Dataset opportunity
Gurusystems — Можливість отримання набору даних сенсорної телеметрії
Великий набір даних сенсорної телеметрії від Gurusystems, придатний для прогнозованого технічного обслуговування та виявлення аномалій.
Score
65.5
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
60%
Action
Угода про обмін даними
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
Глобальний ринок прогнозованого технічного обслуговування = 43,88 мільярда доларів США у 2025 році, CAGR 26,2% (2025-2035) (джерело: Market Research Future)
Recent dated external facts that triggered this opportunity — auditable provenance.
- 📰press2026-06-08
Can stadiums be energy efficient? USGBC map shows that many of them are
utilitydive.com ↗ - 📰press2026-06-08
Behind-the-meter data center gas plants will raise US energy bills
utilitydive.com ↗ - 📰press2026-06-08
Rising load growth reshapes cooperative portfolios and strategy
utilitydive.com ↗ - 📰press2026-06-08
The benefits of a unified billing, payment, communications platform
utilitydive.com ↗ - 📰press2026-06-08
How live conversations can close the gap between awareness and enrollment for load flexibility
utilitydive.com ↗
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 сенсорної телеметрії
Modality
Часові ряди
Sector
інше
Volume
Великий
Freshness
В реальному часі
Rarity
Висока (власні)
Accessibility
Обмежений
Legal
Агреговані / треті сторони — чутливі до GDPR (перегляд PII)
Buyer persona
Постачальники промислового ШІ та оптимізації технічного обслуговування
Gurusystems володіє багатим Набором даних сенсорної телеметрії з даними часових рядів, зібраними з теплових мереж, що належать клієнтам. Ці обширні дані IoT, підтверджені обсягом даних та порталом розробника, фіксують безперервні операційні параметри, критично важливі для розуміння поведінки обладнання з часом. Його структурований характер робить його високопридатним для застосувань прогнозованого технічного обслуговування, дозволяючи ідентифікувати тонкі аномалії та патерни деградації в опалювальній інфраструктурі.
Ринок прогнозованого технічного обслуговування, оцінений у 43,88 мільярда доларів США у 2025 році та прогнозований до досягнення 449,6 мільярда доларів США до 2035 року зі CAGR 26,2%, демонструє значну бізнес-цінність для таких даних. Незважаючи на складність узгодження угод про використання даних та управління інформацією, чутливою до GDPR, що стосується індивідуального споживання енергії, рідкість та пряма застосовність цих високоякісних даних для зменшення незапланованих простоїв та витрат на технічне обслуговування роблять їх надзвичайно цінними для покупців ШІ. ⚠ Огляд (цінні дані, доступ до переговорів): Дані збираються з теплових мереж, що належать клієнтам, що вимагає специфічних угод про використання даних; Містить інформацію, чутливу до GDPR, що стосується індивідуального споживання енергії. · корпоративний: незалежний.
Scoring
Scored dimensions
Explainable, evidence-based dimensions (0–100). The radar shows the investment axes.
Ці докази колективно підтверджують, що Gurusystems володіє унікальним і власним набором даних сенсорної телеметрії часових рядів, отриманим з реальних теплових мереж, зібраним з високою частотою. Ці детальні дані, що описують критичні операційні параметри, є саме тим, що потрібно промисловим ШІ та постачальникам оптимізації технічного обслуговування для розробки та вдосконалення передових моделей прогнозованого технічного обслуговування. З огляду на те, що глобальний ринок прогнозованого технічного обслуговування, за прогнозами, досягне 43,88 мільярда доларів США до 2025 року, цей набір даних пропонує своєчасну та неоціненну можливість отримати конкурентну перевагу в секторі, що швидко розширюється.
See dimension details ↓- Dataset Rarity70
власні доменні дані
How scarce and proprietary the data is. Unique domain data scores high; openly available data lowers it. - Dataset Volume86
6 згадок доказів, явне згадування обсягу даних
Apparent scale of the data, inferred from the number of evidence hits and any explicit volume mentions. - Dataset Freshness82
в реальному часі/потокове передавання
How current the data stays — real-time/streaming scores highest, periodic dumps lower. - Training Value74
придатний для прогнозованого технічного обслуговування
How useful the data is for the target AI use-case — its fit for model training or fine-tuning. - Buyer Demand90
Ринок прогнозованого технічного обслуговування на основі ШІ, який залежить від даних сенсорної телеметрії, прогнозується зрости на 39,5% CAGR з 2025 по 2032 рік, що вказує на дуже високий попит покупців на такі набори даних.
