Dataset opportunity
Opportunité de jeu de données de télémétrie de capteurs Eolink
Jeu de données de télémétrie de capteurs modéré détenu par Eolink, utilisable pour la maintenance prédictive 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
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 size (indicative estimate)
La taille du marché mondial de la maintenance prédictive était évaluée à 13,65 milliards USD en 2025 et devrait croître pour atteindre 97,37 milliards USD d'ici 2034, à un TCAM de 24,30 %.
Recent dated external facts that triggered this opportunity — auditable provenance.
- 📰press2026-10-07
Eolien flottant : Eolink en redressement judiciaire
greenunivers.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.
Profile
Dataset profile
Type
Jeu de données de télémétrie de capteurs
Modality
Séries Temporelles
Sector
autre
Volume
Modéré
Freshness
Temps réel
Rarity
Élevée (propriétaire)
Accessibility
Partielle
Legal
Propriété mixte — licence claire
Buyer persona
Vendeurs d'IA industrielle et d'optimisation de la maintenance
Eolink possède un précieux Jeu de Données de Télémétrie de Capteurs issu de ses prototypes innovants d'éoliennes flottantes. Ces données de Séries Temporelles de haute fidélité, comprenant des données industrielles et des données IoT opérationnelles, sont parfaitement adaptées au développement et à la formation de modèles d'IA sophistiqués pour la Maintenance Prédictive des actifs éoliens, permettant d'anticiper les défaillances de composants et d'optimiser les calendriers de maintenance.
Le marché mondial de la Maintenance Prédictive connaît une expansion significative, avec une croissance projetée de 17,11 milliards USD en 2026 à 97,37 milliards USD d'ici 2034, démontrant un TCAM robuste de 24,30 %. Cela souligne l'immense valeur commerciale et la rareté des données opérationnelles d'Eolink. Malgré les complexités juridiques découlant de la procédure de réorganisation judiciaire de l'entreprise et des problèmes potentiels de co-propriété des données, la nature urgente de la situation présente une opportunité d'acquisition unique pour les acheteurs visant à obtenir un avantage stratégique dans le secteur en forte croissance des énergies renouvelables. ⚠ Diligence (données précieuses, accès pour négocier) : L'entreprise est entrée en procédure de réorganisation judiciaire en octobre 2026, rendant l'acquisition/licence d'actifs urgente mais juridiquement complexe ; les données opérationnelles du site d'essai SEM-REV peuvent impliquer une propriété partagée ou des droits d'accès avec Centrale Nantes et Valorem. · corporate : indépendant.
Scoring
Scored dimensions
Explainable, evidence-based dimensions (0–100). The radar shows the investment axes.
Ces preuves démontrent collectivement qu'Eolink possède un jeu de données propriétaire de séries temporelles capturant le stress opérationnel et l'intégrité structurelle de ses éoliennes flottantes innovantes. Cette télémétrie de capteurs unique, combinant des sources industrielles et IoT, est un atout essentiel pour les fournisseurs d'IA développant des solutions de maintenance prédictive pour le secteur complexe de l'énergie offshore. Avec le marché mondial de la maintenance prédictive projeté à 97,37 milliards USD d'ici 2034, ce jeu de données offre une opportunité rare d'entraîner des modèles sur des données réelles de performance des actifs et de modes de défaillance.
See dimension details ↓- Dataset Specificity62
dominant 'données_iot', secteur autre, 2 types spécifiques
How sharply the data targets a specific, hard-to-substitute domain or task. Niche, well-defined data scores higher than generic. - Dataset Rarity70
données propriétaires du domaine
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 Value74
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 Demand90
la demande des acheteurs d'IA est extrêmement élevée pour ce type de données, tirée par la croissance rapide du marché de la maintenance prédictive projetée à un TCAM de 24,30 %.
How strongly AI builders and companies are likely to want this data, based on market signals. - Legal Accessibility50
restreint/inconnu
How legally easy the data is to obtain and use — open/API access scores high; PII or regulated data scores low. - Acquisition Feasibility14
difficulté élevée, indépendant
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 License58
propriété=mixte, licence=claire
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 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, 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 Audit67
⚠ examen — L'activité principale d'Eolink est le développement et le brevetage de technologies d'éoliennes flottantes, et non l'exploitation d'actifs, et elle est actuellement en procédure de réorganisation judiciaire à la recherche d'un acheteur, ce qui en fait une mauvaise cible. Problèmes : Le produit principal de l'entreprise est la conception et l'ingénierie brevetées de l'éolienne flottante elle-même, et non une activité opérationnelle dont les données sont un sous-produit. [; L'entreprise est en procédure de réorganisation judiciaire et recherche activement un acheteur pour ses actifs et ses capacités de conception, indiquant une détresse financière et une ; Leur modèle économique est axé sur la R&D, l'ingénierie et l'industrialisation éventuelle d'une technologie matérielle, qu'ils visent à vendre ou à licencier, plutôt que sur l'exploitation ; Le 'Jeu de données de télémétrie de capteurs' est probablement des données provenant de leurs prototypes pré-commerciaux utilisés pour la R&D et la validation de conception, et non un jeu de données 'dormant' provenant d'une exploitation à grande échelle, ré
- Deep Qualification90
✓ réussite — Eolink est un développeur de technologie, pas un vendeur de données, dont les données de télémétrie opérationnelle sont un sous-produit plausible de son activité. Cependant, la procédure de réorganisation judiciaire de l'entreprise et la probable propriété mixte des données avec ses partenaires du site d'essai (Centrale Nantes, Valorem) créent un contexte d'acquisition complexe mais urgent.
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 confirment la collecte de données IoT provenant de GPS, d'anémomètres et d'unités inertielles, qui sont très précieuses pour corréler les conditions environnementales avec la performance des actifs pour une formation robuste de modèles de maintenance prédictive.
Industrial data
Ces preuves confirment la collecte de données industrielles de haute fidélité provenant d'accéléromètres et de jauges de contrainte, fournissant des mesures directes de l'intégrité structurelle qui sont essentielles pour entraîner l'IA à détecter les anomalies et à prédire les défaillances de composants.
business_records
Cette documentation fournit une lignée de données critique, confirmant que les données des capteurs ont été collectées selon une méthodologie formelle d'ingénierie et d'analyse de charge, augmentant la confiance dans le jeu de données et l'explicabilité des modèles pour les acheteurs d'IA industrielle.
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
Eolink 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 13.65 billion in 2025 and is projected to grow to USD 97.37 billion by 2034, at a CAGR of 24.30% (source: Fortune Business Insights).. Investment score 48.0/100 (confidence 0.49). Recommended action: Acquire.
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