Dataset opportunity
Earthmill — Opportunité de jeu de données de journaux de maintenance
Jeu de données de journaux de maintenance modérés détenu par Earthmill, utilisable pour la maintenance prédictive et la détection d'anomalies.
Score
72.1
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
49%
Action
Acquérir
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 était évalué à 1,24 milliard de dollars en 2024 et devrait atteindre 9,83 milliards de dollars d'ici 2033, avec une croissance à un TCAC de 22,8 %. [8]
Recent dated external facts that triggered this opportunity — auditable provenance.
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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 de journaux de maintenance
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
Fournisseurs d'IA industrielle et d'optimisation de la maintenance
Earthmill détient un ensemble de données Time Series substantiel composé de journaux de maintenance et de données de capteurs IoT provenant de sa flotte agrégée de plus de 800 éoliennes. Cette collection de données industrielles et IoT fournit un historique opérationnel détaillé, incluant des enregistrements de contraintes de composants, de dégradation des performances et d'événements de défaillance. Sa structure est idéale pour entraîner des algorithmes pour le cas d'utilisation de la Maintenance Prédictive, permettant aux modèles de prévoir les défaillances d'équipement avant qu'elles ne surviennent.
Ces données sont exceptionnellement précieuses sur un marché en croissance rapide ; le marché mondial de l'IA pour la Maintenance Prédictive des Éoliennes était valorisé à 1,24 milliard de dollars en 2024 et devrait croître à un TCAM de 22,8 %. [8] Bien qu'il existe des complexités d'accès, telles que la propriété partagée des données avec les propriétaires de turbines et la nécessité de clauses spécifiques de partage de données, la rareté de l'actif en fait une acquisition stratégique. En tant qu'ensemble de données multi-constructeurs unique, il offre une base complète pour développer des modèles prédictifs robustes et indépendants des fabricants sur un marché de cette taille de marché. ⚠ Diligence (données précieuses, accès à négocier) : La propriété des données est probablement partagée avec les propriétaires de turbines individuels via des contrats de maintenance et d'exploitation (O&M) ; L'accès aux données de capteurs à haute résolution peut nécessiter des clauses spécifiques de partage de données dans les accords de maintenance ; L'entreprise agit comme un agrégateur de flotte pour plus de 800 turbines, créant un ensemble de données multi-constructeurs unique. · entreprise : indépendante.
Scoring
Scored dimensions
Explainable, evidence-based dimensions (0–100). The radar shows the investment axes.
Ces preuves démontrent collectivement qu'Earthmill possède un ensemble de données séries temporelles propriétaires de journaux de maintenance de sa flotte de plus de 800 turbines à travers le Royaume-Uni. Ces données sont la vérité terrain essentielle pour les fournisseurs d'IA industrielle développant des algorithmes de maintenance prédictive. Sur un marché de l'IA pour les éoliennes dont la croissance est projetée à près de 10 milliards de dollars d'ici 2033, cet ensemble de données permet directement des modèles qui réduisent les temps d'arrêt, augmentent les performances et capturent une part de ce secteur en croissance rapide.
See dimension details ↓- Dataset Specificity90
dominant 'journaux_de_maintenance', secteur industriel, 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 Rarity82
données de domaine propriétaire
How scarce and proprietary the data is. Unique domain data scores high; openly available data lowers it. - Dataset Volume52
3 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 Maintenance Prédictive
How useful the data is for the target AI use-case — its fit for model training or fine-tuning. - Buyer Demand92
Le marché de la maintenance prédictive, qui est le consommateur direct des ensembles de données de journaux de maintenance, devrait croître à un TCAM exceptionnel de 32,32 % de 2026 à 2035, indiquant une demande massive et en augmentation rapide des données nécessaires pour
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 Feasibility30
difficulté moyenne, indépendante
How realistic it is to actually obtain the data, given access difficulty and the holder's corporate structure. - Evidence Strength62
3 types de preuves, 3 occurrences
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 Independence90
indépendante
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 Surplus92
excédent=élevé, 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 Audit100
✓ bonne cible — Earthmill est une excellente cible, étant une PME dont l'activité principale est la maintenance opérationnelle de plus de 800 éoliennes, ce qui génère des données de maintenance et de performance précieuses et dormantes en sous-produit. Problèmes : L'entreprise a été récemment acquise (février 2026) par European Green Transition plc suite à une liquidation de sa précédente société mère, ce qui pourrait compliquer la prise de décision ; La nouvelle société mère, European Green Transition, a également acquis une participation majoritaire dans Anemos Analytics, une
Evidence
Dataset evidence & lineage
What the typed evidence proves the company holds — reframed for clarity and set against the market.
IoT / sensor data
Ces preuves indiquent la présence de données de capteurs IoT utilisées pour la surveillance de l'état, une entrée critique pour les modèles d'IA qui prédisent les défaillances et réduisent les coûts opérationnels.
Maintenance logs
Ceci confirme l'origine de l'ensemble de données des opérations de service d'un leader du marché sur plus de 800 turbines, fournissant les journaux de maintenance à grande échelle et du monde réel nécessaires pour entraîner et valider des modèles d'IA précis.
Industrial data
Ces preuves pointent vers des données structurées sur les réparations et les mises à niveau industrielles, ce qui est inestimable pour entraîner l'IA à recommander des interventions spécifiques qui améliorent les performances et prolongent la durée de vie des actifs.
Marketplace
Dataset details
Geographic coverage
UK
Time range
Real-time
Update frequency
Real-time
Delivery
API
Formats
Time Series, Logs
License
One-time license for internal use in developing predictive maintenance AI models for wind turbines.
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 is highly valuable due to its proprietary nature and direct application in the rapidly growing wind turbine predictive maintenance market. Its real-time freshness and moderate volume of logs from over 800 turbines make it a critical asset for AI vendors.
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
Earthmill Maintenance Logs — a Moderate maintenance logs dataset (Time Series modality) in the industrial domain. Primary AI use-case: Predictive Maintenance. Market signal: The global Wind Turbine Predictive Maintenance AI market was valued at $1.24 billion in 2024 and is projected to reach $9.83 billion by 2033, growing at a CAGR of 22.8%. [8]. Investment score 72.1/100 (confidence 0.49). Recommended action: Acquire.
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