sur la composition des déchets peut être partagée contractuellement avec les clients ; Les données de logistique et d'optimisation des itinéraires sont propriétaires mais nécessitent une extraction des systèmes opérationnels. · entreprise : indépendante.
Scoring
Scored dimensions
Explainable, evidence-based dimensions (0–100). The radar shows the investment axes.
Ces preuves démontrent collectivement que Thefirstmile détient un flux unique de données opérationnelles du monde réel issues de ses services de recyclage et de gestion des déchets à l'échelle du Royaume-Uni. Le jeu de données contient de riches signaux IoT et séries temporelles provenant d'actifs équipés de capteurs, idéaux pour former des modèles sophistiqués de maintenance prédictive. Pour les vendeurs d'IA industrielle, ces données offrent un chemin direct pour développer et valider des algorithmes sur un marché dont la croissance est projetée à plus de 30 % par an, répondant aux besoins urgents d'optimisation de la maintenance et d'efficacité opérationnelle.
See dimension details ↓- Dataset Specificity90
dominant 'iot_data', 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 Rarity58
données propriétaires du domaine (l'ouverture réduit la rareté)
How scarce and proprietary the data is. Unique domain data scores high; openly available data lowers it. - Dataset Volume70
6 occurrences 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 Demand98
la demande des acheteurs d'IA est exceptionnellement élevée, stimulée par l'expansion rapide du marché des solutions de maintenance prédictive, qui croît à un TCAC de 31,1 %. [5]
How strongly AI builders and companies are likely to want this data, based on market signals. - Legal Accessibility56
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 Feasibility66
difficulté moyenne, indépendant
How realistic it is to actually obtain the data, given access difficulty and the holder's corporate structure. - Evidence Strength89
5 types de preuves, 6 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 Orientation22
0 signal d'appétit pour les données (0 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 Audit58
⚠ examen — L'activité principale de l'entreprise est la vente de services de gestion des déchets qui comprennent une plateforme de données et d'analyse pour leurs clients, ce qui en fait un vendeur d'intelligence, et non un détenteur de données dormantes. Problèmes : Le produit principal de l'entreprise est les services de gestion des déchets, ce qui est une bonne activité opérationnelle. [3, 9] ; Cependant, ils commercialisent activement les données résultantes, offrant aux clients un 'Recycling Data & Carbon Reporting Studio' avec des analyses sur les déchets, l'impact carbone, et ; Cette plateforme fournit des 'informations basées sur les données' et est une caractéristique clé de leur service, ce qui signifie qu'ils vendent déjà de l'intelligence dérivée des données qu'ils co- ; Leur vision est de devenir une 'plateforme leader de ressources circulaires, connectant les clients, les réseaux de collecte, les capacités de traitement et les données', ce qui confirme t
- Deep Qualification90
✓ réussite — La cible est un détenteur de données dont l'activité principale est la gestion des déchets, et non la vente de données. Les données, sous-produit de ses opérations logistiques et de traitement, sont très cohérentes avec l'étiquette 'Jeu de données de capteurs industriels' et la niche 'Surveillance industrielle'. Une acquisition récente par une société de capital-investissement pour faire évoluer la plateforme sert de déclencheur fort pour un changement stratégique axé sur les données.
Evidence
Dataset evidence & lineage
What the typed evidence proves the company holds — reframed for clarity and set against the market.
IoT / sensor data
Il s'agit de données séries temporelles générées par des capteurs IoT sur des actifs de gestion des déchets, tels que des poubelles intelligentes, fournissant des mesures granulaires d'utilisation et de poids précieuses pour la formation d'algorithmes de maintenance prédictive.
Downloads / exports
Ces données tabulaires suivent l'engagement des clients avec les ressources de recyclage, offrant un proxy pour la segmentation client et l'intérêt pour des flux de déchets industriels spécifiques.
Industrial data
Ces preuves indiquent des données structurées séries temporelles détaillant les volumes de collecte des déchets sur plus de 50 flux de recyclage et sites spécifiques, essentielles pour construire des modèles d'allocation des ressources et d'optimisation.
Geospatial data
Il s'agit de données logistiques et géospatiales d'une flotte de collecte à l'échelle du Royaume-Uni avec un taux de réussite de 99,96 %, critiques pour la formation de modèles d'optimisation des itinéraires et de maintenance des véhicules.
business_records
Ce jeu de données comprend des documents structurés de conformité et de reporting carbone, permettant aux modèles d'IA de corréler les performances opérationnelles avec les facteurs ESG et les cadres réglementaires.
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
Thefirstmile Industrial Sensor — a Large industrial sensor dataset (Time Series modality) in the industrial domain. Primary AI use-case: Predictive Maintenance. Market signal: Global Predictive Maintenance market valued at $15.10B in 2025, projected to grow at a 31.1% CAGR (source: Market Research Future). [5]. Investment score 47.5/100 (confidence 0.65). Recommended action: License.
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