Dataset opportunity
Thefirstmile — Можливість отримання набору даних промислових датчиків
Великий набір даних промислових датчиків, що зберігається у Thefirstmile, придатний для прогнозованого технічного обслуговування та виявлення аномалій.
Score
47.5
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
65%
Action
Ліцензувати
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 оцінюється в 15,10 млрд доларів США у 2025 році, прогнозується зростання на 31,1% CAGR.
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 промислових датчиків
Modality
Часові ряди
Sector
промисловий
Volume
Великий
Freshness
В реальному часі
Rarity
Середня
Accessibility
Частковий
Legal
Змішане право власності — права ліцензування потребують уточнення
Buyer persona
Постачальники промислових ШІ та оптимізації технічного обслуговування
Thefirstmile володіє значним Набором даних промислових датчиків, що складається з даних Часових рядів з її операційних систем. Це включає детальні потоки industrial_data та iot_data, поряд з бізнес-записами та геоданими, що забезпечує багату, пропрієтарну основу для розробки та навчання високоточних моделей Прогнозованого технічного обслуговування для промислового обладнання та логістики.
Ці дані знаходяться в межах глобального ринку Прогнозованого технічного обслуговування, сектор якого оцінюється в 15,10 мільярдів доларів США у 2025 році та, за прогнозами, зросте на вражаючі 31,1% CAGR. [5] Хоча доступ вимагає переговорів — оскільки логістичні дані потребують вилучення, а право власності на деякі детальні дані частково спільно за договором — основний, немонетизований сукупний національний матеріальний потік представляє собою рідкісний та цінний актив, що виправдовує ретельність доступу для значної ринкової можливості. [5] ⚠ Ретельність (цінні дані, доступ для переговорів): Дані частково доступні через 'Recycling Data Studio' для клієнтів, але сукупний національний матеріальний потік залишається немонетизованим.; Право власності на детальні дані про склад відходів може бути спільно за договором з клієнтами.; Дані про логістику та оптимізацію маршрутів є пропрієтарними, але потребують вилучення з операційних систем. · корпоративний: незалежний.
Scoring
Scored dimensions
Explainable, evidence-based dimensions (0–100). The radar shows the investment axes.
Ці докази колективно підтверджують, що Thefirstmile володіє унікальним потоком операційних даних реального світу від своїх промислових послуг з переробки та управління відходами по всій Великій Британії. Набір даних містить багаті сигнали IoT та часових рядів від обладнаних датчиками активів, що ідеально підходить для навчання складних моделей прогнозованого технічного обслуговування. Для постачальників промислових ШІ ці дані пропонують прямий шлях до розробки та валідації алгоритмів на ринку, який, за прогнозами, зростатиме більш ніж на 30% щорічно, вирішуючи нагальні потреби в оптимізації технічного обслуговування та операційній ефективності.
See dimension details ↓- Dataset Specificity90
домінуючий 'iot_data', промисловий сектор, 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 Rarity58
пропрієтарні доменні дані (відкритість знижує рідкість)
How scarce and proprietary the data is. Unique domain data scores high; openly available data lowers it. - Dataset Volume70
6 збігів доказів
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 Value84
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 Demand98
попит з боку покупців ШІ надзвичайно високий, зумовлений швидким розширенням ринку рішень для Прогнозованого технічного обслуговування, який зростає на 31,1% CAGR. [5]
How strongly AI builders and companies are likely to want this data, based on market signals. - Legal Accessibility56
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 Feasibility66
середня складність, незалежний
How realistic it is to actually obtain the data, given access difficulty and the holder's corporate structure. - Evidence Strength89
5 типів доказів, 6 збігів
How solid the proof is that the company holds this data — diversity of evidence types and number of hits. - Right to License36
право власності=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 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 — 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 Audit58
⚠ перегляд — Основний бізнес компанії полягає у продажу послуг з управління відходами, які включають платформу даних та аналітики для своїх клієнтів, що робить їх продавцями інтелекту, а не власниками неактивних даних. Проблеми: Основний продукт компанії — послуги з управління відходами, що є хорошим операційним бізнесом. [3, 9]; Однак вони активно продуктують отримані дані, пропонуючи клієнтам 'Recycling Data & Carbon Reporting Studio' з аналітикою відходів, вуглецевого сліду, а; Ця платформа надає 'аналітичні дані на основі даних' і є ключовою особливістю їхніх послуг, що означає, що вони вже продають інтелект, отриманий з даних, які вони спільно; Їхнє бачення — стати 'провідною платформою циркулярних ресурсів, що об'єднує клієнтів, мережі збору, можливості переробки та дані', що підтверджує т
- Deep Qualification90
✓ пройдено — Цільовим об'єктом є власник даних, основний бізнес якого — управління відходами, а не продаж даних. Дані, побічний продукт його логістичних та переробних операцій, високо узгоджуються з міткою 'Набір даних промислових датчиків' та нішею 'Промисловий моніторинг'. Нещодавнє придбання приватною інвестиційною фірмою для масштабування платформи слугує сильним тригером для стратегічного зсуву, орієнтованого на дані.
Evidence
Dataset evidence & lineage
What the typed evidence proves the company holds — reframed for clarity and set against the market.
IoT / sensor data
Це часові ряди даних, згенеровані датчиками IoT на активах управління відходами, такими як розумні контейнери, що надають детальні вимірювання використання та ваги, цінні для навчання алгоритмів прогнозованого технічного обслуговування.
Downloads / exports
Ці табличні дані відстежують залученість клієнтів до ресурсів переробки, пропонуючи проксі для сегментації клієнтів та інтересу до конкретних промислових потоків відходів.
Industrial data
Ці докази вказують на структуровані часові ряди даних, що деталізують обсяги збору відходів по більш ніж 50 потоках переробки та конкретних об'єктах, що є важливим для побудови моделей розподілу ресурсів та оптимізації.
Geospatial data
Це логістичні та геопросторові дані від парку збору по всій Великій Британії з успішністю 99,96%, що є критично важливим для навчання моделей оптимізації маршрутів та технічного обслуговування транспортних засобів.
business_records
Цей набір даних включає структуровані документи з відповідності нормам та звітності про вуглецевий слід, що дозволяє моделям ШІ корелювати операційну ефективність з факторами ESG та нормативними рамками.
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
Thefirstmile Industrial Sensor — a Large industrial sensor dataset (Time Series modality) in the industrial domain. Primary AI use-case: Predictive Maintenance. Market signal: Global Predictive Maintenance market valued at $15.10B in 2025, projected to grow at a 31.1% CAGR (source: Market Research Future). [5]. Investment score 47.5/100 (confidence 0.65). Recommended action: License.
From the marketplace
Explore live data opportunities
Green On — Можливість отримання набору даних телеметрії мобільності
View opportunity →мобільністьCtlogistics — Каталог даних / Можливість набору даних для маркетплейсу
View opportunity →мобільністьTransaudit — Можливість отримання набору даних історії претензій
View opportunity →