Dataset opportunity
Minut — Gelegenheid voor dataset met sensortelegrafie
Grote dataset met sensortelegrafie, beheerd door Minut, bruikbaar voor voorspellend onderhoud en anomaliedetectie.
Score
48
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
83%
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)
Wereldwijde markt voor voorspellend onderhoud = $13,4 miljard in 2025, CAGR 23,2%.
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
Real-time inzichten in geluid, bezetting en klimaatmonitoring
source ↗
Profile
Dataset profile
Type
Dataset met Sensortelegrafie
Modality
Time Series
Sector
andere
Volume
Groot
Freshness
Real-time
Rarity
Medium
Accessibility
Gedeeltelijk
Legal
Eigendom van het bedrijf — GDPR-gevoelig (PII-beoordeling)
Buyer persona
Leveranciers van industriële AI en onderhoudsoptimalisatie
Minut beheert een propriëtaire Dataset met Sensortelegrafie gegenereerd door zijn hardware die is geïnstalleerd in residentiële eigendommen. Deze Time Series data omvat metingen zoals geluidsniveau, temperatuur, luchtvochtigheid en beweging, en biedt een rijke, continue stroom van omgevings- en apparaatgezondheidsinformatie, ideaal voor het trainen van voorspellende onderhoudsmodellen om hardwarestoringen of anomale omgevingsomstandigheden te anticiperen.
Deze data is uitzonderlijk waardevol in de wereldwijde markt voor voorspellend onderhoud, die in 2025 werd gewaardeerd op $13,4 miljard en naar verwachting zal groeien met een 23,2% CAGR. [1] Ondanks toegangscomplexiteiten die strikte anonimisering van residentiële data en contractuele verificatie van data-eigendom vereisen, maken de zeldzame aard van de dataset en het privacy-first ontwerp (geen camera's of audio-opnames) het een zeer gewild bezit voor de ontwikkeling van AI-oplossingen van de volgende generatie in een snel uitbreidende markt. ⚠ Zorgvuldigheid (waardevolle data, toegang om te onderhandelen): Data wordt verzameld via propriëtaire hardware sensoren in particuliere woningen, wat strikte anonimisering vereist.; Privacy-first ontwerp (geen camera's/opnames) vereenvoudigt sommige aspecten, maar beperkt de toegang tot ruwe audio.; Eigendom van ruwe telegrafie versus klantinzichten vereist contractuele verificatie. · corporate: onafhankelijk.
Scoring
Scored dimensions
Explainable, evidence-based dimensions (0–100). The radar shows the investment axes.
Publiek bewijs bevestigt dat Minut een aanzienlijke hoeveelheid time-series data bezit, gegenereerd door zijn propriëtaire IoT-sensoren. Deze dataset legt real-world omgevingsomstandigheden vast, waaronder temperatuur, luchtvochtigheid, geluid en bezettingniveaus, die cruciaal zijn voor het trainen van voorspellende onderhoudsalgoritmen. Voor AI-leveranciers in de industriële en onderhoudsoptimalisatieruimte biedt deze data een directe weg naar de ontwikkeling van nauwkeurigere modellen voor een wereldwijde markt die naar verwachting $13,4 miljard zal bereiken tegen 2025. Het verwerven van deze unieke telegrafiedata kan de productontwikkeling aanzienlijk versnellen en het concurrentievoordeel vergroten in een snel uitbreidende sector.
