Dataset opportunity
Evoenergy — Opportunité de jeu de données de journaux de maintenance
Jeu de données de journaux de maintenance modéré détenu par Evoenergy, utilisable pour la maintenance prédictive et la détection d'anomalies.
Score
67.2
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
Le marché mondial de la maintenance prédictive était évalué à 14,2 milliards de dollars en 2025, avec un TCAM projeté de 27,9 % (2026-2033). [3]
Recent dated external facts that triggered this opportunity — auditable provenance.
- 📰press2026-07-31
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businessexaminer.ca ↗ - 📰press2026-07-31
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fuelcellsworks.com ↗ - 📰press2026-07-31
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enr.com ↗ - 📰press2026-07-31
Italy records 88 zero-price hours in H1
pv-magazine.com ↗ - 📰press2026-07-31
France Selects Five Ports for $300M Floating Wind Investment
oedigital.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.
Profile
Dataset profile
Type
Jeu de données de journaux de maintenance
Modality
Séries temporelles
Sector
autre
Volume
Modéré
Freshness
Temps réel
Rarity
Élevée (propriétaire)
Accessibility
Restreint
Legal
Copropriété mixte — droits de licence à clarifier
Buyer persona
Vendeurs d'IA industrielle et d'optimisation de la maintenance
Evoenergy détient un jeu de données détaillé de journaux de maintenance en modalité séries temporelles, intégrant de riches données industrielles et iot_data de ses installations d'énergie renouvelable. Ces données, incluant les paramètres opérationnels, les codes d'erreur et les historiques de réparation au fil du temps, sont exceptionnellement bien adaptées au développement et à la formation de modèles d'IA de maintenance prédictive conçus pour prévoir les défaillances d'équipement avant qu'elles ne surviennent.
Le marché mondial pour cette application est substantiel et en croissance rapide, rendant ce jeu de données très précieux. Le marché de la maintenance prédictive était évalué à 14,2 milliards de dollars en 2025 et devrait croître à un TCAM de 27,9 %. [3] Malgré les complexités d'accès telles que la copropriété avec des clients comme Amazon, le besoin d'anonymisation des données et les approbations du Stepnell Group, la valeur stratégique dans la réduction des temps d'arrêt opérationnels et des coûts de maintenance justifie l'effort de négociation pour les acheteurs d'IA. ⚠ Diligence (données précieuses, accès à négocier) : Les données sont probablement copropriété ou contractuellement restreintes par des clients commerciaux (par exemple, Amazon, Lyreco). ; Nécessite l'anonymisation des rendements énergétiques spécifiques au site. ; Fait partie du Stepnell Group ; la prise de décision peut impliquer des parties prenantes au niveau du groupe. · corporate : filiale du Stepnell Group.
Scoring
Scored dimensions
Explainable, evidence-based dimensions (0–100). The radar shows the investment axes.
Les preuves publiques confirment qu'Evoenergy possède une collection riche et propriétaire de journaux de maintenance et de données temporelles opérationnelles provenant d'actifs d'énergie renouvelable, y compris des systèmes solaires photovoltaïques et de stockage par batterie. Ce jeu de données est un atout de premier plan pour les vendeurs d'IA industrielle développant des modèles de maintenance prédictive, un cas d'utilisation au cœur d'un marché dont la croissance est projetée à un TCAM de près de 28 %. Les données offrent un aperçu direct de la durée de vie des actifs, des modes de défaillance et de la dégradation des performances, permettant la création de solutions d'optimisation très précises et commercialement précieuses.
See dimension details ↓- Dataset Specificity74
dominant 'maintenance_logs', secteur autre, 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 propriétaires du domaine
How scarce and proprietary the data is. Unique domain data scores high; openly available data lowers it. - Dataset Volume58
4 succès 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 Demand90
la demande des acheteurs d'IA est extrêmement élevée, stimulée par le besoin urgent de réduire les coûts opérationnels et la croissance explosive du marché à un TCAM de 27,9 %. [3]
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 Feasibility15
difficulté moyenne, filiale du Stepnell Group
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 succès
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 Independence50
filiale du Stepnell Group
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, 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 Audit92
✓ bonne cible — Evoenergy est une PME basée au Royaume-Uni qui installe et maintient des systèmes d'énergie renouvelable, générant probablement des données de maintenance et de performance précieuses et propriétaires en tant que sous-produit de son activité opérationnelle principale. Problèmes : L'entreprise propose des services d'« optimisation » et un portail client de données, ce qui pourrait être interprété comme une vente d'informations. [2, 24] ; Il est crucial de vérifier si leurs services d'« optimisation » sont un produit principal et autonome vendu pour ses informations de données, ou simplement une valeur ajoutée pour leur activité principale ; Il existe une société portant un nom similaire, « Evo Energy Solutions Ltd », associée à l'envoi de courriers trompeurs, qui est une entité distincte et ne doit pas être confondue avec
- Deep Qualification80
⚠ à examiner — La cible est un fournisseur de services pour les installations d'énergie renouvelable, et le jeu de données de journaux de maintenance hypothétique est un sous-produit cohérent de ses services d'« après-vente » et d'« optimisation » ; cependant, les données sont générées sur les actifs des clients, ce qui rend la propriété mixte et la licence restreinte, ce qui constitue un obstacle important à l'acquisition. [licence restreinte]
Evidence
Dataset evidence & lineage
What the typed evidence proves the company holds — reframed for clarity and set against the market.
Knowledge base / docs
L'entreprise maintient une documentation complète couvrant l'ensemble du cycle de vie des actifs, de la construction à l'après-vente, fournissant un contexte textuel précieux pour les événements de maintenance et la conception des systèmes.
IoT / sensor data
Evoenergy génère des données de surveillance en temps réel à partir de centaines de systèmes solaires photovoltaïques commerciaux, offrant un signal granulaire et à haute fréquence idéal pour la formation d'algorithmes de détection de défauts.
Industrial data
Le jeu de données comprend des données opérationnelles de systèmes de stockage par batterie à grande échelle, capturant des métriques de performance critiques telles que les cycles de charge/décharge et la dégradation, qui sont essentielles pour modéliser la santé des actifs.
Maintenance logs
Le détenteur possède des enregistrements de maintenance détaillés pour l'infrastructure renouvelable, fournissant des preuves historiques directes des modes de défaillance et de leur impact sur la durée de vie des actifs.
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
Evoenergy Maintenance Logs — a Moderate maintenance logs dataset (Time Series modality) in the other domain. Primary AI use-case: Predictive Maintenance. Market signal: Global Predictive Maintenance market was valued at $14.2 billion in 2025, with a projected CAGR of 27.9% (2026-2033). [3]. Investment score 67.2/100 (confidence 0.56). Recommended action: Partnership (group-level).
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