Dataset opportunity
Adamaswind — Opportunité de jeu de données sur les opérations industrielles
Jeu de données modéré sur les opérations industrielles détenu par Adamaswind, utilisable pour la surveillance et la prévision industrielles.
Score
73.1
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
58%
Action
Partenariat (niveau groupe)
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
Le marché mondial de l'IA pour la maintenance prédictive des éoliennes, évalué à 2,8 milliards de dollars en 2025, devrait atteindre 10,4 milliards de dollars d'ici 2034 (TCAM de 14,6 %). [1]
Recent dated external facts that triggered this opportunity — auditable provenance.
- 📰press2026-06-16
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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.
Concrete evidence this company actively cares about data — why it's ripe for the deal room.
Profile
Dataset profile
Type
Jeu de données sur les opérations industrielles
Modality
Séries temporelles
Sector
industriel
Volume
Modéré
Freshness
Temps réel
Rarity
Élevée (propriétaire)
Accessibility
Restreint
Legal
Propriété mixte — droits de licence à clarifier
Buyer persona
Intégrateurs IA industriels
Adamaswind détient un précieux Ensemble de Données sur les Opérations Industrielles composé de données propriétaires en séries temporelles issues de ses parcs éoliens. Cela inclut des `event_streams`, des `iot_data` granulaires et des `maintenance_logs` détaillés, fournissant une base complète et réaliste pour développer et valider des modèles d'IA sophistiqués pour la Surveillance Industrielle. La structure des données est idéale pour prédire les défaillances de composants, optimiser les calendriers de maintenance et améliorer l'efficacité opérationnelle.
Le marché pour ces données est significatif, le marché mondial de l'IA pour la maintenance prédictive des éoliennes étant évalué à 2,8 milliards de dollars en 2025 et projeté à 10,4 milliards de dollars d'ici 2034, reflétant un TCAM de 14,6 %. [1] Malgré les complexités d'accès telles que la propriété partagée des données avec les propriétaires d'actifs et les restrictions potentielles des OEM, la rareté et la profondeur de ces données opérationnelles font que la navigation dans ces obstacles de licence est un investissement rentable pour les acheteurs d'IA recherchant un avantage concurrentiel distinct dans le secteur des énergies renouvelables. ⚠ Diligence (données précieuses, accès à négocier) : La propriété des données est probablement partagée avec les propriétaires d'actifs des parcs éoliens (clients) ; la licence peut nécessiter l'approbation de Galetech Group en raison de la coentreprise ; les données opérationnelles sont générées via du matériel de turbine tiers (par exemple, Vestas), impliquant potentiellement des restrictions OEM · corporate : filiale de Galetech Group.
Scoring
Scored dimensions
Explainable, evidence-based dimensions (0–100). The radar shows the investment axes.
Les preuves confirment qu'Adamaswind possède un ensemble de données propriétaire combinant des données opérationnelles d'éoliennes en temps réel avec des journaux de maintenance correspondants. Cette collection unique de données en séries temporelles est précisément ce dont les intégrateurs d'IA industriels ont besoin pour former et valider des modèles de maintenance prédictive de grande valeur. Avec le marché de l'IA pour la maintenance prédictive des éoliennes projeté à atteindre 10,4 milliards de dollars d'ici 2034, cet ensemble de données offre un atout essentiel pour développer des solutions de surveillance industrielle de nouvelle génération et capturer des parts de marché.
See dimension details ↓- Dataset Specificity100
dominant 'données_industrielles', secteur industriel, 4 types spécifiques
How sharply the data targets a specific, hard-to-substitute domain or task. Niche, well-defined data scores higher than generic. - Dataset Rarity94
données propriétaires du domaine
How scarce and proprietary the data is. Unique domain data scores high; openly available data lowers it. - Dataset Volume64
5 points de preuve
Apparent scale of the data, inferred from the number of evidence hits and any explicit volume mentions. - Dataset Freshness82
temps réel/streaming
How current the data stays — real-time/streaming scores highest, periodic dumps lower. - Training Value94
adapté à la Surveillance Industrielle
How useful the data is for the target AI use-case — its fit for model training or fine-tuning. - Buyer Demand92
Le marché de l'IA dans la fabrication, un consommateur direct de données d'opérations industrielles pour la surveillance, devrait atteindre 34,1 milliards de dollars d'ici 2030 avec un TCAM massif de 42,1 %, indiquant une demande extrêmement élevée et croissante.
