Opportunità dataset
Tolid — Corpora annotati da LLM: notizie crypto, brevetti biomedici, video di bellezza
Un'azienda di dati che vende i corpora che ha creato — e continua a gestire la pipeline che li ha generati.
Punteggio
84
Il punteggio (0–100) combina dimensioni ponderate — rarità del dataset, valore di addestramento, domanda dell'acquirente, forza delle prove e diritto di licenza. 70+ è pronto per l'affare. Vedi le dimensioni valutate qui sotto per il dettaglio.Fiducia
60%
Azione
Licenza
La struttura di accordo raccomandata per questo dataset: Acquisisci (acquisto completo), Licenza (diritti d'uso a pagamento), Accordo di Condivisione Dati (accesso controllato, nessun trasferimento di proprietà), Partnership (co-sviluppo) o Programma di Annotazione (etichettatura). Scelto in base alla proprietà dei dati, alla complessità della licenza e all'accessibilità.Mercato
Dati di addestramento annotati la cui qualità delle etichette è MISURATA, non affermata — un'affermazione che quasi nessun corpus concorrente può fare. Venduto con i suoi difetti dichiarati, e con la pipeline che lo ha prodotto disponibile come servizio.
Lineage
Come è stata derivata questa lead
La catena signal-first, da inizio a fine: segnali esterni recenti → nicchia qualificata → detentore di dati risolto → verifica del sito → opportunità valutata. Ogni lead è spiegabile.
Profile
Profilo dataset
Tipo
Corpora annotati da LLM / knowledge graphs
Modalità
testo
Settore
Dati di addestramento AI
Volume
2,47M doc · 723k brevetti · 449 routine
Freschezza
Archivio — pipeline riavviabili
Rarità
Alta — l'annotazione, non il testo
Accessibilità
Immediata — mirror BigQuery / Firestore
Legale
Annotazioni, grafi e metadati sono lavori derivati prodotti da Tolid e sono trasferibili. Il testo della stampa sorgente NON LO È (appartiene agli editori) — è escluso da ogni consegna. BIOPORTAL — misurato e risolto (2026-07-14): vengono utilizzate 707 ontologie, non una. Le 13.757 righe (1,6% della tabella di mappatura) provenienti da fonti con licenza restrittiva — SNOMED CT, MedDRA, RxNorm, OMIM, NDDF, Read Codes, ICD, CPT — sono ESCLUSE da ogni consegna. Tutto il resto è aperto per costruzione (OBO Foundry impone CC-BY/CC0 ai suoi membri; MeSH è gratuito per uso commerciale). CC-BY è un obbligo di ATTRIBUZIONE, non un copyleft: un avviso di attribuzione viene fornito con i dati. ANCORA APERTO: lo stato Open Beauty Facts ODbL (corpus bellezza) — la revisione avversaria ha confutato la lettura "Opera Prodotta", quindi il vincolo potrebbe rivelarsi BINARIO piuttosto che uno sconto sul prezzo. Le quattro colonne di inferenza biometrica (sesso percepito, fascia d'età, emozione, tono della pelle) sono escluse da qualsiasi consegna.
Buyer persona
Editori di LLM di dominio e modelli finanziari NLP · R&S farmaceutica e biotecnologica (intelligence brevettuale) · gruppi cosmetici e beauty-tech · fornitori di dati che desiderano addestrare il proprio classificatore. NON hedge fund o fornitori di segnali per il corpus crypto — non porta alpha, e lo diciamo.
Tolid è un'azienda di dati. Non rivende dati di altri: ha creato le pipeline di raccolta e annotazione LLM che hanno prodotto questi corpora, e continua a gestirle. Ciò che viene offerto sono quindi due cose contemporaneamente — un stock di dati annotati e la macchina che li ha prodotti.
Sono in offerta tre corpora.
