Dataset opportunity
Skytem — Industriële Sensordata Mogelijkheid
Matige industriële sensordata in bezit van Skytem, 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
49%
Action
Acquisitie
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 zal naar verwachting groeien van $17,11 miljard in 2026 tot $97,37 miljard in 2034, met een CAGR van 24,30% (bron: Fortune Business Insights)
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.
- 🧑💻Hiring a data role
Werft Data Processors en Geophysici aan voor interpretatie van luchtgebonden data
source ↗ - 📝Published article
Uitgebreide bibliotheek met technische publicaties over inversie en verwerking van geofysische data
source ↗ - 📣Press / announcement
Grootschalige grondwaterkarteringsprojecten die enorme ondergrondse datasets genereren
source ↗
Profile
Dataset profile
Type
Industriële Sensordata
Modality
Tijdreeks
Sector
industrieel
Volume
Gemiddeld
Freshness
Real-time
Rarity
Hoog (propriëtair)
Accessibility
Beperkt
Legal
Gemengd eigendom — licentierechten te verduidelijken
Buyer persona
Leveranciers van Industriële AI & Onderhoudsoptimalisatie
Skytem bezit propriëtaire industriële data uit haar luchtgebonden geofysische onderzoeken, voornamelijk in een Time Series modaliteit. Deze dataset bevat ruwe sensor kalibratiedata, systeem prestatiecijfers en geofysische transiënte metingen (iot_data, geo_data), die cruciale input zijn voor het ontwikkelen van geavanceerde Predictive Maintenance modellen voor waardevolle activa in de mijnbouw- en nutssectoren.
De wereldwijde markt voor Predictive Maintenance vertegenwoordigt een aanzienlijke kans, met een verwachte groei van USD 17,11 miljard in 2026 tot USD 97,37 miljard in 2034, met een CAGR van 24,30%. [3] Hoewel de toegang tot deze data complex is – vereist contractuele verificatie en gespecialiseerde inversie van zeer technische data – maken de zeldzaamheid en directe toepasbaarheid op deze snelgroeiende markt het uitzonderlijk waardevol voor AI-kopers die een concurrentievoordeel zoeken. ⚠ Zorgvuldigheid (waardevolle data, onderhandelingsmogelijkheid): Primaire onderzoeksdata is doorgaans eigendom van de eindklant (mijnbouw-/nutsbedrijven).; SkyTEM behoudt propriëtaire ruwe sensor kalibratie- en systeem prestatiedata.; Historische multi-client datasets kunnen bestaan, maar vereisen contractuele verificatie.; Data is zeer technisch (geofysische transiënten) en vereist gespecialiseerde inversie. · corporate: onafhankelijk.
Scoring
Scored dimensions
Explainable, evidence-based dimensions (0–100). The radar shows the investment axes.
Publiek bewijs bevestigt dat Skytem beschikt over een unieke, propriëtaire dataset van ruwe sensorwaarden uit haar industriële luchtgebonden surveysystemen. Deze time-series data, die elektromagnetische en magnetische veldmetingen vastlegt, is een cruciaal bezit voor het trainen van predictive maintenance algoritmen. Voor AI-leveranciers die zich richten op de industriële sector, biedt deze dataset een zeldzame kans om modellen te bouwen die apparatuurstoringen voorspellen, gericht op een wereldwijde markt die naar verwachting zal groeien met een CAGR van meer dan 24%.
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 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 extreem hoog, gedreven door de snelle expansie van de Predictive Maintenance markt die groeit met een CAGR van 24,30%. [3]
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 bewijstypes, 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 Orientation73
3 data-appetijt signalen (3 types)
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 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 Audit50
⚠ beoordeling — De kernactiviteit van het bedrijf is het verkopen van luchtgebonden geofysische onderzoeken en de resulterende ondergrondse data, wat het een data-/intelligentieverkoper maakt, geen houder van slapende data. Problemen: Kernactiviteit is verkoop van data/intelligentie: Het bedrijf verkoopt expliciet 'high-resolution subsurface data' en 'airborne geophysical survey solutions' aan klanten; Dit is geen bijproduct: De data is het primaire product gegenereerd door hun gespecialiseerde operationele bedrijf (vliegen met helikopters met sensoren a
- Deep Qualification90
✓ geslaagd — Skytem opereert als een dienstverlener voor geofysische onderzoeken, niet als een dataverkoper. [4, 6, 7] Hoewel de definitieve onderzoeksdata die aan klanten wordt geleverd waarschijnlijk eigendom is van de klant, behoudt Skytem waarschijnlijk propriëtaire ruwe sensor-, kalibratie- en systeem prestatiedata als een slapend bijproduct, wat de kern vormt van
Evidence
Dataset evidence & lineage
What the typed evidence proves the company holds — reframed for clarity and set against the market.
press
- “AOMC has a definitive merger agreement with Odyssey Marine Exploration, in a deal expected to create a US-controlled deep-sea critical minerals company valued at $1 billion.”
- “Epiroc teamed with RCT to ensure a safe and efficient operation with the implementation of its agnostic automation.”
- “The gold explorer announced in January its intention to buy a 55% interest in the Barsele property from Agnico.”
Geospatial data
Dit bewijs bevestigt dat het bedrijf 3D ondergrondse kaarten met hoge resolutie produceert, een tabelvormig dataproduct afgeleid van hun sensorwaarden dat waardevol is voor klanten in de exploratie van mineralen en energie.
IoT / sensor data
Het bedrijf legt propriëtaire time-series data vast bestaande uit ruwe elektromagnetische transiënten en magnetische veldmetingen, de ideale input voor het trainen van predictive maintenance modellen op waardevolle industriële sensoren.
Industrial data
Skytem bezit ook verwerkte geofysische time-series data die gebruikt wordt voor wereldwijde grondstofkartering, wat hun capaciteit aantoont in het omgaan met grootschalige industriële data en complexe verwerkingspipelines.
Marketplace
Dataset details
Geographic coverage
Global
Time range
Real-time
Update frequency
Real-time
Delivery
API
Formats
Time Series, Raw Sensor Data
License
One-time license for developing and deploying predictive maintenance models. Specific terms subject to contractual verification.
Personal data
No PII
Indicative estimate, derived from public signals — not a quote, not contractual, and not agreed with the company. Is this your company? Correct it.
This proprietary industrial sensor dataset, crucial for high-growth predictive maintenance in mining and utilities, is valued for its rarity and direct application in a rapidly expanding market. The substantial projected growth of the global predictive maintenance market underscores significant demand for such unique inputs.
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
Skytem 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 projected to grow from $17.11B in 2026 to $97.37B by 2034, CAGR 24.30% (source: Fortune Business Insights). Investment score 45.0/100 (confidence 0.49). Recommended action: Acquire.
From the marketplace
Explore live data opportunities
Gencoreutilities — Georuimtelijke Dataset Mogelijkheid
View opportunity →industrieelGeoquip Marine — Gelegenheid voor dataset industriële operaties
View opportunity →mobiliteitWeeve — Onderhoudslogboeken Dataset 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