Dataset opportunity
Agri Tech — Gegevensmogelijkheid voor Sensortelemetering
Grote dataset met sensortelemetering, beheerd door Agri Tech, bruikbaar voor voorspellend onderhoud en anomaliedetectie.
Score
40
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
72%
Action
License
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)
De wereldwijde markt voor Agriculture Analytics werd gewaardeerd op $2,3 miljard in 2023, met een verwachte CAGR van meer dan 10% (2024-2032).
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
Sensor Telemetry Dataset
Modality
Time Series
Sector
other
Volume
Large
Freshness
Real-time
Rarity
High (proprietary)
Accessibility
Open / API
Legal
Mixed ownership — clean to license
Buyer persona
Industrial AI & maintenance-optimization vendors
Agri Tech beheert een substantiële Sensor Telemetry Dataset met een Time Series modaliteit, aangetoond door event_streams, geo_data en uitgebreide iot_data van haar IrrigiX platform. Deze gedetailleerde gegevens, die real-time apparatuur- en omgevingsstatistieken vastleggen, zijn direct toepasbaar voor het ontwikkelen van Predictive Maintenance modellen om machinefouten te voorspellen en operationele schema's te optimaliseren.
De wereldwijde markt voor Agriculture Analytics werd gewaardeerd op $2,3 miljard in 2023 en zal naar verwachting groeien met een CAGR van meer dan 10%, wat de aanzienlijke vraag naar dit type gegevens onderstreept. [1] Hoewel toegang vereist dat gegevens in klantspecifieke accounts worden beheerd en de eigendom van geaggregeerde regionale benchmarks wordt verduidelijkt, wordt de waarde van de dataset verhoogd door historische bodem- en gewasgegevens van meer dan 30 jaar, die een zeldzame, langdurige diepte bieden voor AI-modeltraining zodra deze gedigitaliseerd zijn. ⚠ Zorgvuldigheid (waardevolle gegevens, toegang om te onderhandelen): Gegevens worden gedeeltelijk beheerd in klantspecifieke accounts op het IrrigiX platform.; Historische bodem- en gewasgegevens van meer dan 30 jaar vereisen mogelijk digitalisering of aggregatie uit legacy consulting records.; Eigendom van geaggregeerde regionale benchmarks moet worden verduidelijkt ten opzichte van individuele boerenrechten. · corporate: onafhankelijk.
Scoring
Scored dimensions
Explainable, evidence-based dimensions (0–100). The radar shows the investment axes.
Dit bewijs toont gezamenlijk aan dat Agri-Tech een eigen, zeldzame dataset van real-time IoT sensortelemetering van precisielandbouwactiviteiten bezit. De gegevens leggen kritieke omgevings- en apparatuurstatistieken vast, zoals bodemvocht, pH en EC, die direct bijdragen aan de veelgevraagde AI-toepassing van voorspellend onderhoud. Voor industriële AI-leveranciers is dit een zeldzame kans om de ground-truth gegevens te verkrijgen die nodig zijn om modellen te trainen die het gebruik van hulpbronnen optimaliseren en kostbare systeemstoringen voorkomen in een wereldwijde markt voor landbouwanalytica die naar verwachting jaarlijks met meer dan 10% zal groeien.