How strongly AI builders and companies are likely to want this data, based on market signals. - Legal Accessibility32
відкритий доступ/API
How legally easy the data is to obtain and use — open/API access scores high; PII or regulated data scores low. - Acquisition Feasibility4
середня складність, незалежний
How realistic it is to actually obtain the data, given access difficulty and the holder's corporate structure. - Evidence Strength80
4 типи доказів, 6 згадок
How solid the proof is that the company holds this data — diversity of evidence types and number of hits. - Right to License10
власність=агрегована, ліцензування=чутливе до GDPR
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, 5 нещодавніх зовнішніх сигналів — власні 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 Audit58
⚠ Перегляд — Gurusystems не є хорошою ціллю, оскільки їхній основний бізнес полягає у продажу платформ аналітики даних та інтелекту, отриманого з даних, які вони збирають, що є явним критерієм виключення для d-nvest. Проблеми: Основний бізнес Gurusystems полягає у наданні апаратного забезпечення та платформ аналітики даних для теплових мереж, що передбачає продаж інтелекту та аналітики, отриманих з ; Дані, які вони збирають, не є неактивними; вони активно використовуються та продаються як частина їхніх продуктових пропозицій, таких як Guru
- Dataset Specificity62
домінуючий 'iot_data', сектор інший, 2 специфічні типи
How sharply the data targets a specific, hard-to-substitute domain or task. Niche, well-defined data scores higher than generic.
Evidence
Dataset evidence & lineage
What the typed evidence proves the company holds — reframed for clarity and set against the market.
IoT / sensor data
Цей доказ безпосередньо підтверджує здатність Gurusystems збирати детальні дані часових рядів з теплових мереж за допомогою власного обладнання, надаючи критично важливі показання датчиків, необхідні для прогнозованого технічного обслуговування та аналізу продуктивності.
Developer portal
Це стосується публічної інформації для розробників Gurusystems, що демонструє вплив їхньої технології на продуктивність системи для забудовників житла та постачальників тепла, що сигналізує про цінність для партнерів, які зосереджені на операційних покращеннях.
Data-volume signal
Це підтверджує високочастотний збір даних про продуктивність кожні п'ять хвилин з їхніх пристроїв Hub, надаючи детальні дані, необхідні для передового прогнозованого моделювання та аналітики в реальному часі.
Regulatory records
Це демонструє, що зібрані дані підтримують дотримання нормативних вимог та галузевих кодексів практики для теплових мереж, додаючи значну цінність для організацій, що працюють у регульованих середовищах.
Marketplace
Dataset details
Geographic coverage
Global
Time range
Real-time
Update frequency
Real-time
Delivery
API
Formats
Time Series
License
One-time license for predictive maintenance use cases, with potential restrictions on redistribution or resale.
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 dataset's value is driven by its high rarity as proprietary sensor telemetry from client-owned heat networks, coupled with large volume and real-time freshness, catering to the rapidly growing predictive maintenance market.
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
Gurusystems Sensor Telemetry — a Large sensor telemetry dataset (Time Series modality) in the other domain. Primary AI use-case: Predictive Maintenance. Market signal: Global Predictive Maintenance market = USD 43.88 Billion in 2025, CAGR 26.2% (2025-2035) (source: Market Research Future). Investment score 65.5/100 (confidence 0.6). Recommended action: Data Sharing Agreement.
From the marketplace
Explore live data opportunities
Botconstruction — Можливість отримання набору даних звітів про інспекції
View opportunity →іншийCopperbeechtrading — Можливості набору даних з інспекційних звітів
View opportunity →мобільністьStallionexpress — Можливість транзакційного набору даних
View opportunity →Data Academy
Learn before you deal
- 5 помилок, які відлякують покупців3 min read
- Чому купувати зовнішні дані?3 min read
- Купівля даних без помилок3 min read