Dataset opportunity
Metos — Можливість використання набору даних сенсорної телеметрії
Набір даних сенсорної телеметрії від Metos помірного обсягу, придатний для прогнозування відмов та виявлення аномалій.
Score
70
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
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 прогнозування відмов сільськогосподарської техніки = 1,42 млрд доларів США у 2024 році, CAGR 17,8% (джерело: Звіт про дослідження ринку прогнозування відмов сільськогосподарської техніки 2033)
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.
Profile
Dataset profile
Type
Набір даних сенсорної телеметрії
Modality
Часові ряди
Sector
інший
Volume
Помірний
Freshness
В реальному часі
Rarity
Висока (пропрієтарний)
Accessibility
Обмежений
Legal
Змішане володіння — права на ліцензування потребують уточнення
Buyer persona
Постачальники промислового ШІ та оптимізації технічного обслуговування
Metos володіє багатим Набором даних сенсорної телеметрії, структурованим як дані часових рядів, агреговані з польового обладнання. Ця колекція включає iot_data, geo_data та image_collection, що забезпечує мультимодальну основу, ідеальну для навчання моделей прогнозування відмов для передбачення виходу обладнання з ладу, оптимізації зрошення або прогнозування хвороб сільськогосподарських культур.
Бізнес-цінність підкреслюється глобальним ринком прогнозування відмов сільськогосподарської техніки, який досяг 1,42 мільярда доларів США у 2024 році та, за прогнозами, зросте на 17,8% CAGR. [8] Хоча вторинне використання цих даних вимагає ретельного контрактного перегляду з фермерами, які володіють генеруючим обладнанням, їх агрегована, реальна природа робить їх винятково цінним активом для будь-якого покупця ШІ, який прагне захопити частку цього швидкозростаючого ринку. [8] ⚠ Належна обачність (цінні дані, можливість домовитися): Дані генеруються обладнанням, що належить фермерам, але агрегуються на платформі FieldClimate; Компанія продає як обладнання, так і дані, що базуються на інтелектуальних рішеннях (моделі хвороб); Вторинне використання сільськогосподарських даних вимагає ретельного контрактного перегляду з кінцевими користувачами · корпоративний: незалежний.
Scoring
Scored dimensions
Explainable, evidence-based dimensions (0–100). The radar shows the investment axes.
Ці докази підтверджують, що Metos володіє пропрієтарною колекцією сільськогосподарської сенсорної телеметрії за кілька десятиліть, збагаченою зображеннями шкідників та глибокими історичними даними про навколишнє середовище. Це критично важливий актив для будь-якого постачальника ШІ, який розробляє рішення для прогнозування відмов сільськогосподарської техніки, ринок якої оцінюється в 1,42 мільярда доларів США і зростає майже на 18% щорічно. Унікальне поєднання часових рядів даних IoT, зображень та довгострокових геопросторових записів надає реальні дані, необхідні для навчання надійних ШІ, які можуть передбачати вихід обладнання з ладу та оптимізувати продуктивність у різноманітних реальних умовах.
See dimension details ↓- Dataset Specificity74
домінуючий 'iot_data', сектор інший, 3 специфічні типи
How sharply the data targets a specific, hard-to-substitute domain or task. Niche, well-defined data scores higher than generic. - Dataset Rarity82
пропрієтарні дані домену
How scarce and proprietary the data is. Unique domain data scores high; openly available data lowers it. - Dataset Volume52
3 збіги доказів
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 Value84
придатний для прогнозування відмов
How useful the data is for the target AI use-case — its fit for model training or fine-tuning. - Buyer Demand90
попит з боку покупців ШІ високий, зумовлений швидким зростанням ринку прогнозування відмов у сільському господарстві, який, за прогнозами, розшириться на 17,8% CAGR. [8]
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 Strength62
3 типи доказів, 3 збіги
How solid the proof is that the company holds this data — diversity of evidence types and number of hits. - Right to License36
володіння=змішане, 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 Orientation56
2 сигнали апетиту до даних (2 типи)
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 — пропрієтарні 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.
Evidence
Dataset evidence & lineage
What the typed evidence proves the company holds — reframed for clarity and set against the market.
press
- “<p>Live from Ag in Motion at the John Deere booth, Kristjan Hebert and Evan Shout are joined by Deanna Kovar, president of Deere's Ag and Turf Division. Kovar grew up on a Wisconsin dairy farm, started as a summer intern decades ago, and has since worked her way through nearly every corner of the company.... <a href="https://www.realagriculture.com/2026/07/the-truth-about-trust-and-tech-with-deanna-kovar-truth-about-ag-podcast-ep-63/">Read More</a></p>”
- “Terres Univia, Terres Inovia et la Fop estiment la production nationale de colza autour de 4,7 millions de tonnes en 2026, soit un niveau proche de 2025. Ce résultat est imputable à la hausse des surfaces, le rendement moyen étant en nette baisse sur un an.”
- “<p><img alt="" class="attachment-thumbnail size-thumbnail wp-post-image" height="150" src="https://d3hid44mqnfbhw.cloudfront.net/precisagms/wp-content/uploads/2026/07/SmartIrrigation-150x150.jpg" width="150" />New survey findings reveal how shifting priorities around water, costs, and resilience are reshaping investment decisions across modern agricultural operations.</p> <p>The post <a href="https://www.globalagtechinitiative.com/in-field-technologies/irrigation/what-growers-are-telling-the-global-irrigation-industry/">What Growers Are Telling the Global Irrigation Industry</a> appeared first”
IoT / sensor data
Metos надає розширену часову телеметрію з тисяч польових датчиків, що фіксують такі змінні навколишнього середовища, як вологість ґрунту та вологість, які є важливими для моделювання навантаження на обладнання та прогнозування відмов компонентів.
Image collection
Колекція включає високоякісні зображення шкідників з автоматизованих пасток, що пропонує унікальний контекстний шар для моделей ШІ для кореляції подій навколишнього середовища з конкретними експлуатаційними навантаженнями на техніку.
Geospatial data
Цей набір даних містить понад 35 років геопросторових даних про навколишнє середовище, що забезпечує глибокий історичний контекст для різноманітних кліматичних умов та типів культур, необхідний для побудови та валідації високоточних, узагальнених прогнозних моделей.
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
A teaser is generated for each dataset opportunity. The full report is available on unlock.
From the marketplace
Explore live data opportunities
Foodcareplus — Можливість отримання набору даних регуляторних записів
View opportunity →mobilityPorath — Можливість отримання набору даних регуляторних записів
View opportunity →мобільністьNearnorthcustoms — Можливість отримання набору даних регуляторних записів
View opportunity →