Dataset opportunity
Return — Opportunity für Industriesensordaten
Moderate Industriesensordaten von Return, nutzbar für vorausschauende Wartung und Anomalieerkennung.
Score
45
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
Erwerben
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)
Der globale Markt für vorausschauende Wartung hatte 2025 einen Wert von 14,2 Milliarden USD und wird voraussichtlich mit einer CAGR von 27,9 % wachsen.
Recent dated external facts that triggered this opportunity — auditable provenance.
- 📰press2026-09-01
Gigabatterij van 800 megawattuur voor Groningen: Vattenfall en Return tekenen historische deal
solarmagazine.nl ↗
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
Software, die in Echtzeit reagiert / Daten in Entscheidungen umwandelt
source ↗
Profile
Dataset profile
Type
Industriesensordaten
Modality
Zeitreihen
Sector
Industrie
Volume
Moderat
Freshness
Echtzeit
Rarity
Hoch (proprietär)
Accessibility
Teilweise
Legal
Im Besitz des Unternehmens — Lizenzierung möglich
Buyer persona
Anbieter von industrieller KI und Wartungsoptimierung
Return besitzt einen proprietären Industriesensordatensatz, der aus hochfrequenter Zeitreihen-Telemetrie seiner eigenen und betriebenen großskaligen Batteriespeicher (BESS) besteht. Diese operativen `iot_data`, einschließlich `event_streams` und `industrial_data`, liefern granulare, reale Einblicke in die Anlagenleistung und -degradation, wodurch sie sich außergewöhnlich gut für die Entwicklung von KI-Modellen für vorausschauende Wartung eignen.
Der globale Markt für vorausschauende Wartung hatte 2025 einen Wert von 14,2 Milliarden USD und wird voraussichtlich mit einer bemerkenswerten CAGR von 27,9 % wachsen. [2] Obwohl der Zugang zu diesen Daten aufgrund ihres Ursprungs aus wertvollen physischen Anlagen verhandelt wird, bieten ihre Seltenheit und direkte Anwendbarkeit für die Netzmodellierung und KI zur Batteriedegradation einen erheblichen externen Wert, der die Investition für Käufer rechtfertigt, die in diesem schnell wachsenden Markt einen Wettbewerbsvorteil suchen. ⚠ Sorgfaltspflicht (wertvolle Daten, Verhandlungszugang): Daten werden von physischen Energiespeicheranlagen generiert, die dem Unternehmen gehören und von ihm betrieben werden.; Enthält hochfrequente Telemetrie von großskaligen Batteriesystemen (BESS).; Operative Daten werden zur internen Optimierung verwendet, haben aber einen erheblichen externen Wert für die Netzmodellierung und KI zur Batteriedegradation. · Unternehmen: unabhängig.
Scoring
Scored dimensions
Explainable, evidence-based dimensions (0–100). The radar shows the investment axes.
Diese Evidenz bestätigt, dass Return proprietäre First-Party-Zeitreihendaten aus seinen eigenen großskaligen Energiespeicherlösungen in ganz Europa generiert. Für Anbieter von industrieller KI ist dieser Datensatz eine seltene Gelegenheit, Modelle für die vorausschauende Wartung mit realen operativen Daten von netzstabilisierenden Systemen zu trainieren und zu validieren. In einem Markt, der voraussichtlich um fast 28 % pro Jahr wachsen wird, bietet dieser einzigartige Datensatz einen erheblichen Wettbewerbsvorteil, indem er eine genauere Vorhersage von Ausfällen und eine Optimierung von Anlagen für den schnell wachsenden Sektor der sauberen Energie ermöglicht.
