Dataset opportunity
Bat Agrar — Можливості набору даних регуляторних записів
Набір даних помірних регуляторних записів, що зберігається у Bat Agrar, придатний для Regulatory RAG та Compliance Copilots.
Score
72.9
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
56%
Action
Придбати
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)
Глобальний ринок ШІ в сільському господарстві оцінювався в 2,2 мільярда доларів США у 2024 році, прогнозується досягнення 8,5 мільярдів доларів США до 2030 року, при CAGR 25,1%.
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
Набір даних регуляторних записів
Modality
Текст
Sector
інший
Volume
Помірний
Freshness
В реальному часі
Rarity
Висока (власницький)
Accessibility
Обмежений
Legal
Змішана власність — права ліцензування потребують уточнення
Buyer persona
Постачальники RegTech та Compliance-AI
Bat Agrar володіє значним Набором даних регуляторних записів у модальності Текст, що інтегрує geo_data, industrial_data та iot_data зі своєї обширної сільськогосподарської діяльності. Цей комплексний набір даних винятково добре підходить для навчання системи Regulatory RAG, дозволяючи покупцям ШІ розробляти моделі, які можуть орієнтуватися та відповідати на складні запити щодо відповідності, екологічних питань та операційної діяльності, специфічні для європейського сільськогосподарського сектору.
Глобальний ринок ШІ в сільському господарстві оцінювався в 2,2 мільярда доларів США у 2024 році, і прогнозується його зростання на 25,1% CAGR, що свідчить про величезний попит на дані, які стимулюють це розширення. Незважаючи на складнощі доступу, такі як розділена власність даних із фермерами та необхідність анонімізації агрономічних даних, унікальне поєднання регуляторних даних, geo_data та iot_data робить його рідкісним і цінним активом для розробки спеціалізованих рішень ШІ на швидкозростаючому ринку. ⚠ Дбайливість (цінні дані, доступ для переговорів): Право власності на дані може бути розділене між торговою організацією та окремими фермерами/клієнтами; Велика організаційна структура після злиття Beiselen та ATR Landhandel; Агрономічні дані можуть вимагати анонімізації для видалення PII окремих власників ферм · корпоративний: незалежний.
Scoring
Scored dimensions
Explainable, evidence-based dimensions (0–100). The radar shows the investment axes.
Ці докази колективно підтверджують, що Bat Agrar володіє унікальним, власницьким набором даних, що деталізує практики кліматично дружнього землеробства та показники здоров'я ґрунту, безпосередньо задовольняючи основну потребу в регуляторній інформації. Ці дані є критично важливим активом для постачальників RegTech та Compliance-AI, які створюють складні моделі Regulatory RAG для навігації в складному сільськогосподарському секторі. З огляду на те, що ринок ШІ в сільському господарстві, за прогнозами, досягне 8,5 мільярдів доларів США до 2030 року, цей набір даних пропонує значну перевагу першого гравця на швидкозростаючому ринку.
See dimension details ↓- Dataset Specificity86
домінуючий 'регуляторний', сектор інший, 4 специфічні типи
How sharply the data targets a specific, hard-to-substitute domain or task. Niche, well-defined data scores higher than generic. - Dataset Rarity94
власницькі доменні дані
How scarce and proprietary the data is. Unique domain data scores high; openly available data lowers it. - Dataset Volume58
4 збіги доказів
Apparent scale of the data, inferred from the number of evidence hits and any explicit volume mentions. - Dataset Freshness82
в реальному часі/потоковий
How current the data stays — real-time/streaming scores highest, periodic dumps lower. - Training Value94
придатний для Regulatory RAG
How useful the data is for the target AI use-case — its fit for model training or fine-tuning. - Buyer Demand85
попит з боку покупців ШІ надзвичайно високий, зумовлений швидким CAGR ринку ШІ в сільському господарстві на рівні 25,1% та нагальною потребою у спеціалізованих регуляторних та операційних даних для навчання передових моделей.
