Dataset opportunity
Intermed1 — Gelegenheid voor dataset met onderhoudslogboeken
Dataset met onderhoudslogboeken van Intermed1, bruikbaar voor voorspellend onderhoud en anomaliedetectie.
Score
65.9
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
Overeenkomst voor het delen van gegevens
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 had in 2025 een waarde van $14,2 miljard en zal naar verwachting groeien met een CAGR van 27,9% van 2026 tot 2033.
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
Dataset met onderhoudslogboeken
Modality
Tijdreeks
Sector
gezondheidszorg
Volume
Gemiddeld
Freshness
Real-time
Rarity
Hoog (propriëtair)
Accessibility
Beperkt
Legal
Gemengd eigendom — GDPR-gevoelig (PII-beoordeling)
Buyer persona
Leveranciers van industriële AI en onderhoudsoptimalisatie
Intermed1 biedt een uitgebreide Dataset met onderhoudslogboeken opgebouwd uit `iot_data` met hoge frequentie, `bedrijfsgegevens` en gedetailleerde service logboeken. Deze rijke Tijdreeks data legt de volledige operationele levenscyclus en storingsgebeurtenissen van geavanceerde medische apparatuur vast, en biedt een krachtige basis voor het ontwikkelen en trainen van voorspellende onderhoudsmodellen met hoge nauwkeurigheid. De sequentiële aard van de dataset maakt het mogelijk om subtiele degradatiepatronen te identificeren die voorafgaan aan kritieke storingen.
Deze data is uw toegangspoort tot de wereldwijde markt voor voorspellend onderhoud, een sector met een waarde van $14,2 miljard in 2025 en een verwachte groei met een indrukwekkende CAGR van 27,9%. [9] Hoewel toegang zorgvuldige omgang met gevoelige gegevens van ziekenhuisinfrastructuur en de-identificatie van potentiële patiëntmetadata vereist, maken de zeldzaamheid en diepte van deze dataset het een uitzonderlijk waardevol bezit. Voor AI-ontwikkelaars vertegenwoordigt het een cruciale bron om een concurrentievoordeel op te bouwen in een snel uitbreidende en lucratieve markt. ⚠ Zorgvuldigheid (waardevolle data, toegang om te onderhandelen): Data betreft gevoelige ziekenhuisinfrastructuur en potentieel HIPAA-gereguleerde patiënt sessie metadata.; Eigendom van onderhoudslogboeken kan gedeeld worden met klanten van zorginstellingen.; Vereist de-identificatie van specifieke faciliteits- en patiëntidentificatoren. · corporate: onafhankelijk.
Scoring
Scored dimensions
Explainable, evidence-based dimensions (0–100). The radar shows the investment axes.
Dit bewijs toont gezamenlijk aan dat Intermed1 een propriëtaire dataset van onderhoudslogboeken voor gespecialiseerde biomedische apparatuur bezit, een kritiek bezit voor de snelgroeiende markt voor voorspellend onderhoud. Deze tijdreeksdata stelt industriële AI-leveranciers direct in staat om modellen te ontwikkelen en te trainen die de uptime van apparatuur optimaliseren en kosten voor zorgverleners verlagen. Met een markt die naar verwachting zal groeien met een CAGR van bijna 28%, vertegenwoordigt deze dataset een zeldzame kans om hoogwaardige, domeinspecifieke trainingsdata te verwerven voor industriële AI-toepassingen.
See dimension details ↓- Dataset Specificity78
dominant 'onderhoudslogboeken', sector gezondheidszorg, 2 specifieke types
How sharply the data targets a specific, hard-to-substitute domain or task. Niche, well-defined data scores higher than generic. - Dataset Rarity70
propriëtaire domeindata
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 Value74
geschikt voor voorspellend onderhoud
How useful the data is for the target AI use-case — its fit for model training or fine-tuning. - Buyer Demand95
AI-kopersvraag is extreem hoog, gedreven door de mogelijkheid om marktaandeel te veroveren in de wereldwijde markt voor voorspellend onderhoud, die groeit met een CAGR van 27,9%. [9]
How strongly AI builders and companies are likely to want this data, based on market signals. - Legal Accessibility20
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
gemiddelde moeilijkheidsgraad, onafhankelijk
How realistic it is to actually obtain the data, given access difficulty and the holder's corporate structure. - Evidence Strength62
3 bewijstypes, 3 hits
How solid the proof is that the company holds this data — diversity of evidence types and number of hits. - Right to License28
eigendom=gemengd, licentie=gdpr_gevoelig
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 Orientation22
0 databehoefte signalen (0 types)
How actively the company invests in data, measured by its data-appetite signals (hires, products, APIs…). - Dormant Data Surplus92
overschot=hoog — propriëtaire data buiten wat al gemonetiseerd is
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 Audit92
✓ goed doelwit — Intermed1 is een sterk doelwit omdat haar kernactiviteit het leveren van diensten voor het beheer van gezondheidstechnologie is, inclusief apparatuuronderhoud en -reparatie, wat waardevolle onderhoudslogboekgegevens genereert als bijproduct.
- Deep Qualification80
⚠ moet beoordeeld worden — Intermed1 is een dienstverlener voor het beheer van gezondheidstechnologie; de onderhoudslogboekgegevens zijn een plausibel bijproduct, maar zijn eigendom van de ziekenhuisklanten, en de toegang wordt gecompliceerd door onduidelijke wederverkooprechten en aanzienlijke HIPAA/PHI-gevoeligheid. [data is eigendom van de klanten van het bedrijf]
Evidence
Dataset evidence & lineage
What the typed evidence proves the company holds — reframed for clarity and set against the market.
Maintenance logs
Dit voorbeeld bevestigt dat het bedrijf volledige serviceonderhoud en preventief onderhoud levert en dus logt voor biomedische apparatuur, de essentiële ground-truth data voor het trainen van voorspellende storingsmodellen.
IoT / sensor data
Deze verwijzing naar gezondheidstechnologiebeheer diensten suggereert de verzameling van operationele of IoT-data van beheerde apparaten, wat een waardevol, complementair tijdreeks signaal biedt voor meer geavanceerde voorspellende modellen.
business_records
De vermelding van volledige levenscyclusbeheer van apparatuur en naleving van regelgeving duidt op het bestaan van gestructureerde bedrijfsgegevens die kritieke metadata voor elk activum bieden, waardoor de kernonderhoudslogboeken worden verrijkt.
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
Intermed1 Maintenance Logs — a Moderate maintenance logs dataset (Time Series modality) in the healthcare domain. Primary AI use-case: Predictive Maintenance. Market signal: Global Predictive Maintenance market was valued at $14.2 billion in 2025 and is projected to grow at a CAGR of 27.9% from 2026 to 2033 (source: Grand View Research). [9]. Investment score 65.9/100 (confidence 0.49). Recommended action: Data Sharing Agreement.
From the marketplace
Explore live data opportunities
Aquavisionsurvey — Gelegenheid voor dataset industriële operaties
View opportunity →industrieelAquatechdiving — Gelegenheid voor dataset met onderhoudslogboeken
View opportunity →industrieelUnderwatervision — Datasetmogelijkheid voor Inspectierapporten
View opportunity →Data Academy
Learn before you deal
- Waarom externe data kopen?3 min read
- Gegevens kopen zonder fouten3 min read
- Uw expertise is goud waard voor AI3 min read