Dataset opportunity
Eolink — Oportunidad de Conjunto de Datos de Telemetría de Sensores
Conjunto de datos de telemetría de sensores moderado en posesión de Eolink, utilizable para Mantenimiento Predictivo y Detección de Anomalías.
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
49%
Action
Adquirir
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)
El tamaño del mercado global de Mantenimiento Predictivo se valoró en 13.65 mil millones de USD en 2025 y se proyecta que crezca a 97.37 mil millones de USD para 2034, con una CAGR del 24.30%.
Recent dated external facts that triggered this opportunity — auditable provenance.
- 📰press2026-10-07
Eolien flottant : Eolink en redressement judiciaire
greenunivers.com ↗
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
Conjunto de Datos de Telemetría de Sensores
Modality
Series Temporales
Sector
otro
Volume
Moderado
Freshness
Tiempo real
Rarity
Alta (propietario)
Accessibility
Parcial
Legal
Propiedad mixta — limpio para licenciar
Buyer persona
Proveedores de IA Industrial y optimización de mantenimiento
Eolink posee un valioso Conjunto de Datos de Telemetría de Sensores derivado de sus innovadores prototipos de turbinas eólicas flotantes. Estos datos de Series Temporales de alta fidelidad, que comprenden datos_industriales y datos_iot operativos, son perfectamente adecuados para desarrollar y entrenar modelos de IA sofisticados para el Mantenimiento Predictivo de activos de energía eólica, permitiendo la anticipación de fallos de componentes y la optimización de los cronogramas de mantenimiento.
El mercado global de Mantenimiento Predictivo está experimentando una expansión significativa, proyectado para crecer de 17.11 mil millones de USD en 2026 a 97.37 mil millones de USD para 2034, demostrando una sólida CAGR del 24.30%. Esto resalta el inmenso valor comercial y la rareza del conjunto de datos operativo de Eolink. A pesar de las complejidades legales derivadas de la reorganización judicial ordenada por la empresa y los posibles problemas de copropiedad de datos, la naturaleza urgente de la situación presenta una oportunidad de adquisición única para los compradores que buscan asegurar una ventaja estratégica en el sector de energías renovables de alto crecimiento. ⚠ Diligencia debida (datos valiosos, acceso para negociar): La empresa entró en reorganización judicial (redressement judiciaire) en octubre de 2026, lo que hace que la adquisición/licencia de activos sea urgente pero legalmente compleja.; Los datos operativos del sitio de pruebas SEM-REV pueden implicar copropiedad o derechos de acceso con Centrale Nantes y Valorem. · corporativo: independiente.
Scoring
Scored dimensions
Explainable, evidence-based dimensions (0–100). The radar shows the investment axes.
Esta evidencia demuestra colectivamente que Eolink posee un conjunto de datos series temporales propietario que captura el estrés operativo y la integridad estructural de sus innovadoras turbinas eólicas flotantes. Esta telemetría de sensores única, que combina fuentes industriales y de IoT, es un activo crítico para los proveedores de IA que desarrollan soluciones de mantenimiento predictivo para el complejo sector de la energía marina. Con el mercado global de mantenimiento predictivo proyectado para crecer a 97.37 mil millones de USD para 2034, este conjunto de datos ofrece una rara oportunidad para entrenar modelos con datos de rendimiento de activos y modos de fallo del mundo real.
See dimension details ↓- Dataset Specificity62
dominante 'datos_iot', sector otro, 2 tipos específicos
How sharply the data targets a specific, hard-to-substitute domain or task. Niche, well-defined data scores higher than generic. - Dataset Rarity70
datos de dominio propietario
How scarce and proprietary the data is. Unique domain data scores high; openly available data lowers it. - Dataset Volume52
3 aciertos de evidencia
Apparent scale of the data, inferred from the number of evidence hits and any explicit volume mentions. - Dataset Freshness82
tiempo real/streaming
How current the data stays — real-time/streaming scores highest, periodic dumps lower. - Training Value74
adecuado para Mantenimiento Predictivo
How useful the data is for the target AI use-case — its fit for model training or fine-tuning. - Buyer Demand90
la demanda de compradores de IA es extremadamente alta para este tipo de datos, impulsada por el rápido crecimiento del mercado de Mantenimiento Predictivo proyectado con una CAGR del 24.30%.
