Dataset opportunity
Thefirstmile — Industriële Sensorgegevens Mogelijkheid
Grote industriële sensorgegevens van Thefirstmile, bruikbaar voor voorspellend onderhoud en anomaliedetectie.
Score
47.5
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
65%
Action
Licentie
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 gewaardeerd op $15,10 miljard in 2025, met een verwachte groei van 31,1% CAGR.
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.
Profile
Dataset profile
Type
Industriële Sensorgegevens
Modality
Tijdreeks
Sector
industrieel
Volume
Groot
Freshness
Real-time
Rarity
Medium
Accessibility
Gedeeltelijk
Legal
Gemengd eigendom — licentierechten te verduidelijken
Buyer persona
Leveranciers van Industriële AI & onderhoudsoptimalisatie
Thefirstmile beheert een aanzienlijke Industriële Sensorgegevens samengesteld uit Tijdreeks gegevens van zijn operationele systemen. Dit omvat gedetailleerde industrial_data en iot_data stromen, naast bedrijfsgegevens en geo-data, wat een rijke, propriëtaire basis biedt voor het ontwikkelen en trainen van hoogwaardige Voorspellend Onderhoud modellen voor industriële apparatuur en logistiek.
Deze gegevens bevinden zich binnen de wereldwijde markt voor Voorspellend Onderhoud, een sector met een waarde van $15,10 miljard in 2025 en een verwachte groei van een opmerkelijke 31,1% CAGR. [5] Hoewel toegang onderhandeling vereist - aangezien logistieke gegevens extractie vereisen en eigendom van sommige gedetailleerde gegevens contractueel gedeeld wordt - vertegenwoordigt de kern, niet-gemonetiseerde geaggregeerde nationale materiaalstroom een zeldzaam en waardevol bezit, wat de due diligence voor toegang rechtvaardigt voor een aanzienlijke marktkans. [5] ⚠ Due diligence (waardevolle gegevens, toegang om te onderhandelen): Gegevens zijn gedeeltelijk blootgesteld via de 'Recycling Data Studio' voor klanten, maar de geaggregeerde nationale materiaalstroom blijft niet-gemonetiseerd.; Eigendom van gedetailleerde gegevens over afvalcompositie kan contractueel gedeeld worden met klanten.; Logistieke en route-optimalisatiegegevens zijn propriëtair, maar vereisen extractie uit operationele systemen. · corporate: onafhankelijk.
Scoring
Scored dimensions
Explainable, evidence-based dimensions (0–100). The radar shows the investment axes.
Dit bewijs toont gezamenlijk aan dat Thefirstmile een unieke stroom van real-world operationele gegevens bezit van zijn Britse industriële recycling- en afvalbeheerdiensten. De dataset bevat rijke IoT en tijdreeks signalen van met sensoren uitgeruste activa, ideaal voor het trainen van geavanceerde voorspellend onderhoud modellen. Voor leveranciers van industriële AI bieden deze gegevens een directe weg naar het ontwikkelen en valideren van algoritmen in een markt die naar verwachting met meer dan 30% per jaar zal groeien, en die dringende behoeften aan onderhoudsoptimalisatie en operationele efficiëntie aanpakt.
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 Rarity58
propriëtaire domeingegevens (open verlaagt zeldzaamheid)
How scarce and proprietary the data is. Unique domain data scores high; openly available data lowers it. - Dataset Volume70
6 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 Voorspellend Onderhoud
How useful the data is for the target AI use-case — its fit for model training or fine-tuning. - Buyer Demand98
AI-kopersvraag is uitzonderlijk hoog, gedreven door de snelle marktuitbreiding voor Voorspellend Onderhoud-oplossingen, die groeit met 31,1% CAGR. [5]
How strongly AI builders and companies are likely to want this data, based on market signals. - Legal Accessibility56
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 Strength89
5 bewijstypes, 6 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 Orientation22
0 datasignalen (0 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 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 Audit58
⚠ beoordeling — De kernactiviteit van het bedrijf is de verkoop van afvalbeheerdiensten die een data- en analyseplatform voor hun klanten omvatten, waardoor ze een verkoper van intelligentie zijn, geen houder van slapende gegevens. Problemen: De kernproduct van het bedrijf zijn afvalbeheerdiensten, wat een goed operationeel bedrijf is. [3, 9]; Echter, ze productiseren actief de resulterende gegevens en bieden klanten een 'Recycling Data & Carbon Reporting Studio' met analyses over afval, koolstofimpact, een; Dit platform biedt 'datagestuurde inzichten' en is een belangrijk kenmerk van hun dienstverlening, wat betekent dat ze al intelligentie verkopen die is afgeleid van de gegevens die ze co-creëren; Hun visie is om een 'leidend circulair grondstoffenplatform te worden, dat klanten, inzamelnetwerken, verwerkingsmogelijkheden en gegevens verbindt', wat bevestigt t
- Deep Qualification90
✓ geslaagd — Het doelwit is een gegevenshouder wiens kernactiviteit afvalbeheer is, niet gegevensverkoop. De gegevens, een bijproduct van zijn logistieke en verwerkingsactiviteiten, zijn zeer coherent met het label 'Industriële Sensorgegevens' en de niche 'Industriële Monitoring'. Een recente overname door een private equity firma om het platform op te schalen dient als een sterke trigger voor een datagedreven strategische verschuiving.
Evidence
Dataset evidence & lineage
What the typed evidence proves the company holds — reframed for clarity and set against the market.
IoT / sensor data
Dit zijn tijdreeks gegevens gegenereerd door IoT-sensoren op afvalbeheermiddelen, zoals slimme afvalbakken, die gedetailleerde gebruiks- en gewichtsmetingen leveren die waardevol zijn voor het trainen van voorspellend onderhoud algoritmen.
Downloads / exports
Deze tabelgegevens volgen de klantbetrokkenheid bij recyclingmiddelen en bieden een proxy voor klantsegmentatie en interesse in specifieke industriële afvalstromen.
Industrial data
Dit bewijs wijst op gestructureerde tijdreeks gegevens die afvalinzamelingsvolumes over meer dan 50 recyclingstromen en specifieke locaties beschrijven, essentieel voor het bouwen van modellen voor resourceallocatie en optimalisatie.
Geospatial data
Dit zijn logistieke en geospatiale gegevens van een Britse inzamelvloot met een succespercentage van 99,96%, cruciaal voor het trainen van modellen voor route-optimalisatie en voertuigonderhoud.
business_records
Deze dataset bevat gestructureerde nalevings- en koolstofrapportagedocumenten, waardoor AI-modellen operationele prestaties kunnen correleren met ESG-factoren en regelgevende kaders.
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
Thefirstmile Industrial Sensor — a Large industrial sensor dataset (Time Series modality) in the industrial domain. Primary AI use-case: Predictive Maintenance. Market signal: Global Predictive Maintenance market valued at $15.10B in 2025, projected to grow at a 31.1% CAGR (source: Market Research Future). [5]. Investment score 47.5/100 (confidence 0.65). Recommended action: License.
From the marketplace
Explore live data opportunities
Green On — Mogelijkheid voor mobiliteitstelemetrie dataset
View opportunity →mobiliteitCtlogistics — Gegevenscatalogus / Marktplaats Dataset Mogelijkheid
View opportunity →mobiliteitTransaudit — Mogelijkheid voor dataset met claimhistorie
View opportunity →