How strongly AI builders and companies are likely to want this data, based on market signals. - Legal Accessibility28
restreint/inconnu
How legally easy the data is to obtain and use — open/API access scores high; PII or regulated data scores low. - Acquisition Feasibility15
difficulté moyenne, filiale de Galetech Group
How realistic it is to actually obtain the data, given access difficulty and the holder's corporate structure. - Evidence Strength77
4 types de preuves, 5 points
How solid the proof is that the company holds this data — diversity of evidence types and number of hits. - Right to License36
propriété=mixte, licence=droits_non_clairs
Whether the company can legally license the data out — based on ownership and licensing complexity. - Corporate Independence50
filiale de Galetech Group
Whether the holder can decide alone — an independent company scores higher than a subsidiary of a large group. - Data Orientation56
2 signaux d'appétit pour les données (2 types)
How actively the company invests in data, measured by its data-appetite signals (hires, products, APIs…). - Dormant Data Surplus70
excédent=moyen, 5 signaux externes récents — données propriétaires au-delà de ce qui est déjà monétisé
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 Audit67
⚠ examen — L'activité principale d'Adamas Wind est la vente d'intelligence et d'analyses en tant que service pour optimiser les opérations des éoliennes, ce qui en fait une inadéquation car c'est déjà un acteur sur le marché, pas un détenteur de données dormantes. Problèmes : Le produit principal de l'entreprise n'est pas une opération physique mais l'intelligence dérivée des données ; Le site web promeut explicitement un 'système avancé de surveillance des conditions' qui utilise l'IA pour fournir des 'informations inestimables et une intelligence actionnable' en tant que produit ; La valeur de l'entreprise
Evidence
Dataset evidence & lineage
What the typed evidence proves the company holds — reframed for clarity and set against the market.
Industrial data
Adamaswind exploite son analyse interne pour générer des informations à partir des données des turbines, offrant un ensemble de données traité qui peut accélérer le développement de modèles d'optimisation des performances.
Event streams
L'entreprise confirme qu'elle collecte des flux de données en temps réel directement auprès des éoliennes, fournissant les entrées brutes en séries temporelles essentielles à la formation d'algorithmes de détection d'anomalies.
Maintenance logs
L'ensemble de données comprend des journaux de maintenance structurés détaillant le remplacement de composants spécifiques, fournissant les étiquettes critiques de vérité terrain nécessaires pour former des modèles de défaillance prédictive supervisée.
IoT / sensor data
Grâce à son centre de contrôle opérationnel 24h/24 et 7j/7, l'entreprise agrège des données IoT continues, indiquant une infrastructure de collecte de données centralisée et évolutive, vitale pour la construction de solutions d'IA industrielle robustes à l'échelle de la flotte.
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 AI model development and internal operational use. Restrictions may apply to redistribution.
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, real-time time-series dataset offers high value for industrial monitoring and predictive maintenance AI, particularly within the rapidly growing wind turbine sector. The significant market demand, driven by a projected CAGR of 14.6% for predictive maintenance AI, justifies a premium valuation.
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
Adamaswind Industrial Operations — a Moderate industrial operations dataset (Time Series modality) in the industrial domain. Primary AI use-case: Industrial Monitoring. Market signal: Global Wind Turbine Predictive Maintenance AI market valued at $2.8 billion in 2025, projected to reach $10.4 billion by 2034 (CAGR 14.6%). [1]. Investment score 73.1/100 (confidence 0.58). Recommended action: Partnership (group-level).
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