Dataset opportunity
Magil — Gelegenheid voor dataset met industriële sensoren
Matige dataset met industriële sensoren, in bezit van Magil, bruikbaar voor voorspellend onderhoud en anomaliedetectie.
Score
72.5
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
Partnerschap (groepsniveau)
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 werd in 2025 gewaardeerd op $14,2 miljard, met een verwachte groei van 27,9% CAGR van 2026 tot 2033.
Recent dated external facts that triggered this opportunity — auditable provenance.
- 📰press2026-08-04
Little Mountain's third social housing building now built, with all of Holborn's promised units reaching 100% completion this fall
dailyhive.com ↗ - 📰press2026-08-03
Balfour Beatty tops out $385M Miami Beach hotel
constructiondive.com ↗ - 📰press2026-07-31
HS2 renegotiates contracts with construction giants
constructionenquirer.com ↗ - 📰press2026-07-29
City council approves Vancouver’s tallest tower project
constructioncanada.net ↗
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
Dataset met industriële sensoren
Modality
Tijdreeks
Sector
industrieel
Volume
Matig
Freshness
Real-time
Rarity
Hoog (propriëtair)
Accessibility
Beperkt
Legal
Eigendom van het bedrijf — licentierechten te verduidelijken
Buyer persona
Leveranciers van industriële AI en onderhoudsoptimalisatie
Magil bezit een waardevolle dataset met industriële sensoren gestructureerd als tijdreeks modaliteit, met daarin echte industriële data en iot_data van zijn bouwprojecten. Deze verzameling biedt een robuuste basis voor het ontwikkelen en valideren van hoogwaardige voorspellend onderhoud modellen, aangezien het de operationele belasting en prestaties van zwaar materieel onder authentieke veldomstandigheden vastlegt.
De zakelijke kans is significant, met de wereldwijde markt voor voorspellend onderhoud gewaardeerd op $14,2 miljard in 2025, en een verwachte groei met een CAGR van 27,9%. [1] Hoewel toegang complexiteiten vereist zoals contractueel gedeeld datagebruik en gesegmenteerde dataplatforms, bieden de zeldzaamheid en specificiteit van deze dataset een duidelijk concurrentievoordeel voor AI-kopers in een snelgroeiende markt. ⚠ Zorgvuldigheid (waardevolle data, toegang om te onderhandelen): Datagebruik kan contractueel gedeeld zijn met projectontwikkelaars (bijv. Brivia Group).; Hoge commerciële vertrouwelijkheid met betrekking tot projectkosten en propriëtaire bouwmethodologieën.; Data is gesegmenteerd over diverse CDE-platforms (Procore, Revizto) en legacy systemen. · corporate: dochteronderneming van Fayolle Group.
Scoring
Scored dimensions
Explainable, evidence-based dimensions (0–100). The radar shows the investment axes.
Dit bewijs toont aan dat Magil een propriëtaire stroom van gestructureerde industriële data bezit, inclusief tijdreeks signalen van geavanceerde Asset Information Models (7D BIM) die de basis vormen van een digitale tweeling. Deze dataset is ideaal voor het trainen van geavanceerde voorspellend onderhoud algoritmen, waardoor AI-leveranciers activumstoringen kunnen modelleren en operationele efficiëntie kunnen optimaliseren. In een wereldwijde markt die naar verwachting met bijna 28% per jaar zal groeien, biedt deze zeldzame, real-world data een significant concurrentievoordeel voor het ontwikkelen en valideren van volgende generatie industriële AI oplossingen.
See dimension details ↓- Dataset Specificity90
dominant 'iot_data', sector industrieel, 3 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
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 Value84
geschikt voor voorspellend onderhoud
How useful the data is for the target AI use-case — its fit for model training or fine-tuning. - Buyer Demand90
AI-kopersvraag is extreem hoog, gedreven door de snelle expansie van de markt voor voorspellend onderhoud, die naar verwachting zal groeien met een CAGR van 27,9%. [1]
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 Feasibility15
gemiddelde moeilijkheidsgraad, dochteronderneming van Fayolle Group
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 License70
eigendom=bezit, licentie=rechten_onduidelijk
Whether the company can legally license the data out — based on ownership and licensing complexity. - Corporate Independence50
dochteronderneming van Fayolle Group
Whether the holder can decide alone — an independent company scores higher than a subsidiary of a large group. - Data Orientation73
3 databehoefte signalen (3 types)
How actively the company invests in data, measured by its data-appetite signals (hires, products, APIs…). - Dormant Data Surplus92
overschot=hoog, 4 recente externe signalen — 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 Audit83
✓ goed doelwit — Magil is een groot bouw- en ingenieursbedrijf wiens kernactiviteit bouwen is, niet data verkopen; het maakt intensief gebruik van moderne technologieën zoals LiDAR, BIM en site management platforms, waardoor een schat aan operationele data als bijproduct wordt gegenereerd, wat het een sterk doelwit maakt. Kwesties: Het bedrijf heeft tussen de 580-854 werknemers, wat groter is dan een typische MKB.; Het is een dochteronderneming van Fayonne Ltd., wat de besluitvorming kan compliceren.; Het bedrijf is al zeer technologisch georiënteerd, gebruikt termen als 'Big Data', dus ze kunnen interne datastrategieën in ontwikkeling hebben.
- Deep Qualification90
✓ geslaagd — Magil is een aannemer die geen data verkoopt, maar waardevolle, slapende datasets bezit. Het gebruik van moderne technologieën zoals IoT, BIM en CDE-platforms genereert uitgebreide industriële data, waaronder sensor- en apparatuurl logs. Echter, data-toegang is complex vanwege gedeeld eigendom met klanten en partners, en de verspreiding ervan over platforms zoals Procore.
Evidence
Dataset evidence & lineage
What the typed evidence proves the company holds — reframed for clarity and set against the market.
IoT / sensor data
Dit bewijs duidt op de generatie van gestructureerde tijdreeks data uit multidimensionale activum informatiemodellen (7D BIM), wat zeer waardevol is voor het bouwen van de digitale tweelingen die voorspellende onderhoudsplatforms aandrijven.
Image collection
Het bedrijf legt LiDAR scans met hoge resolutie en 360-graden beelden vast van zijn industriële activa, wat cruciale visuele context biedt om tijdreeksdata te verrijken voor nauwkeurigere anomaliedetectie modellen.
Industrial data
Dit bevestigt een doelbewust, systematisch proces voor het verzamelen van gestructureerde Big Data, wat duidt op hoge datakwaliteit en een betrouwbare herkomst die cruciaal is voor het trainen van AI-modellen van bedrijfsniveau.
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
Magil Industrial Sensor — a Moderate industrial sensor dataset (Time Series modality) in the industrial domain. Primary AI use-case: Predictive Maintenance. Market signal: Global Predictive Maintenance market was valued at $14.2 billion in 2025, projected to grow at a CAGR of 27.9% from 2026 to 2033 (source: Grand View Research). [1]. Investment score 72.5/100 (confidence 0.49). Recommended action: Partnership (group-level).
From the marketplace
Explore live data opportunities
Zonneparkservices — Dataset Opportunity voor Inspectierapporten
View opportunity →mobiliteitReichhart — Mogelijkheden voor mobiliteitstelemetriegegevens
View opportunity →andereDfmdevelopment — Kansen voor inspectierapporten dataset
View opportunity →Data Academy
Learn before you deal
- Koop zeldzame, conforme data3 min read
- Zijn uw gegevens geld waard?3 min read
- Hoeveel is een dataset waard?3 min read