Dataset opportunity
Oportunidad de Conjunto de Datos de Registros de Mantenimiento de Tado
Conjunto de datos de registros de mantenimiento moderado en poder de Tado, 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
Acuerdo de Compartición de Datos
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 mercado global de Mantenimiento Predictivo se valoró en 13.4 mil millones de USD en 2025, con una proyección de crecimiento a una CAGR del 23.2% (2026-2035).
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 Registros de Mantenimiento
Modality
Series Temporales
Sector
otro
Volume
Moderado
Freshness
Tiempo real
Rarity
Alta (propietario)
Accessibility
Restringido
Legal
Propiedad mixta — Sensible a GDPR (revisión de PII)
Buyer persona
Proveedores de IA Industrial y optimización de mantenimiento
Tado posee extensos datos de Series Temporales de su ecosistema de termostatos inteligentes, incluyendo `iot_data`, `event_streams` y `maintenance_logs` detallados. Estos conjuntos de datos capturan patrones operativos y de fallos del mundo real de los sistemas HVAC, lo que los convierte en un recurso principal para desarrollar un modelo de Mantenimiento Predictivo.
El mercado global de Mantenimiento Predictivo es sustancial, valorado en 13.4 mil millones de USD en 2025 y proyectado para crecer a una Tasa de Crecimiento Anual Compuesta (CAGR) del 23.2%. [9] Si bien el acceso requiere navegar por una alta sensibilidad GDPR debido a los patrones de ocupación del hogar y la propiedad compartida de los datos, la rareza y riqueza de estos datos de rendimiento HVAC del mundo real ofrecen una ventaja competitiva significativa en este mercado en rápido crecimiento. ⚠ Diligencia (datos valiosos, acceso a negociar): Los datos involucran patrones privados de clima y ocupación del hogar (alta sensibilidad GDPR).; La propiedad se comparte con los usuarios finales; requiere anonimización o consentimiento específico para uso secundario.; La empresa ya tiene un 'Energy Cockpit' y productos de balanceo de red, lo que sugiere que conocen el valor de los datos. · corporativo: independiente.
Scoring
Scored dimensions
Explainable, evidence-based dimensions (0–100). The radar shows the investment axes.
Esta evidencia demuestra colectivamente que Tado posee un conjunto de datos propietario a gran escala que detalla el rendimiento y las fallas en el mundo real de los sistemas HVAC residenciales. Esta colección única de datos de series temporales, incluyendo códigos de error específicos y registros de rendimiento, permite directamente el desarrollo de algoritmos de mantenimiento predictivo. Para los proveedores de IA industrial y optimización de mantenimiento, este conjunto de datos es una oportunidad rara para entrenar modelos que puedan anticipar fallos de equipos, una capacidad crítica en un mercado global proyectado para crecer a más del 23% anual.
See dimension details ↓- Dataset Specificity74
dominante 'maintenance_logs', sector otro, 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 de Mantenimiento Predictivo, que se proyecta que crezca a una CAGR del 23.2%. [9]
How strongly AI builders and companies are likely to want this data, based on market signals. - Legal Accessibility20
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 License28
propiedad=mixta, licencia=gdpr_sensible
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 — datos propietarios más allá de lo que ya está 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
⚠ revisión — el negocio principal de Tado es la venta de hardware y un servicio de software de IA basado en suscripción que proporciona inteligencia para el ahorro de energía, lo que lo convierte en un mal objetivo ya que ya vende inteligencia como producto. Problemas: El negocio principal de la empresa es la venta de software de inteligencia/IA, que es un criterio de exclusión explícito.; El modelo de negocio gira en torno a una suscripción de pago para funciones impulsadas por IA (AI Assist) que optimizan el consumo de energía. [18, 19]; La empresa ha evolucionado de un vendedor de hardware a una 'Plataforma de Energía para el Hogar' que vende 'calefacción y refrigeración como servicio'. [8, 11]; Los datos recopilados no están 'inactivos'; son el combustible principal para los servicios de IA/analítica por los que cobran. [18, 19]
- Deep Qualification90
✓ pasar — Tado es un titular de datos que vende hardware de calefacción inteligente y funciones de software basadas en suscripción. Los datos IoT subyacentes son un subproducto, no el producto principal. La propiedad es mixta debido a GDPR y datos generados por el usuario, y aunque no se encontraron restricciones explícitas de reventa, los datos son altamente sensibles. La etiqueta 'Registros de Mantenimiento' es coherente con sus funciones de mantenimiento predictivo.
Evidence
Dataset evidence & lineage
What the typed evidence proves the company holds — reframed for clarity and set against the market.
IoT / sensor data
La empresa captura datos en series temporales en tiempo real sobre las condiciones ambientales interiores y la actividad de calefacción de millones de dispositivos conectados, proporcionando un contexto esencial para los modelos de rendimiento de HVAC.
Maintenance logs
Este conjunto de datos contiene datos de rendimiento directos y códigos de error de más de 20,000 sistemas de calefacción conectados digitalmente, ofreciendo registros de verdad fundamental esenciales para entrenar algoritmos de fallo predictivo.
Event streams
Tado agrega flujos de datos que correlacionan la demanda de energía residencial con variables externas como el clima y los precios dinámicos, una entrada valiosa para soluciones de optimización de energía y gestión de red.
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
Tado Maintenance Logs — a Moderate maintenance logs dataset (Time Series modality) in the other domain. Primary AI use-case: Predictive Maintenance. Market signal: Global Predictive Maintenance market was valued at USD 13.4 billion in 2025, projected to grow at a 23.2% CAGR (2026-2035). [9]. Investment score 47.5/100 (confidence 0.49). Recommended action: Data Sharing Agreement.
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