Dataset opportunity
Cropvue — Gelegenheid voor sensortelemeteringsdataset
Matige dataset met sensortelemetering van Cropvue, bruikbaar voor voorspellend onderhoud en anomaliedetectie.
Score
42.5
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
Acquisitie
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 voorspellend onderhoud voor landbouwmachines werd gewaardeerd op $1,8 miljard in 2025 en zal naar verwachting $5,6 miljard bereiken in 2034, met een CAGR van 13,4%.
Recent dated external facts that triggered this opportunity — auditable provenance.
- 📰press2026-07-16
CROPVUE TECHNOLOGIES INC — Portugal – Sensors – AQUISIÇÃO DE ARMADILHAS INTELIGENTES (SMART TRAPS) NO ÂMBITO DO PROJETO OHVENET
ted.europa.eu ↗
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
AI-inzichten & plaagmodellen gebaseerd op samengestelde trainingsvoorbeelden
source ↗
Profile
Dataset profile
Type
Dataset met Sensortelemetering
Modality
Tijdreeks
Sector
andere
Volume
Gemiddeld
Freshness
Real-time
Rarity
Hoog (propriëtair)
Accessibility
Beperkt
Legal
Gemengd eigendom — licentierechten te verduidelijken
Buyer persona
Leveranciers van Industriële AI & onderhoudsoptimalisatie
Cropvue beheert een Dataset met Sensortelemetering die voornamelijk bestaat uit Tijdreeksgegevens van landbouwhardware in het veld. De dataset bevat continue iot_data en event-streams die de gezondheid van apparatuur, de operationele status en omgevingsfactoren monitoren, waardoor deze ideaal is voor het ontwikkelen van modellen voor Voorspellend Onderhoud om machinefouten te anticiperen en te voorkomen.
De wereldwijde markt voor voorspellend onderhoud voor landbouwmachines werd gewaardeerd op $1,8 miljard in 2025 en zal naar verwachting groeien met een CAGR van 13,4%. [3] Hoewel het eigendom van de gegevens wordt gedeeld met telers en toegang onderhandeling vereist, wordt de waarde van de dataset aanzienlijk verhoogd door een unieke, propriëtaire plaagbeeldendatabase en geaggregeerde analyses van plaagdruk, wat een duidelijk concurrentievoordeel biedt voor geavanceerde AI-toepassingen ondanks de complexiteit van de toegang. ⚠ Zorgvuldigheid (waardevolle gegevens, toegang om te onderhandelen): Het eigendom van de gegevens is waarschijnlijk gedeeld tussen het bedrijf en de telers/PCA's die de hardware gebruiken.; De propriëtaire plaagbeeldendatabase is een waardevol bezit dat wordt gebruikt voor interne AI-training.; Regionale plaagdruktrends worden geaggregeerd, maar momenteel niet verkocht als ruwe dataset. · corporate: onafhankelijk.
Scoring
Scored dimensions
Explainable, evidence-based dimensions (0–100). The radar shows the investment axes.
Dit bewijs toont gezamenlijk aan dat Cropvue een propriëtaire dataset van longitudinale sensortelemetering van landbouwmachines in het veld bezit. Deze gegevens leggen operationele omstandigheden in de praktijk vast, waardoor het een waardevol bezit is voor leveranciers van industriële AI die oplossingen voor voorspellend onderhoud ontwikkelen. In een markt voor voorspellend onderhoud van landbouwmachines die naar verwachting $5,6 miljard zal bereiken in 2034, biedt deze unieke dataset de grondwaarheid die nodig is om modellen te trainen die de uptime van apparatuur optimaliseren en onderhoudskosten verlagen.
