Dataset opportunity
Minut — Можливість отримання набору даних телеметрії датчиків
Великий набір даних телеметрії датчиків, що зберігається в Minut, придатний для прогнозованого технічного обслуговування та виявлення аномалій.
Score
48
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
83%
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 size (indicative estimate)
Глобальний ринок прогнозованого технічного обслуговування = 13,4 мільярда доларів США у 2025 році, CAGR 23,2%.
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.
- 📦Data product
Інсайти моніторингу шуму, присутності та клімату в реальному часі
source ↗
Profile
Dataset profile
Type
Набір даних телеметрії датчиків
Modality
Часовий ряд
Sector
інший
Volume
Великий
Freshness
В реальному часі
Rarity
Середня
Accessibility
Частковий
Legal
Належить компанії — чутливий до GDPR (перегляд PII)
Buyer persona
Постачальники промислового ШІ та оптимізації технічного обслуговування
Minut володіє пропрієтарним Набором даних телеметрії датчиків, згенерованим її обладнанням, встановленим у житлових приміщеннях. Ці дані часових рядів включають такі показники, як рівень шуму, температура, вологість та рух, забезпечуючи багатий, безперервний потік інформації про навколишнє середовище та стан пристрою, що ідеально підходить для навчання моделей прогнозованого технічного обслуговування для передбачення збоїв обладнання або аномальних умов навколишнього середовища.
Ці дані надзвичайно цінні на глобальному ринку прогнозованого технічного обслуговування, який оцінювався в 13,4 мільярда доларів США у 2025 році та, за прогнозами, зросте на 23,2% CAGR. [1] Незважаючи на складнощі доступу, що вимагають суворої анонімізації житлових даних та договірного підтвердження права власності на дані, рідкісний характер набору даних та дизайн, орієнтований на конфіденційність (без камер чи аудіозаписів), роблять його високо затребуваним активом для розробки рішень ШІ наступного покоління на швидкозростаючому ринку. ⚠ Ретельна перевірка (цінні дані, доступ для переговорів): Дані збираються за допомогою пропрієтарних датчиків обладнання в приватних житлових приміщеннях, що вимагає суворої анонімізації.; Дизайн, орієнтований на конфіденційність (без камер/записів), спрощує деякі аспекти, але обмежує доступ до необробленого аудіо.; Право власності на необроблену телеметрію проти інсайтів клієнтів потребує договірного підтвердження. · корпоративний: незалежний.
Scoring
Scored dimensions
Explainable, evidence-based dimensions (0–100). The radar shows the investment axes.
Публічні докази підтверджують, що Minut володіє значним обсягом часових рядів даних, згенерованих її пропрієтарними IoT-датчиками. Цей набір даних фіксує реальні умови навколишнього середовища, включаючи температуру, вологість, шум та рівні присутності, які є критично важливими для навчання алгоритмів прогнозованого технічного обслуговування. Для постачальників ШІ в промисловому секторі та секторі оптимізації технічного обслуговування ці дані пропонують прямий шлях до розробки більш точних моделей для глобального ринку, який, за прогнозами, досягне 13,4 мільярда доларів США до 2025 року. Придбання цих унікальних телеметричних даних може значно прискорити розробку продуктів та посилити конкурентну перевагу в секторі, що швидко розширюється.
