Dataset opportunity
Metos — Gegevensset met sensortelemetering
Gemiddeld gegevensset met sensortelemetering van Metos, bruikbaar voor voorspellend onderhoud en anomaliedetectie.
Score
70
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
Verkrijgen
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)
Wereldwijde markt voor voorspellend onderhoud van landbouwmachines = $1,42 miljard in 2024, CAGR 17,8% (bron: Predictive Maintenance for Farm Machinery Market Research Report 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.
Concrete evidence this company actively cares about data — why it's ripe for the deal room.
Profile
Dataset profile
Type
Gegevensset met sensortelemetering
Modality
Tijdreeks
Sector
overig
Volume
Gemiddeld
Freshness
Real-time
Rarity
Hoog (propriëtair)
Accessibility
Beperkt
Legal
Gemengd eigendom — licentierechten te verduidelijken
Buyer persona
Leveranciers van industriële AI en onderhoudsoptimalisatie
Metos beschikt over een rijke Sensor Telemetry Dataset gestructureerd als Time Series data, geaggregeerd van hardware op de boerderij. Deze collectie omvat iot_data, geo_data en een image_collection, en biedt een multimodale basis die ideaal is voor het trainen van Predictive Maintenance modellen om apparatuurstoringen te voorspellen, irrigatie te optimaliseren of gewasziekten te voorspellen.
De bedrijfswaarde wordt onderstreept door de wereldwijde markt voor predictief onderhoud voor landbouwmachines, die in 2024 $1,42 miljard bereikte en naar verwachting zal groeien met een CAGR van 17,8%. [8] Hoewel secundair gebruik van deze gegevens zorgvuldige contractuele beoordeling met de boeren die de genererende hardware bezitten vereist, maakt de geaggregeerde, real-world aard ervan een uitzonderlijk waardevol bezit voor elke AI-koper die een deel van deze snel uitbreidende markt wil veroveren. [8] ⚠ Zorgvuldigheid (waardevolle gegevens, toegang tot onderhandeling): Gegevens worden gegenereerd door hardware die eigendom is van boeren, maar geaggregeerd op het FieldClimate platform; Bedrijf verkoopt zowel hardware als datagedreven intelligentie (ziektemodellen); Secundair gebruik van landbouwgegevens vereist zorgvuldige contractuele beoordeling met eindgebruikers · corporate: onafhankelijk.
Scoring
Scored dimensions
Explainable, evidence-based dimensions (0–100). The radar shows the investment axes.
Dit bewijs toont aan dat Metos een propriëtaire, meer dan tien jaar durende collectie van landbouw sensor telemetry bezit, verrijkt met plaagbeelden en diepgaande historische omgevingsgegevens. Dit is een kritiek bezit voor elke AI-leverancier die predictief onderhoud oplossingen voor landbouwmachines ontwikkelt, een markt ter waarde van $1,42 miljard en met een jaarlijkse groei van bijna 18%. De unieke combinatie van time-series IoT-gegevens, beelden en langdurige geospatiale gegevens in de dataset biedt de grondwaarheid die nodig is om robuuste AI te trainen die apparatuurstoringen kan anticiperen en de prestaties onder diverse, real-world omstandigheden kan optimaliseren.
See dimension details ↓- Dataset Specificity74
dominant 'iot_data', sector other, 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 Predictive Maintenance
How useful the data is for the target AI use-case — its fit for model training or fine-tuning. - Buyer Demand90
AI-kopersvraag is hoog, gedreven door de snelle groei van de markt voor predictief onderhoud in de landbouw, die naar verwachting zal uitbreiden met een CAGR van 17,8%. [8]
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
gemiddelde moeilijkheidsgraad, onafhankelijk
How realistic it is to actually obtain the data, given access difficulty and the holder's corporate structure. - Evidence Strength62
3 bewijstypen, 3 hits
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 Orientation56
2 databehoefte signalen (2 typen)
How actively the company invests in data, measured by its data-appetite signals (hires, products, APIs…). - Dormant Data Surplus92
overschot=hoog, 5 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.
Evidence
Dataset evidence & lineage
What the typed evidence proves the company holds — reframed for clarity and set against the market.
press
- “<p>Live from Ag in Motion at the John Deere booth, Kristjan Hebert and Evan Shout are joined by Deanna Kovar, president of Deere's Ag and Turf Division. Kovar grew up on a Wisconsin dairy farm, started as a summer intern decades ago, and has since worked her way through nearly every corner of the company.... <a href="https://www.realagriculture.com/2026/07/the-truth-about-trust-and-tech-with-deanna-kovar-truth-about-ag-podcast-ep-63/">Read More</a></p>”
- “Terres Univia, Terres Inovia et la Fop estiment la production nationale de colza autour de 4,7 millions de tonnes en 2026, soit un niveau proche de 2025. Ce résultat est imputable à la hausse des surfaces, le rendement moyen étant en nette baisse sur un an.”
- “<p><img alt="" class="attachment-thumbnail size-thumbnail wp-post-image" height="150" src="https://d3hid44mqnfbhw.cloudfront.net/precisagms/wp-content/uploads/2026/07/SmartIrrigation-150x150.jpg" width="150" />New survey findings reveal how shifting priorities around water, costs, and resilience are reshaping investment decisions across modern agricultural operations.</p> <p>The post <a href="https://www.globalagtechinitiative.com/in-field-technologies/irrigation/what-growers-are-telling-the-global-irrigation-industry/">What Growers Are Telling the Global Irrigation Industry</a> appeared first”
IoT / sensor data
Metos levert uitgebreide time-series telemetrie van duizenden sensoren in het veld, die omgevingsvariabelen zoals bodemvocht en luchtvochtigheid vastleggen, essentieel voor het modelleren van apparatuurstress en het voorspellen van componentstoringen.
Image collection
De collectie bevat plaagbeelden van hoge resolutie van geautomatiseerde vallen, die een unieke contextuele laag bieden voor AI-modellen om omgevingsgebeurtenissen te correleren met specifieke operationele stressfactoren op machines.
Geospatial data
Deze dataset bevat meer dan 35 jaar aan geospatiale omgevingsgegevens, die de diepe historische context bieden over diverse klimaten en gewastypen, nodig om zeer nauwkeurige, generaliseerbare voorspellende modellen te bouwen en te valideren.
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
A teaser is generated for each dataset opportunity. The full report is available on unlock.
From the marketplace
Explore live data opportunities
2Excelaviation — Gelegenheid voor dataset met onderhoudslogboeken
View opportunity →industrieelKoningsdrinks — Gelegenheid voor dataset industriële operaties
View opportunity →industrieelAllenergysolar — Inspectierapport Dataset Mogelijkheid
View opportunity →Data Academy
Learn before you deal
- Data licenties, term per term4 min read
- Zijn uw gegevens geld waard?3 min read
- Hoeveel is een dataset waard?3 min read