Dataset opportunity
Voltalis — Oportunidad de Conjunto de Datos de Telemetría de Sensores
Conjunto de datos de telemetría de sensores moderado en posesión de Voltalis, utilizable para Mantenimiento Predictivo y Detección de Anomalías.
Score
72.4
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
56%
Action
Acuerdo de Intercambio 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)
Mercado global de Mantenimiento Predictivo = $14.29 mil millones en 2025, CAGR 27.9% (2026-2033)
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 Telemetría de Sensores
Modality
Series Temporales
Sector
otro
Volume
Moderado
Freshness
Tiempo real
Rarity
Alta (propietario)
Accessibility
Restringido
Legal
Propiedad mixta — sensible al GDPR (revisión de PII)
Buyer persona
Proveedores de IA Industrial y optimización de mantenimiento
Voltalis posee un rico Conjunto de Datos de Telemetría de Sensores de datos de Series Temporales, que abarca flujos de eventos, geodatos, datos industriales y datos IoT. Esta información de alta frecuencia, recopilada de dispositivos instalados en las instalaciones de los clientes, es excepcionalmente adecuada para aplicaciones de Mantenimiento Predictivo, ya que permite la identificación de patrones sutiles y anomalías críticas para pronosticar posibles fallos de equipos y optimizar los programas de mantenimiento.
El mercado global de mantenimiento predictivo es sustancial, estimado en $14.29 mil millones en 2025 y proyectado a alcanzar los $98.16 mil millones para 2033, creciendo a una CAGR del 27.9%. Esta significativa demanda del mercado está impulsada por el potencial de reducir drásticamente los costosos tiempos de inactividad no planificados, con costos medianos que alcanzan aproximadamente $125,000 por hora en algunas industrias. A pesar de la complejidad del acceso debido a la información personal que requiere cumplimiento del GDPR y de que los datos son un subproducto de los servicios de Voltalis en lugar de una venta directa, la rareza y la relevancia operativa de estos datos granulares del mundo real los hacen excepcionalmente valiosos para casos de uso de IA avanzados para compradores. ⚠ Diligencia (datos valiosos, acceso a negociar): Los datos contienen información personal, lo que requiere un estricto cumplimiento del GDPR; Los datos se recopilan de las instalaciones del cliente a través de dispositivos instalados; Voltalis es compensado por las redes eléctricas por sus servicios, no directamente por la venta de datos brutos. · corporativo: independiente.
Scoring
Scored dimensions
Explainable, evidence-based dimensions (0–100). The radar shows the investment axes.
Voltalis ofrece un conjunto de datos excepcionalmente a gran escala y propietario, que comprende más de 200 mil millones de puntos de datos de series temporales de más de 1.5 millones de dispositivos conectados y 10 mil millones de órdenes de reducción de energía en tiempo real. Estos datos únicos de telemetría de sensores y consumo industrial son muy valiosos para los proveedores de IA industrial y optimización del mantenimiento, abordando directamente el mercado global de Mantenimiento Predictivo en rápida expansión de $14.29 mil millones. Su profundidad y sus conocimientos operativos en tiempo real sobre diversos equipos lo convierten en un activo crítico para el desarrollo de modelos de IA avanzados y la optimización del rendimiento de los activos.
See dimension details ↓- Dataset Specificity86
dominante 'iot_data', sector otro, 4 tipos específicos
How sharply the data targets a specific, hard-to-substitute domain or task. Niche, well-defined data scores higher than generic. - Dataset Rarity94
datos de dominio propietario
How scarce and proprietary the data is. Unique domain data scores high; openly available data lowers it. - Dataset Volume58
4 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 Value94
apto para Mantenimiento Predictivo
How useful the data is for the target AI use-case — its fit for model training or fine-tuning. - Buyer Demand90
El mercado de mantenimiento predictivo impulsado por IA, que depende en gran medida de los datos de telemetría de sensores, se proyecta que crecerá a una CAGR del 39.5% de USD 1.77 mil millones en 2025 a USD 19.27 mil millones para 2032, lo que indica una demanda de compra muy alta y en rápido aumento
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 Feasibility30
dificultad media, independiente
How realistic it is to actually obtain the data, given access difficulty and the holder's corporate structure. - Evidence Strength74
4 tipos de evidencia, 4 coincidencias
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=sensible_al_gdpr
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 los 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 — Voltalis es un objetivo fuerte ya que opera un negocio real (respuesta a la demanda de energía) que genera una vasta cantidad de datos de telemetría de sensores propietarios como subproducto, los cuales no comercializan actualmente.
