Dataset opportunity
Proximafusion — Можливість придбання набору даних промислових операцій
Набір даних помірних промислових операцій від Proximafusion, придатний для промислового моніторингу та прогнозування.
Score
67.5
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
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
Глобальний ринок промислового Інтернету речей (IoT) = $119.4 млрд у 2024 році, CAGR 8.1% (джерело: MarketsandMarkets)
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.
- 🧑💻Hiring a data role
Набір стажера для команди Enterprise AI та старшого інженера-програміста для платформи розробки
source ↗
Profile
Dataset profile
Type
Набір даних промислових операцій
Modality
Часові ряди
Sector
промисловий
Volume
Помірний
Freshness
В реальному часі
Rarity
Висока (власний)
Accessibility
Обмежений
Legal
Належить компанії — права на ліцензування потребують уточнення
Buyer persona
Інтегратори промислового ШІ
Proximafusion володіє унікальним набором даних часових рядів, отриманим від роботи свого передового пристрою термоядерного синтезу типу стеларатор. Ця колекція `industrial_data` та `iot_data` фіксує складні фізичні явища, включаючи фізику плазми та магнітогідродинаміку, що робить її винятково придатною для складних сценаріїв використання промислового моніторингу, таких як прогнозне обслуговування та оптимізація продуктивності високоцінних енергетичних активів.
Глобальний ринок промислового Інтернету речей (IIoT) оцінювався в 119,4 мільярда доларів США у 2024 році, і прогнозується, що він зростатиме зі складеним річним темпом зростання (CAGR) 8,1% до 2029 року, що підкреслює величезний попит на такі дані. Хоча доступ є складним через чутливий до інтелектуальної власності характер даних, зв'язок з партнерством Інституту плазмової фізики Макса Планка та потенційні обмеження безпеки, його рідкість та пряма застосовність до піонерських стратегічних енергетичних технологій роблять його надзвичайно цінним активом для провідних розробників ШІ. ⚠ Огляд (цінні дані, доступ для переговорів): Дані є високотехнічними (фізика плазми, магнітогідродинаміка) та чутливими до інтелектуальної власності; Значна частина експериментальних даних пов'язана з партнерством Інституту плазмової фізики Макса Планка (IPP); Стратегічні енергетичні технології можуть підпадати під національні або європейські експортні/безпекові обмеження. · корпоративний: незалежний.
Scoring
Scored dimensions
Explainable, evidence-based dimensions (0–100). The radar shows the investment axes.
Ці докази сукупно підтверджують, що Proximafusion володіє власним промисловим набором даних високої рідкості, який унікально поєднує часові ряди, згенеровані симуляцією, з телеметрією з реальної продуктивності в експерименті з термоядерним синтезом, що встановив рекорд. Це критично важливий актив для інтеграторів промислового ШІ, які розробляють складні моделі промислового моніторингу та прогнозування обслуговування. На глобальному ринку промислового Інтернету речей, який, за прогнозами, перевищить 119 мільярдів доларів у 2024 році, цей набір даних пропонує чітку конкурентну перевагу, дозволяючи ШІ працювати в найскладніших і найвимогливіших фізичних середовищах.
See dimension details ↓- Dataset Specificity78
домінуючий 'industrial_data', сектор промисловий, 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 Rarity70
власні доменні дані
How scarce and proprietary the data is. Unique domain data scores high; openly available data lowers it. - Dataset Volume52
3 згадки 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 Value74
придатний для промислового моніторингу
How useful the data is for the target AI use-case — its fit for model training or fine-tuning. - Buyer Demand80
попит з боку покупців ШІ сильний, зумовлений значним зростанням ринку промислового Інтернету речей (CAGR 8,1%) для передових рішень моніторингу та оптимізації.
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 Feasibility14
висока 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 згадки
How solid the proof is that the company holds this data — diversity of evidence types and number of hits. - Right to License70
власність=володіє, 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 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 — 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 Audit100
✓ хороший цільовий показник — Відмінний цільовий показник: Proximafusion — це глибокотехнологічна мала та середня компанія (SME), яка розробляє термоядерні енергетичні установки, реальний операційний бізнес, чиї масивні, нішеві дані симуляції та датчиків є побічним продуктом її основної місії продавати енергію, а не дані чи ШІ. Проблеми: Компанія активно використовує програмне забезпечення для ШІ та симуляції як основну частину свого процесу досліджень та розробок, але це інструмент для внутрішньої розробки ('підхід, керований симуляцією')
- Deep Qualification90
⚠ потребує перегляду — Proxima Fusion розробляє термоядерні енергетичні установки та володіє цінними даними R&D як побічним продуктом, але не продає їх. Власність на дані є складною, а права нечіткі через походження як спін-оф від державного Інституту Макса Планка, і ліцензування, ймовірно, обмежене через його стратегічний характер. [ліцензування обмежене]
Evidence
Dataset evidence & lineage
What the typed evidence proves the company holds — reframed for clarity and set against the market.
Industrial data
Власник експлуатує конвеєр симуляції, спеціально розроблений для генерації часових рядів даних, призначених для навчання промислових моделей ШІ, зменшуючи ризик та витрати на розробку для покупців.
IoT / sensor data
Цей набір даних містить унікальні часові ряди даних, що фіксують реальну продуктивність та стабільну роботу революційного промислового експерименту, надаючи неоціненну істинну цінність для валідації моделей.
Knowledge base / docs
Дані не є сирим потоком, а куруються через фреймворк для спрямованого збору даних, структуровані за допомогою явних моделей даних, що прискорюють розробку ШІ та інженерію функцій.
Marketplace
Dataset details
Geographic coverage
Global
Time range
Real-time
Update frequency
Real-time
Delivery
API
Formats
Time Series
License
One-time license for internal use in industrial monitoring and predictive maintenance applications. Restrictions on redistribution and commercialization of raw data apply.
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 high rarity and proprietary nature, combined with strong demand from the rapidly growing Industrial IoT sector for advanced monitoring and predictive maintenance, drives its significant valuation. The unique fusion of simulation and real-world operational data from a stellarator device offers unparalleled insights.
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
Proximafusion Industrial Operations — a Moderate industrial operations dataset (Time Series modality) in the industrial domain. Primary AI use-case: Industrial Monitoring. Market signal: Global Industrial Analytics market was valued at USD 35.2 billion in 2022, with a projected CAGR of over 12% (2023-2032) (source: Global Market Insights). Investment score 47.5/100 (confidence 0.44). Recommended action: Acquire.
From the marketplace
Explore live data opportunities
Breytner — Можливості набору даних телеметрії мобільності
View opportunity →промисловийVoltagrid — Maintenance Logs Dataset Opportunity
View opportunity →роздрібна торгівляZenergyfs — Transaction Dataset Opportunity
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