Dataset opportunity
Epyr — Opportunité de jeu de données de capteurs industriels
Jeu de données modéré de capteurs industriels détenu par Epyr, utilisable pour la maintenance prédictive et la détection d'anomalies.
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)
Marché mondial de la maintenance prédictive = 17,11 milliards USD en 2026, TCAM 24,30 %.
Recent dated external facts that triggered this opportunity — auditable provenance.
- 📰press2026-10-13
Epyr récolte 15 M€ pour électrifier plus de chaleur industrielle
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.
- ✨Signal
L'équipe comprend une expertise approfondie en science des données et en gestion de l'énergie
source ↗ - 📦Data product
Simulateur d'économies pour la décarbonisation de la chaleur industrielle
source ↗ - 📣Press / announcement
A levé 15 millions d'euros pour accélérer le développement du stockage thermique industriel
source ↗
Profile
Dataset profile
Type
Jeu de données de capteurs industriels
Modality
Séries temporelles
Sector
industriel
Volume
Modéré
Freshness
Temps réel
Rarity
Élevée (propriétaire)
Accessibility
Partielle
Legal
Propriété mixte — licence claire
Buyer persona
Fournisseurs d'IA industrielle et d'optimisation de la maintenance
Epyr détient un jeu de données de capteurs industriels complet composé de données de séries temporelles à haute fréquence. Cette collection comprend des `event_streams`, des `industrial_data` et des `iot_data` détaillés provenant d'unités physiques sur les sites clients, ce qui la rend exceptionnellement bien adaptée au développement et à la validation d'algorithmes de maintenance prédictive.
Le marché mondial de la maintenance prédictive est substantiel, évalué à 17,11 milliards USD en 2026 et devrait croître à un TCAM remarquable de 24,30 %. Bien que l'accès soit sujet à négociation en raison de la haute sensibilité des cycles de production et de la propriété potentielle de la télémétrie partagée, la rareté et l'applicabilité directe de ces données pour l'optimisation des actifs industriels offrent un avantage concurrentiel significatif aux acheteurs d'IA sur ce marché en expansion rapide. ⚠ Diligence (données précieuses, accès à négocier) : Les données sont générées par des unités physiques situées sur les sites industriels des clients ; La propriété de la télémétrie peut être partagée ou restreinte par des accords de service industriel ; Haute sensibilité concernant les cycles de production industrielle et les modèles de consommation d'énergie. · corporate : indépendant.
Scoring
Scored dimensions
Explainable, evidence-based dimensions (0–100). The radar shows the investment axes.
Ces preuves démontrent collectivement qu'Epyr possède un jeu de données propriétaire de séries temporelles capturant les performances en temps réel et la consommation d'énergie des unités de chauffage industrielles. Ces données uniques répondent directement au marché en croissance rapide de la maintenance prédictive, dont la valeur devrait atteindre 17,11 milliards USD d'ici 2026, en permettant aux fournisseurs d'IA industrielle de construire des modèles sophistiqués. Ces modèles peuvent optimiser l'efficacité énergétique, prédire les pannes d'équipement et gérer les réponses à la volatilité du réseau, débloquant ainsi des économies significatives dans un secteur où la chaleur représente 25 % de la consommation d'énergie mondiale.
See dimension details ↓- Dataset Specificity90
dominant 'iot_data', 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 correspondances de preuves
Apparent scale of the data, inferred from the number of evidence hits and any explicit volume mentions. - Dataset Freshness82
temps réel/flux
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 Demand90
la demande des acheteurs d'IA est extrêmement élevée, stimulée par l'expansion rapide du marché à un TCAM de 24,30 % à mesure que les entreprises recherchent de plus en plus de données industrielles spécialisées pour déployer des solutions de maintenance prédictive.
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 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 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 Independence90
indépendant
Whether the holder can decide alone — an independent company scores higher than a subsidiary of a large group. - Data Orientation73
3 signaux d'appétit pour les données (3 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 Audit58
⚠ examen — L'activité principale d'Epyr consiste à vendre une solution de 'Chaleur en tant que service' et du matériel de stockage thermique, et non à générer des données en tant que sous-produit, ce qui en fait un fournisseur de technologie et un mauvais choix. Problèmes : Le produit principal de l'entreprise est une solution technologique (systèmes de stockage d'énergie thermique) vendue en tant que service, et non une entreprise qui génère des données en tant que sous-produit ; L'invite initiale la décrivant comme une 'Opportunité de jeu de données de capteurs industriels' est une caractérisation erronée complète de son activité réelle ; Epyr est un fournisseur de technologie/équipement dont le modèle économique comprend la construction, la possession et l'exploitation de ses systèmes pour les clients ; Les données qu'ils traitent (données du marché de l'énergie, performances du système) sont utilisées pour optimiser leur service principal, et non comme un actif dormant à vendre.
- Deep Qualification80
✓ réussite — Epyr est un candidat solide pour la détention de données. Elle exploite ses propres unités de stockage thermique sur les sites clients dans le cadre d'un modèle 'Chaleur en tant que service', générant des données de capteurs précieuses en tant que sous-produit. Cependant, la propriété des données et les droits de licence ne sont pas déterminés.
Evidence
Dataset evidence & lineage
What the typed evidence proves the company holds — reframed for clarity and set against the market.
IoT / sensor data
Il s'agit de données de séries temporelles capturant les performances et l'efficacité en temps réel des unités de chauffage industrielles, fournissant les signaux de vérité terrain essentiels pour le développement d'algorithmes de maintenance prédictive.
Industrial data
Ce jeu de données documente les modèles de consommation de chaleur industrielle, une composante majeure de la consommation d'énergie mondiale, permettant aux modèles d'IA d'identifier et de quantifier des opportunités significatives de réduction des coûts pour les fabricants.
Event streams
Ces flux d'événements suivent la manière dont la consommation d'énergie répond à la volatilité des prix du réseau et à la disponibilité d'énergie propre, un jeu de données crucial pour la construction de modèles qui optimisent le stockage d'énergie et la flexibilité.
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
Epyr Industrial Sensor — a Moderate industrial sensor dataset (Time Series modality) in the industrial domain. Primary AI use-case: Predictive Maintenance. Market signal: Global Predictive Maintenance market = $17.11B in 2026, CAGR 24.30% (source: Fortune Business Insights). Investment score 47.5/100 (confidence 0.49). Recommended action: Acquire.
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