Dataset opportunity
Mides — Gelegenheid voor dataset met onderhoudslogboeken
Matige dataset met onderhoudslogboeken van Mides, bruikbaar voor voorspellend onderhoud en anomaliedetectie.
Score
74.9
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
Acquire
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 = $14,93 miljard in 2025, CAGR 32,32%.
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 onderhoudslogboeken
Modality
Time Series
Sector
gezondheidszorg
Volume
Matig
Freshness
Periodiek
Rarity
Hoog (propriëtair)
Accessibility
Gedeeltelijk
Legal
Eigendom van het bedrijf — schoon om te licentiëren
Buyer persona
Leveranciers van industriële AI en onderhoudsoptimalisatie
Mides beheert een propriëtaire Time Series Dataset met onderhoudslogboeken afkomstig van haar activiteiten met medische apparatuur, met gedetailleerde `industrial_data`, `inspection_records` en technische reparatielogboeken. Deze multi-vendor data van GE, Philips en Siemens apparaten biedt een unieke basis voor het trainen van Predictive Maintenance modellen, en aangezien het technische logboeken en geen patiëntgegevens bevat, worden de zorgen over GDPR-naleving aanzienlijk verminderd.
De wereldwijde markt voor Predictive Maintenance werd gewaardeerd op 14,93 miljard USD in 2025 en zal naar verwachting groeien tot 245,73 miljard USD tegen 2035, wat een krachtige 32,32% CAGR aantoont. Hoewel de data momenteel gesilo'd is, maakt de zeldzame samenstelling als multi-vendor benchmark voor hoogwaardige medische assets het een aantrekkelijke investering voor AI-kopers die de volgende generatie diagnostische en onderhoudsoplossingen willen ontwikkelen, wat de onderhandelingsinspanning voor toegang rechtvaardigt. ⚠ Zorgvuldigheid (waardevolle data, toegang om te onderhandelen): Data bestaat uit technische reparatielogboeken en faalmodi in plaats van patiëntgegevens, wat GDPR-zorgen vermindert.; Propriëtaire data is gesilo'd binnen onderhoudsmanagementsystemen.; Multi-vendor datasets (GE, Philips, Siemens) maken dit een unieke cross-brand benchmark. · corporate: onafhankelijk.
Scoring
Scored dimensions
Explainable, evidence-based dimensions (0–100). The radar shows the investment axes.
Dit bewijs toont gezamenlijk aan dat Mides een propriëtaire dataset bezit van onderhouds, reparatie- en prestatietestlogboeken voor hoogwaardige medische echografieapparatuur. Deze unieke, time-series data dient direct de snelgroeiende markt voor predictief onderhoud, die naar verwachting bijna 15 miljard dollar zal bereiken tegen 2025. Industriële AI-leveranciers kunnen dit actief gebruiken om modellen te trainen die apparatuurstoringen voorspellen bij echografie probes van grote fabrikanten, waarbij de MDR-compatibele documentatie een zeldzame laag van enterprise-kwaliteit en vertrouwen biedt.
See dimension details ↓- Dataset Specificity90
dominant 'onderhoudslogboeken', sector gezondheidszorg, 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 Freshness46
periodiek
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 Demand95
AI-kopersvraag is extreem hoog, gedreven door een snel uitbreidende markt voor voorspellende onderhoudsoplossingen die groeit met een CAGR van 32,32%.
How strongly AI builders and companies are likely to want this data, based on market signals. - Legal Accessibility50
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 License92
eigendom=bedrijfseigendom, licentiëring=schoon
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 data-appetijt signalen (2 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 Audit100
✓ goed doelwit — Mides is een Oostenrijkse MKB die complexe medische apparatuur repareert en opknapt, en daarbij propriëtaire onderhouds- en reparatiedata genereert als bijproduct van haar kernactiviteiten. Kwesties: De initiële vermelding van 'Mides' en 'Maintenance Logs Dataset' in de prompt kan misleidend zijn, aangezien er meerdere bedrijven met de naam Mides zijn, waaronder een grote Amerikaanse au
- Deep Qualification70
✓ geslaagd — Mides is een sterke kandidaat voor datahouder wiens kernactiviteit van multi-vendor medische apparatuur reparatie direct de gespecificeerde onderhoudslogboeken genereert, maar data-eigendom en licentierechten zijn onbepaald aangezien er geen openbare servicevoorwaarden zijn gevonden.
Evidence
Dataset evidence & lineage
What the typed evidence proves the company holds — reframed for clarity and set against the market.
Maintenance logs
Dit bewijs duidt op een time-series dataset van reparatielogboeken voor medische echografie probes van grote fabrikanten, met een verhoogde waarde door MDR-compatibele documentatie voor het trainen van enterprise-grade AI.
Inspection reports
Dit bewijs bestaat uit gedocumenteerde veiligheidscontroles en kwaliteitsmanagementrecords, die de cruciale pre-faalindicatoren leveren die nodig zijn om nauwkeurige voorspellende algoritmen te bouwen.
Industrial data
Dit time-series bewijs vertegenwoordigt uitgebreide testdata van diverse echografie probes, waardoor AI-ontwikkelaars prestatievermindering kunnen modelleren en kritieke operationele baselines kunnen vaststellen.
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
Mides 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 = $14.93B in 2025, CAGR 32.32% (source: SNS Insider). Investment score 74.9/100 (confidence 0.49). Recommended action: Acquire.
From the marketplace
Explore live data opportunities
Smartdc — Onderhoudslogboeken Dataset Mogelijkheid
View opportunity →mobilityOqtec — Gelegenheid voor mobiliteitstelemetriedataset
View opportunity →industrieelIngridcapacity — Industriële Sensordata Mogelijkheid
View opportunity →Data Academy
Learn before you deal
- 5 fouten die kopers afschrikken3 min read
- Waarom externe data kopen?3 min read
- Gegevens kopen zonder fouten3 min read