Dataset opportunity
Geoter — Opportunité de jeu de données de capteurs industriels
Jeu de données de capteurs industriels modéré détenu par Geoter, utilisable pour la maintenance prédictive et la détection d'anomalies.
Score
76.1
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
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)
Le marché mondial de la maintenance prédictive était évalué à 12,3 milliards de dollars en 2024, avec un TCAC de 29,7 % (source : Custom Market Insights)
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 capteurs industriels
Modality
Séries temporelles
Sector
Industriel
Volume
Modéré
Freshness
Temps réel
Rarity
Élevée (propriétaire)
Accessibility
Partielle
Legal
Détenu par l'entreprise — licence claire
Buyer persona
Fournisseurs d'IA industrielle et d'optimisation de la maintenance
Geoter détient un précieux Jeu de Données de Capteurs Industriels comprenant des données séries temporelles issues de ses diverses opérations industrielles et géologiques. Cette collection de `geo_data`, `industrial_data` et `iot_data` est spécifiquement structurée pour développer des modèles avancés de Maintenance Prédictive, enrichie par des Tests de Réponse Thermique (TRT) propriétaires et rares ainsi que des informations d'études géologiques qui offrent une profondeur analytique unique.
Le marché mondial de la Maintenance Prédictive représente une opportunité massive et en expansion rapide, estimée à 12,3 milliards de dollars en 2024 avec un TCAM projeté de 29,7 %. [4] Bien que l'accès à ce jeu de données nécessite une négociation, notamment car certaines données opérationnelles peuvent être liées à des contrats de maintenance clients, sa nature technique de haute valeur minimise les contraintes RGPD, en faisant un atout crucial pour les acheteurs d'IA visant à dominer ce marché lucratif. [4] ⚠ Diligence (données précieuses, accès à négocier) : Les données incluent des Tests de Réponse Thermique (TRT) propriétaires et des études géologiques ; les données de performance opérationnelle peuvent être soumises à des contrats de maintenance clients ; les données techniques sont industrielles/géologiques, minimisant les contraintes RGPD. · entreprise : indépendante.
Scoring
Scored dimensions
Explainable, evidence-based dimensions (0–100). The radar shows the investment axes.
Cette preuve confirme que Geoter détient un jeu de données propriétaire issu de plus de 500+ projets géothermiques opérationnels, combinant des données de capteurs industriels en temps réel avec des spécifications géologiques et d'équipement détaillées. Ce mélange unique de données séries temporelles et tabulaires est un atout de grande valeur pour les fournisseurs d'IA développant des modèles de maintenance prédictive de nouvelle génération. Sur un marché en croissance de près de 30 % par an, ce jeu de données offre une opportunité rare d'entraîner des algorithmes sur des données opérationnelles et de défaillance de référence, créant un avantage concurrentiel significatif.
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 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 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 à partir de 12,3 milliards de dollars et un fort TCAM de 29,7 %, indiquant une adoption urgente de l'analytique prédictive. [4]
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 Feasibility44
faible difficulté, 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 License92
propriété=détenu, 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 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, 3 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 — Geoter est une bonne cible car c'est une société d'ingénierie et de conseil établie dont l'activité principale est la conception et l'installation de systèmes géothermiques, et non la vente de données ou de logiciels, générant des données opérationnelles et de surveillance précieuses en sous-produit. Problèmes : Il existe plusieurs entités sans rapport nommées 'Geoter', y compris une société française de logiciels SIG et une gamme de produits géosynthétiques roumaine, ce qui peut prêter à confusion ; Bien qu'ils participent à la R&D et utilisent des logiciels pour la surveillance
- Deep Qualification80
⚠ à examiner — La cible est une société de services d'ingénierie, pas un vendeur de données ; bien que le 'Jeu de Données de Capteurs Industriels' soit très cohérent avec ses activités d'installation et de test géothermiques, les données sont générées pour des clients spécifiques (par exemple, Metro de Madrid, BBVA), rendant la propriété et les droits d'utilisation restreints et [licence restreinte]
Evidence
Dataset evidence & lineage
What the typed evidence proves the company holds — reframed for clarity and set against the market.
press
- “<p>After decades of ambition and 14 years of construction, Ethiopia’s 5.15-GW Grand Ethiopian Renaissance Dam has become Africa’s largest hydropower project. The 13-unit plant gives Ethiopia a single</p> <p>The post <a href="https://www.powermag.com/gerd-how-ethiopias-blue-nile-vision-became-africas-largest-hydropower-plant/">GERD: How Ethiopia’s Blue Nile Vision Became Africa’s Largest Hydropower Plant</a> appeared first on <a href="https://www.powermag.com">POWER Magazine</a>.</p> <p><img alt="Splash-GERD-Main-Dam-Etiopia-Vinardi-Webuild_c" class="attachment-post-thumbnail size-p”
- “<p>Rencontré lors du salon des industries du sous-sol, ces « Géodays » organisés mi-juin à Pau, Pierre Brossolet, PDG d’Arverne, l’assurait à GreenUnivers : « il y a un moment géothermie en France », un momentum qu’il entend faire durer jusqu’aux élections de 2027. Dans les faits, il s’agit plutôt… d’un moment Arverne. Car ces dernières semaines, […]</p> <p>L’article <a href="https://www.greenunivers.com/2026/07/geothermie-arverne-hyperactif-dans-un-secteur-amorphe-428052/">Géothermie : Arverne hyperactif dans un secteur amorphe</a> est apparu en premier sur <a href="https://www.gr”
- “<p>« Nous nous dirigeons doucement vers un appel d’offres pour les Step* en France» a assuré ce matin Jean-Charles Galland, en charge de l’hydroélectricité au Syndicat des énergies renouvelables (Ser) et directeur général de la Shema (EDF), lors d’une rencontre organisée avec la presse. Une notification préliminaire du soutien public envisagé a été faite auprès […]</p> <p>L’article <a href="https://www.greenunivers.com/2026/06/hydroelectricite-lappel-doffres-pour-les-step-espere-pour-2027-428116/">Hydroélectricité : l’appel d’offres pour les Step espéré pour 2027</a> est apparu en ”
IoT / sensor data
Le jeu de données comprend des données séries temporelles en temps réel provenant d'installations actives de pompes à chaleur géothermiques, fournissant les signaux de référence essentiels pour l'entraînement des modèles de maintenance prédictive.
Geospatial data
Le détenteur possède des données tabulaires propriétaires détaillant les propriétés thermiques du sol, ce qui fournit un contexte environnemental crucial pour augmenter la précision et la robustesse des modèles prédictifs.
Industrial data
Cette preuve confirme un riche ensemble de spécifications techniques et d'évaluations géologiques provenant de plus de 500+ projets, fournissant les métadonnées essentielles pour construire des modèles de maintenance plus granulaires et évolutifs.
Marketplace
Dataset details
Geographic coverage
Global
Time range
Real-time
Update frequency
Real-time
Delivery
API
Formats
Time Series, Tabular
License
One-time license for AI model development and internal use. Specific usage rights to be negotiated.
Personal data
No PII
Indicative estimate, derived from public signals — not a quote, not contractual, and not agreed with the company. Is this your company? Correct it.
This dataset's value is driven by its high rarity (proprietary, TRT, geological surveys) and direct application to the rapidly growing predictive maintenance market. The moderate volume and real-time freshness further enhance its appeal for AI development.
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
Geoter 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 was valued at $12.3 Billion in 2024, CAGR 29.7% (source: Custom Market Insights). Investment score 76.1/100 (confidence 0.49). Recommended action: Acquire.
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