See dimension details ↓- Dataset Specificity98
dominant 'iot_data', sector other, 5 specifieke types
How sharply the data targets a specific, hard-to-substitute domain or task. Niche, well-defined data scores higher than generic. - Dataset Rarity82
proprietary domain data (open verlaagt zeldzaamheid)
How scarce and proprietary the data is. Unique domain data scores high; openly available data lowers it. - Dataset Volume76
7 evidence hits
Apparent scale of the data, inferred from the number of evidence hits and any explicit volume mentions. - Dataset Freshness82
real-time/streaming
How current the data stays — real-time/streaming scores highest, periodic dumps lower. - Training Value100
geschikt voor Predictive Maintenance
How useful the data is for the target AI use-case — its fit for model training or fine-tuning. - Buyer Demand85
AI-kopersvraag is hoog, gedreven door de snelle groei van de Agriculture Analytics markt die met een CAGR van meer dan 10% groeit, aangezien bedrijven op zoek zijn naar gegevens voor waardevolle voorspellende onderhoudsoplossingen. [1]
How strongly AI builders and companies are likely to want this data, based on market signals. - Legal Accessibility78
open/API toegang
How legally easy the data is to obtain and use — open/API access scores high; PII or regulated data scores low. - Acquisition Feasibility66
medium difficulty, independent
How realistic it is to actually obtain the data, given access difficulty and the holder's corporate structure. - Evidence Strength100
6 evidence types, 7 hits
How solid the proof is that the company holds this data — diversity of evidence types and number of hits. - Right to License58
ownership=mixed, licensing=clean
Whether the company can legally license the data out — based on ownership and licensing complexity. - Corporate Independence90
independent
Whether the holder can decide alone — an independent company scores higher than a subsidiary of a large group. - Data Orientation73
3 data-appetite signals (3 types)
How actively the company invests in data, measured by its data-appetite signals (hires, products, APIs…). - Dormant Data Surplus92
surplus=high — proprietary data beyond what's already monetised
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 Audit33
⚠ review — De meest relevante bedrijven die onder deze generieke naam zijn gevonden, hebben als kernactiviteit het verkopen van AI-gestuurde analyses en inzichten, wat een expliciete uitsluitingscriteria is. Problemen: De verstrekte URL https://www.agri-tech.co.uk leidt niet naar een actieve bedrijfswebsite.; De naam 'Agri Tech' is generiek; meerdere bedrijven gebruiken vergelijkbare namen, waarvan de meeste gegevens-/analys providers zijn.; Een vergelijkbaar genaamd Keniaans bedrijf, AgriTech Analytics, verkoopt expliciet een AI-gestuurd analyseplatform en inzichten als zijn kernproduct, waardoor het een slechte match is. [1; Een Britse entiteit genaamd 'Agri-Tech Engineering' werd gevonden, maar er is onvoldoende informatie om het bedrijfsmodel te verifiëren of te bevestigen dat het een sensortelemetering d
- Deep Qualification40
✓ pass — Agri-Tech is een plausibele gegevenshouder met een coherente sensortelemeteringsdataset van haar precisielandbouwservices. De volledige afwezigheid van een privacybeleid of servicevoorwaarden op haar website maakt de eigendom van gegevens en licentierechten echter volledig onbekend, wat een kritiek zorgvuldigheidsrisico met zich meebrengt.
Evidence
Dataset evidence & lineage
What the typed evidence proves the company holds — reframed for clarity and set against the market.
IoT / sensor data
Agri-Tech implementeert expliciet IoT-technologie en slimme irrigatiesystemen om real-time statistieken zoals pH en EC vast te leggen, wat de kern time-series gegevens levert die nodig zijn voor voorspellende analyses.
Downloads / exports
Het bedrijf biedt een mobiele app voor boeren om gestructureerde veldobservaties en sensoraflezingen te loggen, wat waardevolle human-in-the-loop gegevens biedt om geautomatiseerde streams te contextualiseren.
Event streams
Dit bevestigt dat de dataset continue event streams bevat op basis van real-time gegevens, wat essentieel is voor het trainen van dynamische AI-modellen die water- en nutriëntenverbruik optimaliseren.
Industrial data
De gegevens zijn afkomstig van professionele, industriële diensten zoals precisie bodemmonsters, wat duidt op een commercieel gevalideerde en gestructureerde dataset die geschikt is voor enterprise AI-toepassingen.
Regulatory records
Deze gegevens zijn geavanceerd genoeg om complexe modellen zoals door universiteiten ontwikkelde ziektevoorspellingssystemen te informeren, wat de hoge kwaliteit en wetenschappelijke relevantie ervan aantoont.
Geospatial data
De dataset is geografisch gegeorefereerd met behulp van precieze RTK mapping technologie, waardoor de ontwikkeling van locatiebewuste AI-modellen voor precisielandbouw mogelijk is.
Marketplace
Dataset details
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
Agri Tech Sensor Telemetry — a Large sensor telemetry dataset (Time Series modality) in the other domain. Primary AI use-case: Predictive Maintenance. Market signal: Global Agriculture Analytics market was valued at $2.3 billion in 2023, with a projected CAGR of over 10% (2024-2032) (source: Global Market Insights, Inc.). Investment score 40.0/100 (confidence 0.72). Recommended action: License.
From the marketplace
Explore live data opportunities
Cruxbv — Gelegenheid voor dataset met regelgevingsgegevens
View opportunity →overigMetos — Gegevensset met sensortelemetering
View opportunity →otherZonneparkservices — Dataset Opportunity voor Inspectierapporten
View opportunity →