Dataset opportunity
Solarfields — Oportunidad de Conjunto de Datos de Sensores Industriales
Conjunto de datos moderado de sensores industriales en poder de Solarfields, utilizable para Mantenimiento Predictivo y Detección de Anomalías.
Score
75.1
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
Mantenimiento Predictivo Global en el Mercado Energético alcanzará los 2.810 millones de dólares en 2026, con una CAGR del 25,05% (2026-2031) (fuente: Mordor Intelligence).
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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
Conjunto de Datos de Sensores Industriales
Modality
Series Temporales
Sector
industrial
Volume
Moderado
Freshness
Tiempo real
Rarity
Alta (propietario)
Accessibility
Parcial
Legal
Propiedad de la empresa — limpio para licenciar
Buyer persona
Proveedores de IA Industrial y optimización de mantenimiento
Solarfields posee un sustancial Conjunto de Datos de Sensores Industriales compuesto por datos de Series Temporales de sus más de 100 parques solares. Estos datos, generados por sistemas físicos SCADA e IoT, incluyen datos granulares `industrial_data`, `geo_data` e `iot_data`, lo que los hace altamente adecuados para modelos de Mantenimiento Predictivo al proporcionar métricas detalladas de rendimiento de marcas de hardware específicas para la predicción de fallos y la optimización operativa.
Se estima que el mercado global de Mantenimiento Predictivo en el sector energético alcanzará los 2.810 millones de dólares en 2026, con una Tasa de Crecimiento Anual Compuesta (CAGR) proyectada del 25,05% hasta 2031. A pesar de la necesidad de extracción técnica de las plataformas de gestión de activos, la rareza del conjunto de datos y su aplicabilidad directa a este mercado de alto crecimiento lo hacen excepcionalmente valioso para compradores de IA que buscan minimizar el tiempo de inactividad y mejorar la eficiencia de los activos energéticos. ⚠ Diligencia (datos valiosos, acceso para negociar): Los datos son generados por sistemas físicos SCADA e IoT en más de 100 parques solares; se requiere extracción técnica de las plataformas de gestión de activos; los datos incluyen métricas de rendimiento propietarias de marcas de hardware específicas · corporativo: independiente.
Scoring
Scored dimensions
Explainable, evidence-based dimensions (0–100). The radar shows the investment axes.
Esta evidencia confirma que Solarfields posee un conjunto de datos sustancial y propietario de lecturas de sensores industriales de sus extensas operaciones de energía renovable. La colección presenta datos de series temporales en tiempo real de más de 100 parques solares, sistemas de almacenamiento de baterías a gran escala y factores ambientales correlacionados. Para los proveedores de IA centrados en el mantenimiento predictivo, este conjunto de datos es un activo raro para entrenar y validar modelos que optimizan el rendimiento de los activos y previenen fallos, abordando directamente un mercado energético global proyectado para alcanzar los 2.810 millones de dólares para 2026.
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 coincidencias 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 Demand92
la demanda de compradores de IA es extremadamente alta, impulsada por la rápida expansión del Mantenimiento Predictivo en el mercado energético, que se proyecta que crezca a una CAGR del 25,05%.
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 coincidencias
How solid the proof is that the company holds this data — diversity of evidence types and number of hits. - Right to License92
propiedad=poseído, 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 Orientation22
0 señales de apetito por datos (0 tipos)
How actively the company invests in data, measured by its data-appetite signals (hires, products, APIs…). - Dormant Data Surplus92
excedente=alto, 5 señales externas recientes — 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 Audit92
✓ buen objetivo — La empresa, ahora llamada Novar, desarrolla y opera parques solares a gran escala en los Países Bajos, lo que la convierte en un tenedor principal de datos de sensores valiosos y latentes de su negocio principal de generación de electricidad. Problemas: La empresa cambió su nombre de Solarfields a Novar en 2023 para reflejar un alcance más amplio que incluye almacenamiento de energía y redes inteligentes. [1, 5, 6]; La empresa es líder del mercado en los Países Bajos, lo que potencialmente la hace más grande que una PYME típica, aunque su número de empleados es inferior a 250. [1, 2, 9]
- Deep Qualification90
✓ aprobado — Novar (anteriormente Solarfields) es un tenedor de datos; su negocio principal es el desarrollo y la gestión de activos energéticos, no la venta de datos. La empresa posee valiosos datos de series temporales de sensores industriales de sus parques solares, un subproducto plausible utilizado para la optimización y gestión operativa.
Evidence
Dataset evidence & lineage
What the typed evidence proves the company holds — reframed for clarity and set against the market.
IoT / sensor data
El conjunto de datos incluye datos granulares de series temporales de sensores IoT en más de 100 parques solares, capturando métricas críticas como el estado del inversor y la eficiencia del panel, esenciales para desarrollar modelos de predicción de fallos a nivel de componente.
Industrial data
Contiene datos operativos de series temporales de sistemas de almacenamiento de baterías a gran escala, detallando ciclos de carga/descarga y rendimiento térmico para modelos de IA destinados a optimizar la salud y longevidad de la batería.
Geospatial data
La colección se enriquece con datos ambientales tabulares que correlacionan las condiciones específicas del sitio con la producción de energía en diversas ubicaciones geográficas, permitiendo el desarrollo de modelos predictivos más precisos y conscientes del contexto.
Marketplace
Dataset details
Detailed schema & sample available on access request.
Coverage
Scanned sources
Deliverable
Premium dataset report
Solarfields 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 in the Energy Market to reach $2.81 billion in 2026, with a CAGR of 25.05% (2026-2031) (source: Mordor Intelligence).. Investment score 75.1/100 (confidence 0.49). Recommended action: Acquire.
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