How strongly AI builders and companies are likely to want this data, based on market signals. - Legal Accessibility50
restringido/desconocido
How legally easy the data is to obtain and use — open/API access scores high; PII or regulated data scores low. - Acquisition Feasibility14
alta dificultad, independiente
How realistic it is to actually obtain the data, given access difficulty and the holder's corporate structure. - Evidence Strength62
3 tipos de evidencia, 3 aciertos
How solid the proof is that the company holds this data — diversity of evidence types and number of hits. - Right to License58
propiedad=mixta, licencia=limpia
Whether the company can legally license the data out — based on ownership and licensing complexity. - Corporate Independence90
independiente
Whether the holder can decide alone — an independent company scores higher than a subsidiary of a large group. - Data Orientation56
2 señales de apetito por datos (2 tipos)
How actively the company invests in data, measured by its data-appetite signals (hires, products, APIs…). - Dormant Data Surplus92
excedente=alto, 1 señal externa reciente — datos propietarios más allá de lo ya monetizado
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 Audit67
⚠ revisar — el negocio principal de Eolink es el desarrollo y patentamiento de tecnología de turbinas eólicas flotantes, no la operación de activos, y actualmente se encuentra en reorganización judicial buscando un comprador, lo que la convierte en un mal objetivo. Problemas: El producto principal de la empresa es el diseño y la ingeniería patentados de la propia turbina flotante, no un negocio operativo del cual los datos son un subproducto. [; La empresa está en reorganización judicial y busca activamente un comprador para sus activos y capacidades de diseño, lo que indica dificultades financieras y un ; Su modelo de negocio se centra en I+D, ingeniería e industrialización eventual de una tecnología de hardware, que pretenden vender o licenciar, en lugar de operar; El 'Conjunto de Datos de Telemetría de Sensores' son probablemente datos de sus prototipos precomerciales utilizados para I+D y validación de diseño, no un conjunto de datos 'inactivo' de una operación escalada, re
- Deep Qualification90
✓ pasar — Eolink es un desarrollador de tecnología, no un vendedor de datos, cuya telemetría operativa es un subproducto plausible de su actividad. Sin embargo, la reorganización judicial de la empresa y la probable propiedad mixta de datos con sus socios del sitio de pruebas (Centrale Nantes, Valorem) crean un contexto de adquisición complejo pero urgente.
Evidence
Dataset evidence & lineage
What the typed evidence proves the company holds — reframed for clarity and set against the market.
IoT / sensor data
Esta evidencia confirma la recopilación de datos IoT de GPS, anemómetros y unidades inerciales, que son muy valiosos para correlacionar las condiciones ambientales con el rendimiento de los activos para un entrenamiento robusto de modelos de mantenimiento predictivo.
Industrial data
Esta evidencia confirma la recopilación de datos industriales de alta fidelidad de acelerómetros y galgas extensométricas, proporcionando mediciones directas de la integridad estructural que son esenciales para entrenar IA para detectar anomalías y predecir fallos de componentes.
business_records
Esta documentación proporciona una linaje de datos crítica, confirmando que los datos del sensor se recopilaron bajo una metodología formal de ingeniería y análisis de cargas, lo que aumenta la confianza en el conjunto de datos y la explicabilidad del modelo para los compradores de IA industrial.
Marketplace
Dataset details
Detailed schema & sample available on access request.
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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
Eolink Sensor Telemetry — a Moderate sensor telemetry dataset (Time Series modality) in the other domain. Primary AI use-case: Predictive Maintenance. Market signal: Global Predictive Maintenance market size was valued at USD 13.65 billion in 2025 and is projected to grow to USD 97.37 billion by 2034, at a CAGR of 24.30% (source: Fortune Business Insights).. Investment score 48.0/100 (confidence 0.49). Recommended action: Acquire.
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