See dimension details ↓- Buyer Demand85
AI-vraag van kopers is hoog, gedreven door de sterke CAGR van 13,4% van de markt voor voorspellend onderhoud van landbouwmachines, waar sensortelemeteringsgegevens essentieel zijn voor het creëren van waarde. [3]
How strongly AI builders and companies are likely to want this data, based on market signals. - Legal Accessibility28
beperkt/onbekend
How legally easy the data is to obtain and use — open/API access scores high; PII or regulated data scores low. - Acquisition Feasibility30
middelmatige moeilijkheidsgraad, onafhankelijk
How realistic it is to actually obtain the data, given access difficulty and the holder's corporate structure. - Dataset Specificity74
dominant 'iot_data', sector overig, 3 specifieke typen
How sharply the data targets a specific, hard-to-substitute domain or task. Niche, well-defined data scores higher than generic. - Dataset Rarity82
propriëtaire domeingegevens
How scarce and proprietary the data is. Unique domain data scores high; openly available data lowers it. - Dataset Volume52
3 bewijspunten
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 Value84
geschikt voor voorspellend onderhoud
How useful the data is for the target AI use-case — its fit for model training or fine-tuning. - Evidence Strength62
3 bewijstypen, 3 treffers
How solid the proof is that the company holds this data — diversity of evidence types and number of hits. - Right to License36
eigendom=gemengd, licentie=rechten_onduidelijk
Whether the company can legally license the data out — based on ownership and licensing complexity. - Corporate Independence90
onafhankelijk
Whether the holder can decide alone — an independent company scores higher than a subsidiary of a large group. - Data Orientation39
1 datasignalen (1 typen)
How actively the company invests in data, measured by its data-appetite signals (hires, products, APIs…). - Dormant Data Surplus92
overschot=hoog, 1 recente externe signalen — propriëtaire gegevens buiten wat al wordt gemonetiseerd
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 Audit42
⚠ beoordeling — De kernactiviteit van Cropvue is de verkoop van hardware (sensoren) en een software/AI-platform dat intelligentie en inzichten biedt uit de verzamelde gegevens, waardoor het een slechte match is omdat het al een gegevens-/intelligentieleverancier is. Problemen: Het kernproduct van het bedrijf is de verkoop van AI-gestuurde inzichten, analyses en software, niet alleen slapende gegevens. [2, 3, 7, 10]; Het bedrijfsmodel is gebaseerd op de verkoop van hardware (sensoren, vallen) en een bijbehorend softwareabonnement (CV App voor $99/jaar) aan telers. [6, 8, 11, 15]; Ze bieden expliciet een API voor hun gegevens om te integreren in andere platforms, wat betekent dat ze al bezig zijn met het leveren van gegevens/intelligentie als een ; Ze werken samen met grote bedrijven zoals FMC om hun gegevens te integreren in het eigen farm intelligence platform van FMC, wat hun bedrijfsmodel valideert als een
- Deep Qualification70
✓ geslaagd — De doelgroep verkoopt hardware en een bijbehorend AI-analyseplatform, waardoor de sensor- en afbeeldingsgegevens een kernbijproduct zijn, maar het eigendom van de gegevens is dubbelzinnig en een aanzienlijk risico.
Evidence
Dataset evidence & lineage
What the typed evidence proves the company holds — reframed for clarity and set against the market.
Image collection
De houder bezit een grootschalige verzameling samengestelde afbeeldingen die worden gebruikt om modellen voor plaagclassificatie te trainen, wat blijk geeft van bewezen ervaring in nauwkeurige gegevensverzameling en annotatie voor AI-toepassingen.
IoT / sensor data
Dit is direct bewijs van tijdreeksgegevens van in-veld apparaten, waaronder in-canopy weersensoren en geautomatiseerde vallen, die de ruwe IoT-sensoren signalen leveren die essentieel zijn voor het modelleren van de prestaties van apparatuur ten opzichte van omgevingsfactoren.
Event streams
Het bedrijf legt systematisch longitudinale gegevens vast op boerderijniveau gedurende hele seizoenen, en biedt de gestructureerde, historische event-streams die nodig zijn om robuuste voorspellingsmodellen te bouwen en te valideren.
Marketplace
Dataset details
Detailed schema & sample available on access request.
Coverage
Scanned sources
Deliverable
Premium dataset report
Cropvue Sensor Telemetry — a Moderate sensor telemetry dataset (Time Series modality) in the other domain. Primary AI use-case: Predictive Maintenance. Market signal: Global predictive maintenance for farm equipment market was valued at $1.8 billion in 2025 and is expected to reach $5.6 billion by 2034, at a CAGR of 13.4% (source: Dataintelo). [3]. Investment score 42.5/100 (confidence 0.49). Recommended action: Acquire.
From the marketplace
Explore live data opportunities
Solareur — Gelegenheid voor dataset met onderhoudslogboeken
View opportunity →industrieelEnviromena — Gelegenheid voor dataset met onderhoudslogboeken
View opportunity →mobiliteitFlex — Gelegenheid voor mobiliteitstelemetriedataset
View opportunity →