1. Notizie crypto, annotate (2.469.218 documenti, Ott 2023 → Set 2025). Sentiment, argomento, riassunto e un tag buy/hold/sell, su ticker normalizzati. Leggere questo prima di tutto: il segnale di trading NON ha potere predittivo misurato. Abbiamo eseguito il backtest contro prezzi reali, su tutti gli 1.198.479 segnali: supera un lancio di moneta di 0,7 punti e il suo alpha market-neutral è nullo. La ragione è nei dati — il sentiment della stampa correla a +0,60 con i rendimenti PASSATI e +0,07 con quelli futuri. Segue il prezzo; non lo precede. Non vendiamo alpha, e questo corpus non è per una desk di trading. Ciò che lo stesso +0,60 dimostra è che l'annotazione è fedele: è un corpus finanziario etichettato da LLM la cui qualità delle etichette è stata validata rispetto a una ground truth esterna. Questo è ciò che state acquistando — dati di addestramento con una qualità misurata, non un segnale.
2. Brevetti biomedici, strutturati come knowledge graph (723.149 documenti). L'asset più prezioso dei tre, e quello che porta la più grande domanda aperta: i termini di licenza delle ontologie BioPortal a cui si allinea sono in fase di revisione. Lo diciamo prima che lo chiediate.
3. Video di bellezza procedurali (449 routine, 7.656 gesti timestamped, 21.441 video). Non "dati video": una superficie analitica su ciò che le persone fanno effettivamente, passo dopo passo, con quali prodotti. Due vincoli dichiarati in anticipo — la questione Open Beauty Facts ODbL è irrisolta e potrebbe essere binaria piuttosto che uno sconto, e le quattro colonne di inferenza biometrica (sesso percepito, età, emozione, tono della pelle) sono escluse da qualsiasi consegna. Il grafo procedurale mantiene tutto il suo valore senza di esse.
Cosa non vendiamo: il testo dell'articolo sorgente. Appartiene agli editori, non a Tolid. Ciò che è trasferibile è il lavoro derivato — le annotazioni, gli URL, i metadati, il grafo.
Services
Cosa il titolare può fare anche per te
Questo dataset non è solo uno stock — il suo titolare gestisce ancora la pipeline che lo ha prodotto. Ogni capacità elencata di seguito è supportata da un fatto osservato, non da una dichiarazione.
Human validation of the annotations, on demand
Tolid can run a human review pass over any corpus it has produced — full or sampled, to your own guidelines and quality bar.
Evidenza — The entire human-in-the-loop layer already exists — nine moderation tables, an escalation queue, prompt structures — and has never been run on a single document (0 of 4,841,938). The machine is built and wired; it has simply never been switched on.
A corpus built to your theme, from scratch
Give a domain and a taxonomy; Tolid runs collection, LLM annotation and graph construction end-to-end — the same pipeline that produced these corpora.
Evidenza — The pipeline is theme-driven, and there is proof: a seventh theme ("Geopolitical Tensions and Alliances") is fully configured — prompt and JSON template written — with no collection and no deployed service. A theme conceived, written, never launched. That is what "give us a subject" looks like in this codebase.
Entity resolution and normalisation
Mapping the messy surface forms of a domain onto canonical entities — the unglamorous work that decides whether a corpus is joinable with your own data.
Evidenza — 21,359 alias → canonical-ticker mappings were built for the crypto corpus; 19,080 semantic mappings for the beauty ontology. This is the domain's price of entry, already paid.
Cleaning and extending an existing signal
Re-parsing, de-duplicating and extending a field that was produced once and never curated.
Evidenza — Declared openly: the buy/hold/sell field covers only ~44% of the crypto rows and carries parsing leaks (`buy (implied)`, `hold/sell`). Tolid can clean and extend it. We would rather sell you the fix than hide the defect.
Scoring
Dimensioni valutate
Dimensioni spiegabili e basate su prove (0–100). Il radar mostra gli assi di investimento.
-
Vedi dettagli dimensione ↓- Dataset Specificity88
Profondità dell'annotazione, non testo grezzo: sentiment, argomento, riassunto, triple — su 2,5M di documenti, più un knowledge graph di 723k brevetti.