See dimension details ↓- Dataset Specificity90
dominante 'iot_data', Sektor Industrie, 3 spezifische Typen
How sharply the data targets a specific, hard-to-substitute domain or task. Niche, well-defined data scores higher than generic. - Dataset Rarity82
Proprietäre Domänendaten
How scarce and proprietary the data is. Unique domain data scores high; openly available data lowers it. - Dataset Volume52
3 Evidenztreffer
Apparent scale of the data, inferred from the number of evidence hits and any explicit volume mentions. - Dataset Freshness82
Echtzeit/Streaming
How current the data stays — real-time/streaming scores highest, periodic dumps lower. - Training Value84
Geeignet für vorausschauende Wartung
How useful the data is for the target AI use-case — its fit for model training or fine-tuning. - Buyer Demand95
Die KI-Nachfrage von Käufern ist extrem hoch, angetrieben durch die schnelle Expansion des Marktes für vorausschauende Wartung, der voraussichtlich mit einer CAGR von 27,9 % wachsen wird. [2]
How strongly AI builders and companies are likely to want this data, based on market signals. - Legal Accessibility50
Eingeschränkt/Unbekannt
How legally easy the data is to obtain and use — open/API access scores high; PII or regulated data scores low. - Acquisition Feasibility30
Mittelschwere Schwierigkeit, unabhängig
How realistic it is to actually obtain the data, given access difficulty and the holder's corporate structure. - Evidence Strength62
3 Evidenztypen, 3 Treffer
How solid the proof is that the company holds this data — diversity of evidence types and number of hits. - Right to License92
Eigentum=Unternehmenseigen, Lizenzierung=sauber
Whether the company can legally license the data out — based on ownership and licensing complexity. - Corporate Independence90
Unabhängig
Whether the holder can decide alone — an independent company scores higher than a subsidiary of a large group. - Data Orientation39
1 Datennachfragesignale (1 Typen)
How actively the company invests in data, measured by its data-appetite signals (hires, products, APIs…). - Dormant Data Surplus92
Überschuss=hoch, 1 aktuelles externes Signal — proprietäre Daten über das bereits monetarisierte hinaus
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 Audit50
⚠ Überprüfung — Das Kerngeschäft des Unternehmens ist die Bereitstellung von 'Storage-as-a-Service' durch den Bau und Betrieb von großskaligen Batteriesystemen, nicht die Datengenerierung als Nebenprodukt eines anderen operativen Geschäfts. Probleme: Kerngeschäft ist die Bereitstellung eines Energieinfrastrukturdienstes, nicht eines nicht-datenbasierten operativen Geschäfts.; Das Produkt des Unternehmens ist der Zugang zu seiner Plattform und seinem Netzwerk von Energiespeicherlösungen. [3]; Dies ist ein Dienstleistungs-/Infrastrukturanbieter, der ausdrücklich vom ICP ausgeschlossen ist.; Das Unternehmen ist eine Plattform, die in saubere Energieprojekte investiert und diese unterstützt, was ein Finanz-/Investitionsmodell ist und kein operatives im Sinne des
- Deep Qualification90
✓ Bestanden — Return ist ein Datenhalter. Es baut, besitzt und betreibt großskalige Batteriespeicher, die Storage-as-a-Service verkaufen. Die operativen Sensordaten sind ein Nebenprodukt seines Kerngeschäfts und gehören dem Unternehmen, was es zu einem starken Ziel macht.
Evidence
Dataset evidence & lineage
What the typed evidence proves the company holds — reframed for clarity and set against the market.
IoT / sensor data
Dies sind proprietäre IoT-Daten, die aus der intelligenten Steuerung von Energieflüssen innerhalb der unternehmenseigenen und betriebenen Energiespeicherinfrastruktur generiert werden und für den Aufbau von Modellen zur Optimierung der Anlagenleistung unerlässlich sind.
Industrial data
Diese Evidenz deutet auf hochwertige Industriesensor-Daten von Batteriespeichersystemen hin, die aktiv zur Netzstabilisierung eingesetzt werden, eine Schlüsselkomponente für KI-Anbieter, die die Netzstabilität und operative Effizienz verbessern.
Event streams
Dies weist auf das Vorhandensein von Echtzeit-Ereignisströmen hin, die von den Softwaresystemen generiert werden, die ihre verteilten Energieanlagen verbinden und verwalten, was für die Entwicklung von reaktionsschnellen Steuerungs- und Anomalieerkennungsalgorithmen unerlässlich ist.
Marketplace
Dataset details
Detailed schema & sample available on access request.
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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
Return Industrial Sensor — a Moderate industrial sensor dataset (Time Series modality) in the industrial domain. Primary AI use-case: Predictive Maintenance. Market signal: Global Predictive Maintenance market was valued at USD 14.2 billion in 2025, projected to grow at a CAGR of 27.9% (source: Grand View Research). [2]. Investment score 45.0/100 (confidence 0.49). Recommended action: Acquire.
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