See dimension details ↓- Dataset Specificity62
dominant 'iot_data', sector andere, 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 Rarity46
propriëtaire domeindata (open verlaagt zeldzaamheid)
How scarce and proprietary the data is. Unique domain data scores high; openly available data lowers it. - Dataset Volume94
10 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 Demand90
AI-kopersvraag is uitzonderlijk hoog, gedreven door de snelle expansie van de wereldwijde markt voor voorspellend onderhoud met een CAGR van 23,2%, aangezien bedrijven steeds meer IoT en AI adopteren om operationele downtime te verminderen. [1]
How strongly AI builders and companies are likely to want this data, based on market signals. - Legal Accessibility60
open/API-toegang
How legally easy the data is to obtain and use — open/API access scores high; PII or regulated data scores low. - Acquisition Feasibility84
gemiddelde moeilijkheidsgraad, onafhankelijk
How realistic it is to actually obtain the data, given access difficulty and the holder's corporate structure. - Evidence Strength100
7 bewijstypes, 10 hits
How solid the proof is that the company holds this data — diversity of evidence types and number of hits. - Right to License62
eigendom=bedrijfseigendom, licentieverlening=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 Orientation39
1 datasignalen (1 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 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 Audit75
⚠ beoordeling — Minut is een slecht doelwit omdat de kernactiviteit bestaat uit het verkopen van een op abonnementen gebaseerde intelligentiedienst die real-time inzichten en analyses biedt uit zijn propriëtaire sensordata, waardoor het een intelligentieleverancier is, geen houder van slapende data. Problemen: Het kernproduct van het bedrijf is niet de hardware sensor zelf, maar het op abonnementen gebaseerde softwareplatform dat 'proactieve inzichten in eigendommen' en analyses biedt; Dit bedrijfsmodel van het verkopen van toegang tot analyses en waarschuwingen is een vorm van 'Intelligence-as-a-Service', die expliciet is uitgesloten door de ICP als een 'slecht doelwit'; Het bedrijf gebruikt al AI en machine learning in zijn producten, zoals voor detectie van sigarettenrook en gastcommunicatie, wat bevestigt dat het intelligentie verkoopt; Ze bieden een commerciële API voor klanten om toegang te krijgen tot sensordata en aangepaste integraties te bouwen, wat duidt op een duidelijke, bestaande datamonetisatiestrategie. [21]
- Deep Qualification70
✓ geslaagd — Minut is een datahouder met een zeer coherente dataset voor de niche. Een recente Series B-uitbreiding biedt een sterke trigger, maar de eigendomsrechten van de data zijn niet expliciet gedefinieerd in hun juridische documenten, wat een belangrijke zorgpunt vormt.
Evidence
Dataset evidence & lineage
What the typed evidence proves the company holds — reframed for clarity and set against the market.
Event streams
Het bedrijf beheert real-time event streams die eigendomsomstandigheden zoals bezetting volgen, wat de continue datastroom levert die nodig is voor dynamische AI-modellen die de toewijzing van middelen optimaliseren.
API access
Een moderne, REST-gebaseerde API is beschikbaar, waardoor kopers programmatisch de sensordata in hun eigen systemen en AI-workflows kunnen integreren met minimale technische inspanning.
IoT / sensor data
De dataset bevat gedetailleerde IoT-data, waaronder temperatuur, luchtvochtigheid en batterijniveaus van apparaten, die directe inputs zijn voor het trainen van waardevolle voorspellende onderhoudsmodellen.
Developer portal
De aanwezigheid van een developer portal met API-documentatie signaleert dat de data goed gestructureerd en ondersteund is, wat de integratiewrijving voor het engineeringteam van een koper vermindert.
JSON files
Het gebruik van JSON-payloads bevestigt dat de data wordt geleverd in een standaard, machineleesbaar formaat, wat onmiddellijke compatibiliteit met moderne AI-ontwikkelingsstacks garandeert.
Knowledge base / docs
Een technische knowledge base met API-documentatie biedt verder bewijs van datamaturiteit, waardoor kopers vertrouwen krijgen in de bruikbaarheid en de waarde op lange termijn van de dataset.
Downloads / exports
Een klantgerichte webapplicatie met een downloadfunctie bestaat, wat suggereert dat er een gevestigd mechanisme is voor gebruikers om bestanden op te halen die kunnen worden aangepast voor bulkdata-levering.
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
Minut Sensor Telemetry — a Large sensor telemetry dataset (Time Series modality) in the other domain. Primary AI use-case: Predictive Maintenance. Market signal: Global Predictive Maintenance Market = $13.4 billion in 2025, CAGR 23.2% (source: Market.us). Investment score 48.0/100 (confidence 0.83). Recommended action: Data Sharing Agreement.
From the marketplace
Explore live data opportunities
Rewaste — Gegevensmarktplaatskans voor Industriële Operaties
View opportunity →industrieelPlantiblefoods — Gelegenheid voor dataset industriële operaties
View opportunity →industrieelBaerenkaelte — Gelegenheid voor dataset met onderhoudslogboeken
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