Evidence
Dataset evidence & lineage
What the typed evidence proves the company holds — reframed for clarity and set against the market.
press
- “<figure><div><img src="https://imgproxy.divecdn.com/JVvMtAbRuW3jmgkzGIP2eeaW0WzF-CgA_QBXovq5LC8/g:ce/rs:fill:1600:900:1/Z3M6Ly9kaXZlc2l0ZS1zdG9yYWdlL2RpdmVpbWFnZS9IQ0VfQnJvbmNvUGxhaW5zSUktMy5qcGc=.webp" /></div></figure><p>Holy Cross Energy CEO Bryan Hannegan said the utility plans to expand its programs for smart electrification and demand flexibility, and selectively add new flexible renewable resources.</p>”
- “<p>Avec la sortie aujourd’hui au Journal officiel du nouvel arrêté tarifaire dit « S21 », le secteur des petites toitures photovoltaïques, jusqu’à 100 kW, est entré tout entier en territoire inconnu. Celui du marché et des clients par l’autoconsommation. Jusqu’ici, ce segment encore en guichet ouvert avec tarif de rachat pouvait offrir un repli aux projets plus […]</p> <p>L’article <a href="https://www.greenunivers.com/2026/06/les-petites-toitures-solaires-deviennent-un-produit-comme-les-autres-425631/">Les petites toitures solaires deviennent un produit comme les autres</a> est ap”
- “<figure><div><img src="https://imgproxy.divecdn.com/kwJXwDd6BOlJKKva1h5Dm7rwDLYrOBbQzdARbbpWZok/g:ce/rs:fill:1600:900:1/Z3M6Ly9kaXZlc2l0ZS1zdG9yYWdlL2RpdmVpbWFnZS9FbHJveV9XaXNjb25zaW5fc29sYXJfZmFybS5qcGc=.webp" /></div></figure><p>The Midcontinent Independent System Operator is expected to have growing capacity surpluses over the next five years, according to the OMS-MISO survey.</p>”
IoT / sensor data
Esto representa una colección masiva de telemetría de sensores IoT de más de 1.5 millones de dispositivos conectados, acumulando más de 200 mil millones de puntos de datos y 10 mil millones de órdenes de reducción de energía, proporcionando una escala inigualable para entrenar modelos de mantenimiento predictivo sobre el rendimiento de diversos equipos y las respuestas operativas.
Industrial data
Esta evidencia detalla datos granulares de consumo de energía, desglosados por usos específicos como calefacción y agua caliente, disponibles tanto en unidades monetarias como energéticas, junto con el consumo histórico y pronosticado, ofreciendo información crítica sobre los patrones de uso a nivel de electrodomésticos esenciales para identificar anomalías de eficiencia y predecir fallos de equipos.
Geospatial data
Estos datos tabulares revelan significativas variaciones geográficas en los costos de energía y los patrones de consumo en diferentes regiones, proporcionando información contextual valiosa para comprender los factores regionales que influyen en el rendimiento de los equipos y las necesidades de mantenimiento.
Event streams
Este flujo de eventos en tiempo real captura la coordinación activa y la agregación de reducciones de consumo de electricidad en millones de tipos de equipos flexibles, incluyendo calentadores, unidades de aire acondicionado y cargadores de vehículos eléctricos, ofreciendo información única sobre cómo diversos activos industriales responden a señales de control dinámicas, crucial para desarrollar estrategias de mantenimiento proactivas.
Marketplace
Dataset details
Geographic coverage
Global
Time range
Real-time
Update frequency
Real-time
Delivery
API
Formats
Time Series, JSON
License
One-time license for predictive maintenance and industrial AI use cases. Specific terms to be negotiated.
Personal data
No PII
Indicative estimate, derived from public signals — not a quote, not contractual, and not agreed with the company. Is this your company? Correct it.
This proprietary, high-volume sensor telemetry dataset from over 1.5 million devices offers unique insights for predictive maintenance. Its value is amplified by the rapidly growing global predictive maintenance market, projected to exceed $98 billion by 2033.
Detailed schema & sample available on access request.
Want this data?
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
Voltalis 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 = $14.29 billion in 2025, CAGR 27.9% (2026-2033). Investment score 72.4/100 (confidence 0.56). Recommended action: Data Sharing Agreement.
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