Quanto precisamente i dati mirano a un dominio o compito specifico e difficile da sostituire. I dati di nicchia e ben definiti ottengono un punteggio più alto rispetto a quelli generici. - Dataset Rarity88
Il testo è abbondante; l'annotazione a questa profondità e cronologia non lo è. Mediana del motore su tre esecuzioni: 85–90.
Quanto sono scarsi e proprietari i dati. I dati di dominio unici ottengono un punteggio alto; i dati apertamente disponibili lo abbassano. - Dataset Volume90
2.469.218 documenti crypto annotati · 723.149 documenti brevettuali · 449 routine di bellezza procedurali con 7.656 gesti timestamped.
Scala apparente dei dati, inferita dal numero di riscontri di prove e da eventuali menzioni esplicite di volume. - Training Value85
Costruito per l'addestramento del modello, non per il reporting — e la qualità delle etichette è misurata, non affermata (vedere lo studio di validità crypto).
Quanto sono utili i dati per il caso d'uso AI target — la loro idoneità per l'addestramento o la messa a punto del modello. - Buyer Demand87
Mediana del motore 85–90 una volta che la domanda è ponderata per la solvibilità dell'acquirente piuttosto che per il numero di nomi.
Quanto fortemente i costruttori di AI e le aziende sono propensi a volere questi dati, basandosi sui segnali di mercato. - Evidence Strength45
Deliberatamente basso: la gamma di prezzi proviene dal nostro motore di valutazione, e NESSUN comparabile di mercato esterno lo ancora. Due studi di ricerca approfondita sono in sospeso. Preferiremmo mostrare un punteggio debole piuttosto che un numero sicuro che non possiamo difendere.
Quanto è solida la prova che l'azienda detiene questi dati — diversità dei tipi di prova e numero di riscontri. - Data Orientation95
Un'azienda di dati: le pipeline, il grafo e lo strato di annotazione sono il prodotto, non un sottoprodotto.
Quanto attivamente l'azienda investe nei dati, misurato dai suoi segnali di appetito per i dati (assunzioni, prodotti, API…). - Dormant Data Surplus92
Prodotto, immagazzinato — e mai monetizzato. Lo strato di moderazione non è mai stato eseguito; il corpus crypto è stato congelato dal 2025-09-20.
Volume e valore dei dati proprietari che questa azienda detiene OLTRE ciò che già monetizza — il surplus dormiente che possiamo sbloccare. Un'azienda può vendere alcune intuizioni E possedere comunque un asset dormiente molto più grande.
Evidence
Prove e tracciabilità del dataset
Ciò che le prove documentate dimostrano che l'azienda detiene — riformulato per chiarezza e contestualizzato rispetto al mercato.
-
Marketplace
Dettagli dataset
Copertura geografica
Global (multilingual sources)
Intervallo temporale
2023-10 → 2025-09 (crypto) · patents and beauty: see each dataset
Consegna
Secure extract download, or scoped access
Formati
parquet, csv, jsonl
Licenza
Derived works (annotations, graphs, metadata) are transferable. Source press text is not.
Dati personali
Nessun dato personale
There is no public price grid for these corpora, and we will not manufacture one. Our own valuation engine returns wide, UNANCHORED ranges — dispersion up to ×7 on the crypto asset across three identical runs — and a dedicated deep-research study (July 2026, 103 agents, 86 claims → 25 adversarially verified) confirmed WHY: for an LLM-annotated news archive sold as annotations-only, no defensible market comparable exists. The published editor↔LLM deals disclose amounts but never volumes, so no per-document price can be derived; and the closest academic comparable (Financial PhraseBank) anchors label PEDIGREE, never a number. The gap is in the market, not in our research. So we price ON REQUEST, against two things we can defend: a measured production cost (from real cloud billing) and a label quality validated against external ground truth. The biomedical-patents asset — the strongest of the three — is under its own valuation study; its price will be shown only once anchored on real dataset transactions, never on a SaaS-subscription proxy. You do not buy the bundle: each dataset is priced on its own.
