Dataset opportunity
Eoltech — Opportunité de jeu de données sur les opérations industrielles
Jeu de données modéré sur les opérations industrielles détenu par Eoltech, utilisable pour la surveillance et la prévision industrielles.
Score
47.5
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 l'automatisation industrielle devrait atteindre 632,12 milliards USD d'ici 2034, avec un TCAM de 9,80 % (2026-2034).
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.
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 d'IA industriels
Eoltech détient un jeu de données étendu sur les opérations industrielles composé de données séries temporelles provenant de capteurs IoT, de dossiers commerciaux et d'autres sources industrielles. Ces données fournissent des informations opérationnelles détaillées sur les actifs d'énergie renouvelable, ce qui les rend très utilisables pour le développement d'applications d'IA avancées de surveillance industrielle, telles que la maintenance prédictive et l'optimisation des performances.
Le marché mondial de l'automatisation industrielle est considérable, avec une projection de croissance à 632,12 milliards USD d'ici 2034, avec un TCAM de 9,80 %. Bien que l'accès nécessite de naviguer dans la propriété partagée des données sous les contrats clients et l'anonymisation pour protéger le secret industriel, la rareté du jeu de données et les benchmarks propriétaires offrent un avantage concurrentiel unique. Les corrélations agrégées de performance historique représentent un atout particulièrement précieux pour la formation de modèles d'IA robustes. ⚠ Diligence (données précieuses, accès à négocier) : La propriété des données est probablement partagée ou restreinte par les contrats clients pour les données de production de sites spécifiques ; les benchmarks agrégés et les corrélations de performance historique sont propriétaires ; nécessite l'anonymisation des emplacements spécifiques des actifs renouvelables pour se conformer au secret industriel. · corporate : indépendant.
Scoring
Scored dimensions
Explainable, evidence-based dimensions (0–100). The radar shows the investment axes.
Ces preuves démontrent collectivement qu'Eoltech possède une collection importante et propriétaire de données séries temporelles industrielles provenant d'opérations d'énergie renouvelable réelles. Ce jeu de données est un atout de grande valeur pour les intégrateurs d'IA industriels cherchant à construire et valider des modèles sophistiqués de surveillance et de maintenance prédictive. Il permet directement le développement de solutions qui prévoient les déficits de production et optimisent la performance des actifs pour les parcs éoliens et les centrales photovoltaïques, répondant à un besoin critique dans le marché en rapide expansion de l'automatisation industrielle.
See dimension details ↓- Dataset Specificity78
dominant 'données_industrielles', secteur industriel, 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 de 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 Surveillance Industrielle
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 très élevée, tirée par la croissance substantielle du marché de l'automatisation industrielle, qui devrait s'étendre à un TCAM de 9,80 %.
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, 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 License36
propriété=mixte, licence=droits_flous
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 Orientation22
0 signal d'appétit pour les données (0 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. - ICP Audit58
⚠ examen — Eoltech est une société de conseil dont l'activité principale consiste à vendre de l'intelligence (analyses, indices, évaluations) dérivée de données éoliennes et solaires, ce qui en fait une mauvaise cible car elle est déjà un acteur sur le marché des données/de l'intelligence. Problèmes : Le produit principal de l'entreprise est la vente d'intelligence et d'expertise, pas un produit physique ou un service opérationnel. [7, 8] ; Ils commercialisent explicitement des services tels que « l'évaluation du rendement de l'énergie éolienne », « l'évaluation du rendement de l'énergie solaire » et « la conception d'un indice énergétique indépendant ». [5, 7] ; Ils ont développé et vendent un produit de données spécifique, l'« IREC-Index », pour surveiller la performance des parcs éoliens. [9, 12] ; L'entreprise s'identifie comme une « société de conseil indépendante » et un « bureau d'études », dont la valeur réside dans l'expertise et l'analyse. [2, 4, 8]
- Deep Qualification80
✓ passe — Eoltech est un cabinet de conseil indépendant fournissant des services d'experts pour les projets d'énergies renouvelables, faisant de son activité principale un service. Il génère des données agrégées propriétaires (indices) en tant que sous-produit, mais la propriété des données brutes des clients reste aux clients, et aucun document public ne clarifie les droits de revente des données.
Evidence
Dataset evidence & lineage
What the typed evidence proves the company holds — reframed for clarity and set against the market.
Industrial data
Ces preuves confirment l'existence de données granulaires séries temporelles provenant de plus de 300 parcs éoliens opérationnels, idéales pour former des modèles d'IA afin de prédire et d'atténuer les impacts environnementaux sur la production d'énergie.
IoT / sensor data
Cela prouve que le détenteur dispose de données IoT à haute fréquence provenant de mesures éoliennes et de calibration Lidar sur une capacité de 18 GW, ce qui est essentiel pour développer des algorithmes avancés de diagnostic de performance et d'optimisation.
business_records
Cela fait référence à des documents d'analyse commerciale comparant les rendements théoriques par rapport aux rendements réels sur 125 centrales solaires, fournissant des données de référence inestimables pour évaluer la précision financière des modèles de performance de centrales PV pilotés par l'IA.
Marketplace
Dataset details
Detailed schema & sample available on access request.
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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
Eoltech Industrial Operations — a Moderate industrial operations dataset (Time Series modality) in the industrial domain. Primary AI use-case: Industrial Monitoring. Market signal: Global industrial automation market size projected to reach USD 632.12 billion by 2034, CAGR 9.80% (2026-2034) (source: Fortune Business Insights). Investment score 47.5/100 (confidence 0.49). Recommended action: Acquire.
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