See dimension details ↓- 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. - Dataset Rarity46
пропрієтарні доменні дані (відкриті знижують рідкість)
How scarce and proprietary the data is. Unique domain data scores high; openly available data lowers it. - Dataset Volume94
10 згадок у доказах
Apparent scale of the data, inferred from the number of evidence hits and any explicit volume mentions. - Dataset Freshness82
в реальному часі/потокове
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
попит з боку покупців ШІ надзвичайно високий, зумовлений швидким розширенням глобального ринку прогнозованого технічного обслуговування зі зростанням CAGR на 23,2%, оскільки компанії все частіше впроваджують IoT та ШІ для зменшення часу простою в роботі. [1]
How strongly AI builders and companies are likely to want this data, based on market signals. - Legal Accessibility60
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 Feasibility84
середня складність, незалежний
How realistic it is to actually obtain the data, given access difficulty and the holder's corporate structure. - Evidence Strength100
7 типів доказів, 10 згадок
How solid the proof is that the company holds this data — diversity of evidence types and number of hits. - Right to License62
власність=власність компанії, ліцензування=gdpr_sensitive
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 Orientation39
1 сигнал апетиту до даних (1 тип)
How actively the company invests in data, measured by its data-appetite signals (hires, products, APIs…). - Dormant Data Surplus92
надлишок=високий — 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. - ICP Audit75
⚠ перевірка — Minut є поганою ціллю, оскільки її основний бізнес полягає в продажу послуг інтелектуального аналізу на основі підписки, що надають аналітику в реальному часі з її пропрієтарних даних датчиків, що робить її постачальником інтелектуальних рішень, а не власником неактивних даних. Проблеми: Основний продукт компанії — це не сам датчик обладнання, а програмна платформа на основі підписки, яка надає 'проактивні інсайти про нерухомість' та аналітику; Ця бізнес-модель продажу доступу до аналітики та сповіщень є формою 'Інтелектуальні послуги як послуга' (Intelligence-as-a-Service), яка явно виключена ICP як 'погана ціль'; Компанія вже використовує ШІ та машинне навчання у своїх продуктах, наприклад, для виявлення диму від сигарет та спілкування з гостями, що підтверджує продаж інтелектуальних рішень; Вони пропонують комерційний API для клієнтів для доступу до даних датчиків та створення власних інтеграцій, що вказує на чітку, існуючу стратегію монетизації даних. [21]
- Deep Qualification70
✓ пройдено — Minut є власником даних з високо узгодженим набором даних для ніші. Нещодавнє розширення серії B є сильним тригером, але права власності на дані явно не визначені в їхніх юридичних документах, що створює ключову перешкоду для ретельної перевірки.
Evidence
Dataset evidence & lineage
What the typed evidence proves the company holds — reframed for clarity and set against the market.
Event streams
Компанія керує потоками подій у реальному часі, які відстежують умови в приміщенні, такі як присутність, забезпечуючи безперервний потік даних, необхідний для динамічних моделей ШІ, що оптимізують розподіл ресурсів.
API access
Доступний сучасний API на основі REST, що дозволяє покупцям програмно інтегрувати дані датчиків у свої власні системи та робочі процеси ШІ з мінімальними інженерними зусиллями.
IoT / sensor data
Набір даних містить детальні IoT-дані, включаючи температуру, вологість та рівні заряду батареї пристрою, які є прямими вхідними даними для навчання високоцінних моделей прогнозованого технічного обслуговування.
Developer portal
Наявність порталу розробника з документацією API свідчить про те, що дані добре структуровані та підтримуються, зменшуючи труднощі інтеграції для інженерної команди покупця.
JSON files
Використання JSON-пейлоадів підтверджує, що дані доставляються у стандартному, машиночитаному форматі, забезпечуючи негайну сумісність із сучасними стеками розробки ШІ.
Knowledge base / docs
Технічна база знань з документацією API надає подальші докази зрілості даних, надаючи покупцям впевненість у зручності використання набору даних та його довгостроковій цінності.
Downloads / exports
Існує клієнтський веб-додаток з функцією завантаження, що свідчить про встановлений механізм для користувачів для отримання файлів, які можуть бути адаптовані для масової доставки даних.
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
Minut 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 = $13.4 billion in 2025, CAGR 23.2% (source: Market.us). Investment score 48.0/100 (confidence 0.83). Recommended action: Data Sharing Agreement.
From the marketplace
Explore live data opportunities
Rewaste — Можливість отримання набору даних промислових операцій
View opportunity →промисловийPlantiblefoods — Можливість отримання набору даних промислових операцій
View opportunity →промисловийBaerenkaelte — Можливості набору даних журналів технічного обслуговування
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