Dataset opportunity
Oportunidad de Conjunto de Datos de Telemetría de Sensores — Voltfang
Conjunto de datos de telemetría de sensores moderado, en posesión de Voltfang, 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)
El tamaño del mercado global de Mantenimiento Predictivo se valoró en USD 14.93 mil millones en 2025 y se proyecta que alcance los USD 245.73 mil millones para 2035, creciendo a una CAGR del 32.32% (fuente: SNS Insider). [12]
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
Restringido
Legal
Propiedad mixta — limpio para licenciar · PII/regulado
Buyer persona
Proveedores de IA Industrial y Optimización de Mantenimiento
Voltfang posee un Conjunto de Datos de Telemetría de Sensores sustancial, compuesto por datos de Series Temporales de sus sistemas de almacenamiento de energía de baterías de segunda vida (BESS). Esta colección de datos_industriales y datos_iot captura métricas operativas como voltaje, corriente, temperatura y estado de carga en diversas químicas de baterías (NMC, LFP), lo que la hace muy adecuada para entrenar modelos de IA de Mantenimiento Predictivo para pronosticar la degradación de la batería y prevenir fallos.
El mercado global de Mantenimiento Predictivo es un sector significativo y de rápido crecimiento, valorado en 14.93 mil millones de USD en 2025 y proyectado para crecer a una CAGR del 32.32%. [12] A pesar de las complejidades de acceso, como la propiedad compartida de datos y los protocolos de prueba propietarios sensibles, el valor único del conjunto de datos en este mercado de 245.73 mil millones de USD (para 2035) es inmenso. [12] Ofrece una oportunidad rara para desarrollar modelos robustos para la industria de BESS de alta demanda, haciendo que la negociación para el acceso sea una inversión que valga la pena. ⚠ Diligencia (datos valiosos, acceso a negociar): La propiedad de los datos de telemetría operativa puede ser compartida con los propietarios de BESS (por ejemplo, Aldi Nord, Aeropuerto de Stuttgart); Los protocolos de prueba propietarios para la caracterización de baterías de segunda vida son altamente sensibles; Los datos involucran múltiples químicas de baterías (NMC, LFP) de varios OEM automotrices · corporativo: independiente.
Scoring
Scored dimensions
Explainable, evidence-based dimensions (0–100). The radar shows the investment axes.
Esta evidencia demuestra colectivamente que Voltfang posee un conjunto de datos de series temporales propietario de alta rareza que captura el rendimiento real de baterías de segunda vida bajo estrés operativo. Los datos, recopilados a través de un maduro pipeline de IoT, documentan todo, desde la telemetría de sensores interna hasta las pruebas de calidad e incluso el rendimiento financiero en operaciones intradía. Para los proveedores de IA industrial, este es un activo único para construir y validar modelos de mantenimiento predictivo para un mercado de almacenamiento de energía en rápida expansión, proyectado para alcanzar más de 245 mil millones de USD para 2035.
See dimension details ↓- Dataset Specificity74
dominante 'datos_iot', 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 del comprador de IA está impulsada por el mercado de Mantenimiento Predictivo en rápida expansión, que está creciendo a una CAGR del 32.32%, creando una fuerte necesidad de datos de telemetría del mundo real de alta calidad para entrenar modelos de predicción de fallos. [12]
How strongly AI builders and companies are likely to want this data, based on market signals. - Legal Accessibility16
PII/regulado
How legally easy the data is to obtain and use — open/API access scores high; PII or regulated data scores low. - Acquisition Feasibility0
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 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, 5 señales externas recientes — datos propietarios más allá de lo que ya se monetiza
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 Voltfang es la venta de hardware (sistemas de almacenamiento de baterías) junto con una plataforma de software inteligente (Venma) para la gestión de energía, que es una forma de vender inteligencia, lo que la convierte en una mala opción. Problemas: El producto principal de la empresa es la venta de inteligencia/software de IA. [7, 12, 19]; El modelo de negocio de la empresa es vender hardware (almacenamiento de baterías) combinado con un Sistema de Gestión de Energía (EMS) que utiliza IA para optimizar los costos de energía para los clientes; Este EMS, llamado Venma, se vende como un
- Deep Qualification80
✓ pasar — Voltfang es un integrador de sistemas BESS cuya telemetría operativa es muy plausible y valiosa para la IA de mantenimiento predictivo, pero la propiedad de los datos probablemente se comparte con los clientes y se rige por derechos poco claros, lo que complica el acceso directo.
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/eGMN0QVCPu3-VRb8TNotGIfu43f9YzWEC8wrBUpdkpw/g:ce/rs:fill:1600:900:1/Z3M6Ly9kaXZlc2l0ZS1zdG9yYWdlL2RpdmVpbWFnZS9wb3dlcm9ucHIxX05EM3I5NUguanBn.webp" /></div></figure><p>An executive for Sunrun said active “distributed power plant” programs like one in Puerto Rico underscore the resource’s potential.</p>”
- “<p>Ajouter une batterie à une centrale solaire, oui mais laquelle ? La jeune entreprise Forsyt Energy s’est penchée sur la question, en collaboration avec le bureau d’études Natural Power. L’entreprise a été</p> <p>L’article <a href="https://www.greenunivers.com/2026/06/comment-hybrider-une-centrale-solaire-avec-les-batteries-forsyt-et-natural-power-427649/">Comment hybrider une centrale solaire avec les batteries [Forsyt et Natural Power]</a> est apparu en premier sur <a href="https://www.greenunivers.com">GreenUnivers</a>.</p>”
- “<figure><div><img src="https://imgproxy.divecdn.com/rN3AFglIWg9l41ObPWvrTsgpVGdNUmm_H7RBq4l5VLI/g:ce/rs:fill:1600:900:1/Z3M6Ly9kaXZlc2l0ZS1zdG9yYWdlL2RpdmVpbWFnZS9HZXR0eUltYWdlcy00NjUwMjA1NTAuanBn.webp" /></div></figure><p>Platte River Power Authority plans to achieve 19 MW from customer-owned distributed resources by 2030, with the first virtual power plant programs launching this summer.</p>”
IoT / sensor data
La empresa opera un pipeline de datos IoT en vivo, recopilando telemetría de sensores de múltiples sistemas de gestión de baterías (BMS) y centralizándola en la nube para monitoreo remoto.
Industrial data
El conjunto de datos incluye datos de pruebas industriales que perfilan la calidad, seguridad y rendimiento de baterías de segunda vida obtenidas de diferentes fabricantes, ofreciendo una diversidad sin precedentes para el entrenamiento de modelos.
Transaction data
El conjunto de datos está enriquecido de manera única con datos transaccionales de operaciones de energía intradía, lo que permite a los modelos de IA correlacionar el rendimiento de la batería directamente con los resultados financieros y la volatilidad del mercado.
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 use in training predictive maintenance AI models. Usage restrictions may apply.
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 dataset's value is driven by its high rarity, proprietary nature, and direct application to the rapidly growing predictive maintenance market for energy storage systems. The real-time, time-series sensor telemetry offers unique insights for AI model training.
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
Voltfang 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 14.93 Billion in 2025 and is projected to reach USD 245.73 Billion by 2035, growing at a CAGR of 32.32% (source: SNS Insider). [12]. Investment score 47.5/100 (confidence 0.49). Recommended action: Acquire.
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