Dataset opportunity
Pro Vigil — Gelegenheid voor sensortelemetergegevens
Matige dataset met sensortelemetergegevens van Pro Vigil, bruikbaar voor voorspellend onderhoud en anomaliedetectie.
Score
45
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
58%
Action
Data Sharing Agreement
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 USD, met een verwachte CAGR van 27,9% (2026-2033).
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
Sensor Telemetry Dataset
Modality
Time Series
Sector
other
Volume
Moderate
Freshness
Real-time
Rarity
Medium
Accessibility
Partial
Legal
Gemengd eigendom — GDPR-gevoelig (PII-beoordeling)
Buyer persona
Industrial AI & maintenance-optimization vendors
Pro Vigil beschikt over een aanzienlijke Sensor Telemetry Dataset afkomstig van haar activiteiten op het gebied van externe surveillance, met rijke Time Series gegevens. De verzameling omvat uitgebreide `iot_data` en `event_streams` van ingezette camera's en sensoren, waardoor deze uitzonderlijk geschikt is voor het ontwikkelen van Predictive Maintenance modellen om storingen te voorspellen voordat ze optreden.
De bedrijfswaarde is aanzienlijk en richt zich op de wereldwijde markt voor Predictive Maintenance, die in 2025 een waarde had van 14,2 miljard USD en naar verwachting zal groeien met een CAGR van 27,9%. [3] Hoewel toegang vereist dat PII-anonimisering in videogegevens en mogelijk gedeeld databezit worden beheerd, bieden de zeldzaamheid en het hoge volume aan gelabelde gebeurtenisgegevens in deze snelgroeiende markt een cruciaal voordeel voor het creëren van geavanceerde AI-oplossingen. [3] ⚠ Zorgvuldigheid (waardevolle gegevens, toegang om te onderhandelen): Videogegevens bevatten PII (gezichten, kentekenplaten) die anonimisering vereisen.; Databezit kan worden gedeeld met site-eigenaren (bouw/dealers) via servicecontracten.; Een hoog volume aan gelabelde 'gebeurtenis'-gegevens (criminaliteit versus vals alarm) is waarschijnlijk bedrijfseigen. · corporate: onafhankelijk.
Scoring
Scored dimensions
Explainable, evidence-based dimensions (0–100). The radar shows the investment axes.
Dit bewijs toont gezamenlijk aan dat Pro-Vigil een grootschalige sensortelemeter dataset bezit, die honderden miljoenen real-world apparatuurevenementen en systeemreacties in industriële sectoren vastlegt. Deze gegevens zijn een kritieke troef voor AI-leveranciers die oplossingen voor voorspellend onderhoud bouwen, waardoor ze robuuste anomaliedetectie algoritmen kunnen trainen die storingen in apparatuur anticiperen. In een wereldwijde markt die naar verwachting met bijna 28% per jaar zal groeien, biedt deze unieke verzameling ground-truth gegevens een aanzienlijk concurrentievoordeel voor het optimaliseren van industriële operaties.
See dimension details ↓- Dataset Specificity74
dominant 'iot_data', sector other, 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 Rarity58
bedrijfseigen domeingegevens (open verlaagt zeldzaamheid)
How scarce and proprietary the data is. Unique domain data scores high; openly available data lowers it. - Dataset Volume64
5 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 Demand95
AI-kopersvraag is uitzonderlijk hoog, gedreven door de behoefte aan enorme, real-world sensor- en gebeurtenisgegevens om te profiteren van de 27,9% CAGR van de markt voor voorspellend onderhoud. [3]
How strongly AI builders and companies are likely to want this data, based on market signals. - Legal Accessibility48
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 Feasibility66
gemiddelde moeilijkheidsgraad, onafhankelijk
How realistic it is to actually obtain the data, given access difficulty and the holder's corporate structure. - Evidence Strength77
4 bewijstypes, 5 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 Orientation56
2 databehoefte-signalen (2 types)
How actively the company invests in data, measured by its data-appetite signals (hires, products, APIs…). - Dormant Data Surplus92
overschot=hoog — bedrijfseigen 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. - ICP Audit50
⚠ beoordeling — De kernactiviteit van het bedrijf is de verkoop van AI-gestuurde externe videobewaking en beveiliging als een dienst, wat een vorm van informatieproduct is, waardoor het een slechte match is. Kwesties: Het kernproduct van het bedrijf is de verkoop van informatie/analyses afgeleid van sensorgegevens (videofeeds), niet een bijproduct van een andere operationele bedrijfsactiviteit. [9, 14, 17; Het bedrijf profileert zich expliciet als een 'AI-videobewakingsbedrijf' en een leverancier van 'externe videobewakingsoplossingen'. [9, 10, 14]; Het bedrijfsmodel is 'surveillance as a service' op abonnementsbasis, wat onder de uitsluitingscriteria valt. [4, 15]; Hun langetermijndoel is het extraheren van betekenisvolle inzichten uit videofeeds voor klanten, wat bevestigt dat ze zich bezighouden met de verkoop van informatie. [16]
- Deep Qualification80
✓ geslaagd — Pro-Vigil is een sterke kandidaat voor gegevenshouders, die AI-gestuurde externe beveiligingsdiensten verkoopt en een waardevol bijproduct van gebeurtenis- en apparatuurtelmetriegegevens genereert. Hoewel de voorwaarden van het databezit niet openbaar beschikbaar zijn, wordt de directe relevantie van de dataset voor voorspellend onderhoud bevestigd door hun eigen service voor het monitoren van de gezondheid van apparatuur.
Evidence
Dataset evidence & lineage
What the typed evidence proves the company holds — reframed for clarity and set against the market.
Downloads / exports
Het bedrijf publiceert branche-rapporten en casestudy's, die diepgaande domeinexpertise in sectoren zoals vracht & logistiek aantonen, wat waardevolle context biedt voor de primaire sensorgegevens.
Event streams
De dataset bevat honderden miljoenen getimede bewegingswaarschuwingen van bouw- en automobielterreinen, wat de gebeurtenisgegevens met een hoog volume levert die essentieel zijn voor het trainen van voorspellende modellen.
Image collection
De houder beheert een logboek van duizenden geverifieerde beveiligingsinterventies, wat dient als een waardevolle, gelabelde dataset voor het trainen en valideren van dreigingsdetectie algoritmen.
IoT / sensor data
De gegevens bevatten een logboek van meer dan 5,2 miljoen ingezette audio/visuele afschrikmiddelen, wat een uniek tijdreeksignaal biedt van systeemreacties op gedetecteerde gebeurtenissen, cruciaal voor het modelleren van apparatuurgedrag.
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
Pro Vigil Sensor Telemetry — a Moderate sensor telemetry dataset (Time Series modality) in the other domain. Primary AI use-case: Predictive Maintenance. Market signal: Global Predictive Maintenance market was valued at USD 14.2 billion in 2025, with a projected CAGR of 27.9% (2026-2033) (source: Grand View Research). [3]. Investment score 45.0/100 (confidence 0.58). Recommended action: Data Sharing Agreement.
From the marketplace
Explore live data opportunities
Sresolar — Gelegenheid voor dataset met onderhoudslogboeken
View opportunity →industrieelGiga Storage — Industriële Sensordata Mogelijkheid
View opportunity →industrieelTokamakenergy — Industriële Sensorgegevens 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