Dataset opportunity
Aquablu — Opportunité de jeu de données de flux d'événements
Grand jeu de données de flux d'événements détenu par Aquablu, utilisable pour la prévision et la détection d'anomalies.
Score
48
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
60%
Action
Accord de partage de données
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)
Marché mondial de la gestion intelligente de l'eau = 17,53 milliards de dollars en 2025, TCAM de 11,70 %.
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.
- ✨Signal
Technologie propriétaire 'Smart Purification' avec surveillance en temps réel
source ↗
Profile
Dataset profile
Type
Jeu de données de flux d'événements
Modality
Séries temporelles
Sector
autre
Volume
Grand
Freshness
Temps réel
Rarity
Moyenne
Accessibility
Partielle
Legal
Détenu par l'entreprise — Sensible au RGPD (examen des données personnelles identifiables)
Buyer persona
Fonds quantitatifs et équipes IA de prévision de la demande
Aquablu détient un jeu de données propriétaire de flux d'événements généré à partir de son réseau de distributeurs d'eau intelligents équipés de capteurs IoT. Ces données de séries temporelles capturent des flux d'événements détaillés, y compris les téléchargements d'utilisateurs et les modèles de consommation spécifiques provenant de sources iot_data, ce qui les rend très adaptées aux modèles de prévision visant à prédire l'utilisation de l'eau et les besoins de maintenance des distributeurs. [8]
La valeur de telles données se reflète sur le marché mondial de la gestion intelligente de l'eau, estimé à 17,53 milliards de dollars en 2025 avec un TCAM de 11,70 %. [5] Malgré les complexités d'accès, telles que les données de consommation liées aux profils d'utilisateurs individuels et les métriques localisées de qualité de l'eau, la rareté et la granularité de ces données industrielles offrent un avantage concurrentiel unique pour le développement d'applications IA précises et basées sur les données. [1, 5] ⚠ Diligence (données précieuses, accès à négocier) : Les données sont générées via des capteurs IoT propriétaires dans des distributeurs physiques ; les données de consommation peuvent être liées à des profils d'utilisateurs individuels via leur application/interface ; les données de qualité de l'eau sont localisées à des tuyaux de bâtiments spécifiques et à des réseaux régionaux · entreprise : indépendante.
Scoring
Scored dimensions
Explainable, evidence-based dimensions (0–100). The radar shows the investment axes.
Ces preuves démontrent collectivement qu'Aquablu détient un flux propriétaire de données de consommation en temps réel provenant de son réseau de distributeurs d'eau intelligents. Avec une base d'utilisateurs confirmée de plus de 200 000 employés, ce jeu de données IoT offre une vue granulaire des préférences en matière de boissons, de l'eau gazeuse aux boissons fonctionnelles. Ce type de signal est très recherché par les fonds quantitatifs et les équipes IA pour la prévision de la demande et est particulièrement précieux actuellement, compte tenu de la croissance rapide du marché de la gestion intelligente de l'eau, estimé à 17,53 milliards de dollars.
See dimension details ↓- Dataset Specificity74
dominant 'flux d'événements', secteur autre, 3 types spécifiques
How sharply the data targets a specific, hard-to-substitute domain or task. Niche, well-defined data scores higher than generic. - Dataset Rarity58
données propriétaires du domaine (l'ouverture réduit la rareté)
How scarce and proprietary the data is. Unique domain data scores high; openly available data lowers it. - Dataset Volume70
6 preuves
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 Value84
adapté à la prévision
How useful the data is for the target AI use-case — its fit for model training or fine-tuning. - ICP Audit83
⚠ examen — L'activité principale de l'entreprise consiste à vendre des distributeurs d'eau intelligents associés à une plateforme d'intelligence (AURA) qui fournit des analyses, ce qui en fait un vendeur d'intelligence et donc un mauvais choix. Problèmes : Le produit principal de l'entreprise est un système matériel étroitement intégré à une plateforme propriétaire d'intelligence/d'analyse appelée AURA. [11, 15, 16] ; AURA est commercialisée comme fournissant des 'informations basées sur les données', des 'informations en temps réel sur l'état, les performances et les modèles de consommation des appareils', et même une hydratation personnalisée ; Cette offre d'une plateforme d'analyse/BI comme élément clé du produit signifie qu'elle est déjà dans le commerce de la vente d'intelligence, ce qui est une exclusion explicite ; L'entreprise ne vend pas seulement du matériel ; elle vend une 'solution d'hydratation connectée' où les données et les informations constituent un élément central de la proposition de valeur.
- Deep Qualification90
✓ réussite — Aquablu est un détenteur de données, vendant des distributeurs d'eau intelligents et générant un jeu de données de séries temporelles de flux d'événements de consommation comme sous-produit. Cependant, la propriété des données est partagée avec le client, et les droits de licence pour la revente sont incertains et contraints par le RGPD.
- Buyer Demand88
La demande des acheteurs d'IA est élevée, stimulée par la croissance significative du marché de la gestion intelligente de l'eau, qui connaît une expansion à un TCAM de 11,70 % à mesure que les services publics et les industries investissent dans des solutions numériques. [5]
How strongly AI builders and companies are likely to want this data, based on market signals. - Legal Accessibility48
accès ouvert/API
How legally easy the data is to obtain and use — open/API access scores high; PII or regulated data scores low. - Acquisition Feasibility80
faible difficulté, indépendant
How realistic it is to actually obtain the data, given access difficulty and the holder's corporate structure. - Evidence Strength80
4 types de preuves, 6 occurrences
How solid the proof is that the company holds this data — diversity of evidence types and number of hits. - Right to License62
propriété=détenu par l'entreprise, licence=sensible au RGPD
Whether the company can legally license the data out — based on ownership and licensing complexity. - Corporate Independence90
indépendant
Whether the holder can decide alone — an independent company scores higher than a subsidiary of a large group. - Data Orientation39
1 signal d'appétit pour les données (1 type)
How actively the company invests in data, measured by its data-appetite signals (hires, products, APIs…). - Dormant Data Surplus92
excédent=élevé — 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.
Evidence
Dataset evidence & lineage
What the typed evidence proves the company holds — reframed for clarity and set against the market.
Event streams
Cela fait référence aux données de séries temporelles de base capturant les tendances de consommation en temps réel et les métriques d'impact environnemental, fournissant une entrée directe et de grande valeur pour les modèles de prévision de la consommation.
Downloads / exports
L'entreprise capture des données d'intention de vente B2B via des demandes de devis et des téléchargements de brochures, offrant une source de métadonnées client qui peuvent enrichir le jeu de données principal.
IoT / sensor data
Les preuves confirment que les données proviennent d'un réseau à grande échelle de distributeurs d'eau intelligents équipés de l'IoT, validant la source et l'échelle significative des flux d'événements.
Industrial data
Cela suggère la collecte de données de séries temporelles au niveau de la machine relatives à la filtration et à la purification, ce qui est précieux pour la construction d'algorithmes de maintenance prédictive.
Marketplace
Dataset details
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
Aquablu Event Stream — a Large event stream dataset (Time Series modality) in the other domain. Primary AI use-case: Forecasting. Market signal: Global Smart Water Management market = $17.53B in 2025, CAGR 11.70% (source: Fortune Business Insights). Investment score 48.0/100 (confidence 0.6). Recommended action: Data Sharing Agreement.
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