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Deal room
Tolid — LLM-annotated corpora: crypto news, biomedical patents, beauty video
There is no public price grid for these corpora, and we will not manufacture one. Our own valuation engine returns wide, UNANCHORED ranges — dispersion up to ×7 on the crypto asset across three identical runs — and a dedicated deep-research study (July 2026, 103 agents, 86 claims → 25 adversarially verified) confirmed WHY: for an LLM-annotated news archive sold as annotations-only, no defensible market comparable exists. The published editor↔LLM deals disclose amounts but never volumes, so no per-document price can be derived; and the closest academic comparable (Financial PhraseBank) anchors label PEDIGREE, never a number. The gap is in the market, not in our research. So we price ON REQUEST, against two things we can defend: a measured production cost (from real cloud billing) and a label quality validated against external ground truth. The biomedical-patents asset — the strongest of the three — is under its own valuation study; its price will be shown only once anchored on real dataset transactions, never on a SaaS-subscription proxy. You do not buy the bundle: each dataset is priced on its own.
Buyer persona
Editori di LLM di dominio e modelli finanziari NLP · R&S farmaceutica e biotecnologica (intelligence brevettuale) · gruppi cosmetici e beauty-tech · fornitori di dati che desiderano addestrare il proprio classificatore. NON hedge fund o fornitori di segnali per il corpus crypto — non porta alpha, e lo diciamo.
Il tipo di azienda o team più propenso ad acquistare o utilizzare questo dataset — il target sul lato della domanda.Mercato
Dati di addestramento annotati la cui qualità delle etichette è MISURATA, non affermata — un'affermazione che quasi nessun corpus concorrente può fare. Venduto con i suoi difetti dichiarati, e con la pipeline che lo ha prodotto disponibile come servizio.
Una stima approssimativa della domanda e della fascia di prezzo per questi dati, dai segnali di mercato ($ = nicchia, $$$ = alta domanda da parte degli acquirenti AI).Rischio
Annotazioni, grafi e metadati sono lavori derivati prodotti da Tolid e sono trasferibili. Il testo della stampa sorgente NON LO È (appartiene agli editori) — è escluso da ogni consegna. BIOPORTAL — misurato e risolto (2026-07-14): vengono utilizzate 707 ontologie, non una. Le 13.757 righe (1,6% della tabella di mappatura) provenienti da fonti con licenza restrittiva — SNOMED CT, MedDRA, RxNorm, OMIM, NDDF, Read Codes, ICD, CPT — sono ESCLUSE da ogni consegna. Tutto il resto è aperto per costruzione (OBO Foundry impone CC-BY/CC0 ai suoi membri; MeSH è gratuito per uso commerciale). CC-BY è un obbligo di ATTRIBUZIONE, non un copyleft: un avviso di attribuzione viene fornito con i dati. ANCORA APERTO: lo stato Open Beauty Facts ODbL (corpus bellezza) — la revisione avversaria ha confutato la lettura "Opera Prodotta", quindi il vincolo potrebbe rivelarsi BINARIO piuttosto che uno sconto sul prezzo. Le quattro colonne di inferenza biometrica (sesso percepito, fascia d'età, emozione, tono della pelle) sono escluse da qualsiasi consegna.
I principali vincoli legali e di conformità sull'uso o il trasferimento di questi dati — PII/GDPR, diritti di licenza, limiti normativi.Azione
Licenza
La struttura di accordo raccomandata per questo dataset: Acquisisci (acquisto completo), Licenza (diritti d'uso a pagamento), Accordo di Condivisione Dati (accesso controllato, nessun trasferimento di proprietà), Partnership (co-sviluppo) o Programma di Annotazione (etichettatura). Scelto in base alla proprietà dei dati, alla complessità della licenza e all'accessibilità.Coverage
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