Dataset opportunity
Edina — Opportunité de jeu de données de journaux de maintenance
Jeu de données de journaux de maintenance modéré détenu par Edina, utilisable pour la maintenance prédictive et la détection d'anomalies.
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
56%
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
Marché mondial de la maintenance prédictive = 10,6 milliards de dollars en 2024, TCAC de 35,1 % (source : MarketsandMarkets)
Recent dated external facts that triggered this opportunity — auditable provenance.
- 📰press2026-07-28
Viridi BESS Installed at Oak Ridge Lab as Part of Grid Technology Research
powermag.com ↗
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.
- 📣Press / announcement
Premier petit générateur à participer au mécanisme d'équilibrage du National Grid
source ↗
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
Partielle
Legal
Propriété mixte — licence claire
Buyer persona
Vendeurs de solutions d'IA industrielle et d'optimisation de la maintenance
Ce Jeu de données de journaux de maintenance d'Edina fournit des données séries temporelles étendues, idéales pour les applications de maintenance prédictive. Il contient des données de télémétrie propriétaires et agrégées ainsi que des historiques de maintenance détaillés provenant d'une part significative du 27 % de part de marché britannique des moteurs à gaz, dont beaucoup fonctionnent dans des environnements critiques tels que les hôpitaux et les centres de données. Cela fournit une base riche et réelle pour la formation de modèles d'IA robustes.
Le marché mondial de la maintenance prédictive connaît une croissance explosive, dont l'expansion est projetée de 10,6 milliards de dollars en 2024 à 47,8 milliards de dollars d'ici 2029, avec un TCAC massif de 35,1 % [1]. Malgré les complexités d'accès dues à la nature propriétaire des données et à leur génération sur les sites clients, leur rareté et leur applicabilité directe à ce marché de grande valeur en font un atout crucial pour les acheteurs d'IA visant à obtenir un avantage concurrentiel. ⚠ Diligence (données précieuses, accès à négocier) : Filiale d'EPAL, une coentreprise entre EESL (Inde) et EnergyPro (Royaume-Uni) ; les données sont générées par des actifs souvent situés sur les sites clients (hôpitaux, centres de données) ; la couche propriétaire consiste en une télémétrie agrégée et un historique de maintenance couvrant 27 % de part de marché britannique des moteurs à gaz · corporate : filiale d'EnergyPro Assets Limited (EPAL) / EESL.
Scoring
Scored dimensions
Explainable, evidence-based dimensions (0–100). The radar shows the investment axes.
Ces preuves démontrent collectivement qu'Edina possède un jeu de données propriétaire de haute rareté de journaux de maintenance et de données IoT en temps réel correspondantes provenant d'un large portefeuille d'actifs de production d'énergie au Royaume-Uni et en Irlande. Cette combinaison unique d'enregistrements de défaillance historiques et de données opérationnelles en direct est une acquisition de choix pour les vendeurs d'IA industrielle qui développent des solutions de maintenance prédictive de nouvelle génération. Sur un marché en croissance de plus de 35 % par an, ce jeu de données en séries temporelles offre une opportunité cruciale pour former et valider des algorithmes sur les performances réelles des actifs, un différenciateur clé pour l'optimisation des opérations industrielles.
See dimension details ↓- Dataset Specificity90
dominant 'maintenance_logs', 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 Volume58
4 correspondances de 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 Demand95
la demande des acheteurs d'IA est exceptionnellement élevée, stimulée par l'expansion rapide du marché mondial de la maintenance prédictive, dont la croissance est projetée à un **TCAC de 35,1 %** [1].
How strongly AI builders and companies are likely to want this data, based on market signals. - Legal Accessibility62
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 Feasibility0
difficulté moyenne, filiale d'EnergyPro Assets Limited (EPAL) / EESL
How realistic it is to actually obtain the data, given access difficulty and the holder's corporate structure. - Evidence Strength74
4 types de preuves, 4 correspondances
How solid the proof is that the company holds this data — diversity of evidence types and number of hits. - Right to License58
propriété=mixte, licence=claire
Whether the company can legally license the data out — based on ownership and licensing complexity. - Corporate Independence50
filiale d'EnergyPro Assets Limited (EPAL) / EESL
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, 1 signal externe récent — 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 Audit92
✓ bonne cible — Edina est une cible solide car elle conçoit, installe et fournit des services d'entretien et de maintenance pour les centrales électriques, une activité opérationnelle principale qui produit intrinsèquement des données de journaux de maintenance précieuses en tant que sous-produit, et elle ne semble pas vendre de données ou de logiciels d'IA en tant que produit. Problèmes : L'entreprise appartient à Energy Efficiency Services Limited (EESL), une grande société de services énergétiques sous le ministère indien de l'Énergie, ce qui peut compliquer les transactions
- Deep Qualification80
⚠ à examiner — Edina est un fournisseur de services pour les actifs énergétiques, pas un vendeur de données ; le 'Jeu de données de journaux de maintenance' est un sous-produit plausible de son activité principale, mais sa propriété est mixte/restreinte car il est généré sur les sites clients, et il ne correspond pas aux données de niche spécifiées. [licence restreinte ; l'entité ne détient pas les données caractéristiques de la niche : Le jeu de données identifié est 'Journaux de maintenance' pour les moteurs à gaz, ce qui concerne la maintenance prédictive des machines, tandis que la niche 'Stockage d'énergie et modernisation du réseau' est définie par des données sur les 'spécifications de la technologie des batteries, les projets d'intégration au réseau, les données de capacité de stockage d'énergie'.]
Evidence
Dataset evidence & lineage
What the typed evidence proves the company holds — reframed for clarity and set against the market.
Developer portal
Le portail de l'entreprise présente son expertise en ingénierie dans la fourniture de systèmes de stockage d'énergie par batterie à grande échelle, confirmant son rôle d'opérateur technique sophistiqué gérant des actifs industriels de grande valeur.
IoT / sensor data
Edina capture des données IoT en temps réel à partir de moteurs à gaz industriels, fournissant les métriques granulaires et temporelles sur les performances et la consommation essentielles à la formation d'algorithmes de maintenance prédictive.
Maintenance logs
L'entreprise détient des journaux de maintenance complets pour un large portefeuille d'actifs de production d'énergie, fournissant les données critiques d'événements historiques — la vérité terrain — nécessaires pour étiqueter les données de capteurs pour l'apprentissage automatique supervisé.
Industrial data
Le jeu de données comprend des données de séries temporelles de performance et de décharge provenant de solutions de stockage d'énergie par batterie de niveau 1, démontrant une source précieuse de données industrielles pour l'optimisation des actifs de réseau énergétique modernes.
Marketplace
Dataset details
Detailed schema & sample available on access request.
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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
Edina Maintenance Logs — a Moderate maintenance logs dataset (Time Series modality) in the industrial domain. Primary AI use-case: Predictive Maintenance. Market signal: Global Predictive Maintenance market = $10.6 billion in 2024, CAGR 35.1% (source: MarketsandMarkets). Investment score 73.1/100 (confidence 0.56). Recommended action: Partnership (group-level).
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