Dataset opportunity
Sruav — Gelegenheid voor sensortelemetergegevens
Matige dataset met sensortelemetergegevens van Sruav, bruikbaar voor voorspellend onderhoud en anomaliedetectie.
Score
69.4
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
Wereldwijde markt voor voorspellend onderhoud = $15,60 miljard in 2025, naar verwachting $91,04 miljard in 2034, met een CAGR van 21,01% (2026-2034)
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.
- ✨Signal
Gebruikt Machine Learning voor drone detectie en identificatie
source ↗
Profile
Dataset profile
Type
Dataset met Sensortelemetergegevens
Modality
Tijdreeks
Sector
overig
Volume
Gemiddeld
Freshness
Real-time
Rarity
Hoog (propriëtair)
Accessibility
Gedeeltelijk
Legal
Eigendom van het bedrijf — schoon om te licentiëren
Buyer persona
Leveranciers van Industriële AI & onderhoudsoptimalisatie
Sruav beschikt over een Dataset met Sensortelemetergegevens met een Tijdreeks modaliteit, zoals blijkt uit hun ontwikkelaarsportaal, gebeurenstromen en IoT-gegevens. Deze dataset legt continue operationele parameters vast van diverse activa, waardoor deze zeer geschikt is voor voorspellend onderhoud toepassingen door anomalieën en patronen te detecteren die wijzen op mogelijke storingen. De integratie van deze gegevens met AI/ML-modellen maakt proactieve interventies mogelijk, waardoor de stilstand van apparatuur aanzienlijk wordt verminderd en de operationele efficiëntie wordt geoptimaliseerd.
De wereldwijde markt voor voorspellend onderhoud zal naar verwachting $91,04 miljard bereiken in 2034, met een groei van 21,01% CAGR van 2026 tot 2034. Deze aanzienlijke marktgroei onderstreept de hoge vraag naar hoogwaardige sensorgegevens om AI/ML-modellen aan te drijven, die de ongeplande stilstand met 35-45% en de onderhoudskosten met 5-10% kunnen verminderen. Ondanks de toegangscomplexiteiten als gevolg van gevoelige gegevens uit de defensie/beveiligingssector en beperkingen op klantgegevens (militair, wetshandhaving), maken de zeldzaamheid en kritieke aard van dergelijke gespecialiseerde gegevens deze uitzonderlijk waardevol voor het verbeteren van de operationele efficiëntie en de gereedheid van missies in deze sectoren. ⚠ Zorgvuldigheid (waardevolle gegevens, toegang om te onderhandelen): Gevoelige gegevens uit de defensie/beveiligingssector; Klantgegevens (militair, wetshandhaving) kunnen specifieke toegangsbeperkingen hebben · bedrijf: onafhankelijk.
Scoring
Scored dimensions
Explainable, evidence-based dimensions (0–100). The radar shows the investment axes.
Sruav biedt een zeer propriëtaire verzameling sensortelemeter gegevens, voornamelijk Tijdreeks in modaliteit, afkomstig van geavanceerde elektronische oorlogsvoerings- en netwerkplatforms die gespecialiseerd zijn in drone detectie en neutralisatie. Deze unieke dataset is uitzonderlijk waardevol voor Industriële AI en leveranciers van onderhoudsoptimalisatie die geavanceerde voorspellend onderhoud oplossingen willen ontwikkelen. Met de wereldwijde markt voor voorspellend onderhoud die naar verwachting meer dan $91 miljard zal bedragen in 2034, biedt deze hoog-zeldzame data een significant concurrentievoordeel voor kopers die nu willen innoveren en marktaandeel willen veroveren.
See dimension details ↓- Dataset Specificity62
dominant 'iot_data', sector overig, 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 Rarity70
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 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
De wereldwijde markt voor voorspellend onderhoud, die sterk afhankelijk is van sensortelemetergegevens voor AI/ML-analyses, zal naar verwachting groeien met een samengesteld jaarlijks groeipercentage (CAGR) van 27,9% van 2026 tot 2033.
How strongly AI builders and companies are likely to want this data, based on market signals. - Legal Accessibility62
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 Feasibility4
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=bezeten, 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 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 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 Audit92
✓ goed doelwit — SteelRock Technologies ontwikkelt en implementeert tegen-UAV-systemen en droneplatforms, waarbij sensortelemetergegevens worden gegenereerd als bijproduct van hun operationele bedrijfsvoering, en verkoopt deze gegevens of afgeleide intelligentie niet als hun kernproduct. Kwesties: Geen expliciete bevestiging van MKB-status met specifieke werknemersaantallen of omzetcijfers, hoewel ze geen gigantisch bedrijf lijken te zijn.
Evidence
Dataset evidence & lineage
What the typed evidence proves the company holds — reframed for clarity and set against the market.
Developer portal
Dit bewijs uit het ontwikkelaarsportaal toont Sruav's fundamentele expertise in elektronische oorlogsvoeringssystemen en netwerkplatforms, wat cruciale context biedt voor de geavanceerde oorsprong van hun sensorgegevens.
IoT / sensor data
Dit bevestigt direct de beschikbaarheid van Tijdreeks gegevens specifiek gerelateerd aan RF-detectie en neutralisatie van autonome dreigingen, wat zeer relevant is voor voorspellend onderhoud toepassingen.
Event streams
Deze gebeurenstromen valideren verder de aanwezigheid van Tijdreeks gegevens, waarbij de toepassing ervan in machine learning voor drone-identificatie en detectie wordt benadrukt, wat de bruikbaarheid ervan voor geavanceerde analytische modellen onderstreept.
Marketplace
Dataset details
Geographic coverage
Global
Time range
Real-time
Update frequency
Continuous
Delivery
API
Formats
Time Series, JSON
License
One-time license for predictive maintenance and AI/ML model development. Usage restrictions may apply.
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 sensor telemetry dataset is highly valuable for predictive maintenance applications, driven by strong demand in a rapidly growing market. Its rarity and real-time freshness command a premium.
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
Sruav 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 = $15.60 billion in 2025, projected to reach $91.04 billion by 2034, with a CAGR of 21.01% (2026-2034). Investment score 69.4/100 (confidence 0.49). Recommended action: Acquire.
From the marketplace
Explore live data opportunities
Filatidrago — Gelegenheid voor dataset industriële operaties
View opportunity →industrieelScale Energy — Dataset Mogelijkheid voor Onderhoudslogboeken
View opportunity →mobiliteitLufapak — Industriële Operaties Dataset Mogelijkheid
View opportunity →