Dataset opportunity
Epyr — Oportunidad de Conjunto de Datos de Sensores Industriales
Conjunto de datos moderado de sensores industriales en posesión de Epyr, utilizable para Mantenimiento Predictivo y Detección de Anomalías.
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
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)
Mercado global de Mantenimiento Predictivo = $17.11B en 2026, CAGR 24.30%.
Recent dated external facts that triggered this opportunity — auditable provenance.
- 📰press2026-10-13
Epyr récolte 15 M€ pour électrifier plus de chaleur industrielle
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.
- ✨Signal
El equipo incluye profundo conocimiento en Ciencia de Datos y Gestión de Energía
source ↗ - 📦Data product
Simulador de Ahorro para la descarbonización del calor industrial
source ↗ - 📣Press / announcement
Recaudó 15 millones de euros para acelerar el desarrollo del almacenamiento térmico industrial
source ↗
Profile
Dataset profile
Type
Conjunto de Datos de Sensores Industriales
Modality
Series Temporales
Sector
industrial
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
Epyr posee un extenso Conjunto de Datos de Sensores Industriales compuesto por datos de Series Temporales de alta frecuencia. Esta colección incluye `event_streams`, `industrial_data` e `iot_data` detallados de unidades físicas en sitios de clientes, lo que la hace excepcionalmente adecuada para desarrollar y validar algoritmos de Mantenimiento Predictivo.
El mercado global de Mantenimiento Predictivo es sustancial, valorado en 17.11 mil millones de USD en 2026 y se proyecta que crezca a una notable Tasa de Crecimiento Anual Compuesta (CAGR) del 24.30%. Si bien el acceso está sujeto a negociación debido a la alta sensibilidad de los ciclos de producción y la posible propiedad compartida de la telemetría, la rareza y la aplicabilidad directa de estos datos para optimizar los activos industriales ofrecen una ventaja competitiva significativa a los compradores de IA en este mercado en rápida expansión. ⚠ Diligencia (datos valiosos, acceso a negociar): Los datos son generados por unidades físicas ubicadas en sitios industriales de clientes; La propiedad de la telemetría puede ser compartida o restringida por acuerdos de servicio industrial; Alta sensibilidad con respecto a los ciclos de producción industrial y los patrones de consumo de energía. · corporativo: independiente.
Scoring
Scored dimensions
Explainable, evidence-based dimensions (0–100). The radar shows the investment axes.
Esta evidencia demuestra colectivamente que Epyr posee un conjunto de datos propietario de series temporales que captura el rendimiento en tiempo real y el consumo de energía de las unidades de calefacción industrial. Estos datos únicos abordan directamente el mercado de Mantenimiento Predictivo en rápido crecimiento, proyectado a alcanzar los $17.11B para 2026, al permitir a los proveedores de IA industrial construir modelos sofisticados. Estos modelos pueden optimizar la eficiencia energética, predecir fallas de equipos y gestionar respuestas a la volatilidad de la red, desbloqueando ahorros significativos en un sector donde el calor representa el 25% del uso de energía global.
See dimension details ↓- Dataset Specificity90
dominante 'iot_data', sector industrial, 3 tipos específicos
How sharply the data targets a specific, hard-to-substitute domain or task. Niche, well-defined data scores higher than generic. - Dataset Rarity82
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 Value84
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, impulsada por la rápida expansión del mercado a una CAGR del 24.30% a medida que las empresas buscan cada vez más datos industriales especializados para implementar soluciones de mantenimiento predictivo.
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 Feasibility30
dificultad media, 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, licenciamiento=limpio
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 Orientation73
3 señales de apetito por datos (3 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 Audit58
⚠ revisar — el negocio principal de Epyr es vender una solución de 'Calor como Servicio' y hardware de almacenamiento térmico, no generar datos como subproducto, lo que la convierte en un proveedor de tecnología y un mal encaje. Problemas: El producto principal de la empresa es una solución tecnológica (sistemas de almacenamiento de energía térmica) vendida como servicio, no un negocio que genera datos como subproducto; La indicación inicial que lo describe como una 'Oportunidad de Conjunto de Datos de Sensores Industriales' es una completa tergiversación de su negocio real; Epyr es un proveedor de tecnología/equipos cuyo modelo de negocio incluye la construcción, propiedad y operación de sus sistemas para clientes; Los datos que manejan (datos del mercado energético, rendimiento del sistema) se utilizan para optimizar su servicio principal, no un activo inactivo para ser vendido.
- Deep Qualification80
✓ pasar — Epyr es un fuerte candidato a 'data_holder'. Opera sus propias unidades de almacenamiento térmico en sitios de clientes bajo un modelo de 'Calor como Servicio', generando valiosos datos de sensores como subproducto. Sin embargo, la propiedad de los datos y los derechos de licencia no están determinados.
Evidence
Dataset evidence & lineage
What the typed evidence proves the company holds — reframed for clarity and set against the market.
IoT / sensor data
Estos son datos de series temporales que capturan el rendimiento y la eficiencia en tiempo real de las unidades de calefacción industrial, proporcionando las señales esenciales de verdad fundamental para desarrollar algoritmos de mantenimiento predictivo.
Industrial data
Este conjunto de datos documenta patrones de consumo de calor industrial, un componente importante del uso global de energía, permitiendo a los modelos de IA identificar y cuantificar significativas oportunidades de ahorro de costos para los fabricantes.
Event streams
Estos flujos de eventos rastrean cómo el consumo de energía responde a la volatilidad de los precios de la red y la disponibilidad de energía limpia, un conjunto de datos crucial para construir modelos que optimicen el almacenamiento de energía y la flexibilidad.
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
Epyr 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 = $17.11B in 2026, CAGR 24.30% (source: Fortune Business Insights). Investment score 47.5/100 (confidence 0.49). Recommended action: Acquire.
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