How strongly AI builders and companies are likely to want this data, based on market signals. - Legal Accessibility28
обмежений/невідомий
How legally easy the data is to obtain and use — open/API access scores high; PII or regulated data scores low. - Acquisition Feasibility30
середня складність, незалежний
How realistic it is to actually obtain the data, given access difficulty and the holder's corporate structure. - Evidence Strength74
4 типи доказів, 4 збіги
How solid the proof is that the company holds this data — diversity of evidence types and number of hits. - Right to License36
власність=змішана, ліцензування=права_нечіткі
Whether the company can legally license the data out — based on ownership and licensing complexity. - Corporate Independence90
незалежний
Whether the holder can decide alone — an independent company scores higher than a subsidiary of a large group. - Data Orientation22
0 сигналів апетиту до даних (0 типів)
How actively the company invests in data, measured by its data-appetite signals (hires, products, APIs…). - Dormant Data Surplus92
надлишок=високий — власницькі дані, що перевищують вже монетизовані
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
✓ хороший цільовий показник — BAT Agrar є великою групою з торгівлі сільськогосподарською продукцією, основним бізнесом якої є фізична торгівля та логістика сільськогосподарських товарів, а не дані, що робить її хорошою ціллю з цінними операційними даними. Проблеми: Компанія є частиною великої групи з оборотом 2,5 мільярда євро у 2023 році та близько 1500 співробітниками, що явно перевищує визначення МСП. [1, 21]
- Deep Qualification70
✓ пройдено — BAT Agrar є трейдером сільськогосподарської продукції, а не продавцем даних, чиї операційні дані щодо регуляторної відповідності, логістики та управління врожаєм є правдоподібним, але складним активом через змішану власність даних із фермерами та нечіткі права на перепродаж.
Evidence
Dataset evidence & lineage
What the typed evidence proves the company holds — reframed for clarity and set against the market.
Industrial data
Ці докази складаються з детальних регіональних даних про ефективність для різних сортів насіння, цінних для сільськогосподарських компаній та розробників ШІ, які створюють прогнозні моделі врожайності та вибору культур.
IoT / sensor data
Компанія генерує часові ряди даних зі своєї біогазової установки, пропонуючи ключові висновки щодо виробництва енергії та ефективності сировини для розробників ШІ з оптимізації операцій та предиктивного обслуговування.
Geospatial data
Ці табличні дані документують обширні логістичні та транспортні операції, надаючи цінний ресурс для платформ оптимізації ланцюгів поставок та моделей ШІ, зосереджених на плануванні маршрутів та ефективності.
Regulatory records
Ці власницькі текстові дані, отримані від ключових галузевих партнерств, документують практики кліматично дружнього землеробства та стандарти здоров'я ґрунту, формуючи основний корпус для навчання систем Regulatory RAG у сфері сільськогосподарської відповідності.
Marketplace
Dataset details
Detailed schema & sample available on access request.
Coverage
Scanned sources
Deliverable
Premium dataset report
Bat Agrar Regulatory Records — a Moderate regulatory records dataset (Text modality) in the other domain. Primary AI use-case: Regulatory RAG. Market signal: Global AI in agriculture market was valued at $2.2 billion in 2024, projected to reach $8.5 billion by 2030, at a CAGR of 25.1% (source: BCC Research).. Investment score 72.9/100 (confidence 0.56). Recommended action: Acquire.
From the marketplace
Explore live data opportunities
Radiantnuclear — Можливість отримання набору даних регуляторних записів
View opportunity →промисловийSelva Electronique — Можливість отримання набору даних регуляторних записів
View opportunity →мобільністьWillsonintl — Можливість отримання набору даних регуляторних записів
View opportunity →Data Academy
Learn before you deal
- Скільки коштує набір даних?3 min read
- Як відбувається угода з даними3 min read
- Що ви маєте право продавати3 min read
News & Insights
Latest from the briefing
- Як оцінювати та продавати набори даних рідкісних мов та мови жестів
- Як оцінювати та ліцензувати егоцентричне відео з майстерні для робототехніки зі штучним інтелектом
- Як проводити аудит наборів даних на відповідність вимогам ЄС щодо ШІ високого ризику