Dataset opportunity
Opportunité de jeu de données de journaux de maintenance — Greensolver
Jeu de données modéré de journaux de maintenance détenu par Greensolver, utilisable pour la maintenance prédictive et la détection d'anomalies.
Score
72.8
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 = 14,2 milliards de dollars en 2025, TCAC de 27,9 % (source : Grand View Research)
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.
- 📦Data product
Indice Greensolver : un outil de benchmarking pour la performance des actifs éoliens et solaires
source ↗ - 🔌Public API
GreenMind : Plateforme propriétaire de gestion d'actifs pour la surveillance en temps réel
source ↗ - 📝Published article
Accent sur la gestion technique des actifs et l'optimisation des performances basées sur les données
source ↗
Profile
Dataset profile
Type
Jeu de données de journaux de maintenance
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
Vendeurs de solutions d'IA industrielle et d'optimisation de la maintenance
Greensolver détient un précieux jeu de données de séries temporelles comprenant des journaux de maintenance granulaires, des flux SCADA et d'autres données IoT provenant des actifs d'énergies renouvelables qu'elle gère. Cette collection de données industrielles spécialisées, contenant des historiques détaillés d'exploitation et de défaillance, est parfaitement adaptée au développement et à la validation de modèles de maintenance prédictive conçus pour prévoir les défaillances de composants et optimiser les calendriers de maintenance dans le secteur de l'énergie. [7, 9]
Le marché mondial de la maintenance prédictive était évalué à 14,2 milliards de dollars en 2025 et devrait croître à un TCAC de 27,9 % jusqu'en 2033. [5] Bien qu'il existe des complexités d'accès, telles que le partage de la propriété des données avec les propriétaires d'actifs et la nécessité d'une expertise approfondie du domaine pour cartographier les données, la rareté et la richesse de ces journaux dormants représentent une opportunité significative. Pour les acheteurs d'IA, l'acquisition de ces données est une étape stratégique pour acquérir un avantage concurrentiel sur ce marché en forte croissance. [5, 8] ⚠ Diligence (données précieuses, accès à négocier) : La propriété des données est probablement partagée avec les propriétaires d'actifs (clients) dans le cadre de contrats de gestion ; Monétise déjà certaines informations via l'indice Greensolver, mais les journaux SCADA/O&M bruts restent dormants ; Les données techniques sont hautement spécialisées et nécessitent une expertise du domaine pour être cartographiées. · entreprise : indépendante.
Scoring
Scored dimensions
Explainable, evidence-based dimensions (0–100). The radar shows the investment axes.
Ces preuves confirment que Greensolver détient un jeu de données propriétaire combinant des journaux de maintenance détaillés avec des données de capteurs IoT en temps réel provenant d'un vaste portefeuille d'énergies renouvelables de plus de 3,5 GW. Cette combinaison unique de rapports de défaillance et d'historique opérationnel est un atout essentiel pour les fournisseurs d'IA développant des solutions de maintenance prédictive. Sur un marché dont la valeur devrait atteindre 14,2 milliards de dollars d'ici 2025, ce jeu de données fournit les données de référence nécessaires pour entraîner des algorithmes capables d'anticiper les défaillances d'équipement, un avantage concurrentiel clé pour toute plateforme d'optimisation industrielle.
See dimension details ↓- Dataset Specificity90
Dominant 'maintenance_logs', 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 de domaine
How scarce and proprietary the data is. Unique domain data scores high; openly available data lowers it. - Dataset Volume52
3 signaux de preuve
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 de réduire les coûts opérationnels et de capter de la valeur sur le marché de la maintenance prédictive, qui connaît une expansion à un TCAC de 27,9 %. [5]
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 signaux
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 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, 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 Audit67
⚠ à examiner — L'activité principale de Greensolver consiste à vendre des informations et des services de conseil dérivés de données opérationnelles, ce qui en fait une inadéquation car elles sont déjà sur le marché. Problèmes : L'activité principale de l'entreprise consiste à vendre des informations en tant que service (conseil technique/financier, gestion d'actifs, optimisation des performances), ce qui constitue une exclusion ; Ils utilisent explicitement des données opérationnelles (tendances SCADA, etc.) pour fournir des analyses de performance et une modélisation financière en tant que service payant. [1, 11] ; L'entreprise commercialise activement sa capacité à transformer les données en « conseils exploitables et basés sur le terrain » et en « plans d'affaires bancables », ce qui revient à vendre des informations ; Greensolver est une filiale de Voltalia, un producteur d'énergie coté en bourse plus important, ce qui complique son statut de PME, bien qu'elle opère comme une unité distincte. [4
- Deep Qualification80
⚠ à examiner — L'opportunité est cohérente avec l'activité de la cible, mais les données brutes appartiennent aux clients de celle-ci (propriétaires d'actifs), ce qui rend la monétisation directe complexe et soumise aux droits contractuels. [les données appartiennent aux clients de l'entreprise]
Evidence
Dataset evidence & lineage
What the typed evidence proves the company holds — reframed for clarity and set against the market.
press
- “<p>REV Renewables (REV), an LS Power company and a developer, owner, and operator of renewable energy and energy storage projects, said the company marked a major milestone with the commissioning of its Tumbleweed Energy Storage facility in Kern County, California.</p> <p>The post <a href="https://www.powermag.com/rev-renewables-community-choice-aggregators-bring-energy-storage-project-online/">REV Renewables, Community Choice Aggregators Bring Energy Storage Project Online</a> appeared first on <a href="https://www.powermag.com">POWER Magazine</a>.</p> <p><img alt="REV Renewables energy stora”
- “<p>Soltec has announced that it is now able to provide PFE-compliant certification for its U.S. SFOne and SF7 series 1P and 2P trackers, reinforcing the company’s ability to support utility-scale solar projects in the U.S. under the new regulatory and market conditions.</p> <p>The post <a href="https://www.powermag.com/soltec-touts-pfe-compliant-certification-for-solar-trackers/">Soltec Touts PFE-Compliant Certification for Solar Trackers</a> appeared first on <a href="https://www.powermag.com">POWER Magazine</a>.</p> <p><img alt="Soltec SFOne solar tracker" class="attachment-post-thumbnail si”
- “<p>Comme elle l’a déjà fait pour l’hydrogène renouvelable, la Commission européenne lance une plateforme dédiée à faire rencontrer  </p> <p>L’article <a href="https://www.greenunivers.com/2026/06/bruxelles-lance-une-place-de-marche-pour-le-biomethane-427228/">Bruxelles lance une place de marché pour le biométhane</a> est apparu en premier sur <a href="https://www.greenunivers.com">GreenUnivers</a>.</p>”
IoT / sensor data
L'entreprise possède des données de capteurs en temps réel et historiques provenant d'un portefeuille diversifié d'actifs éoliens et solaires, fournissant les entrées à haute fréquence essentielles à la formation de modèles de détection d'anomalies.
Maintenance logs
Ce jeu de données comprend des journaux d'intervention et des rapports de défaillance détaillés, offrant les étiquettes de vérité terrain critiques requises pour former et valider des algorithmes de maintenance prédictive.
Industrial data
Greensolver agrège des données de performance sur plusieurs marchés européens, créant ainsi un benchmark unique qui peut être utilisé pour évaluer la précision des modèles et l'efficacité des actifs au niveau macro.
Marketplace
Dataset details
Geographic coverage
Global
Time range
Real-time (implies ongoing, with historical data likely available)
Update frequency
Real-time
Delivery
API
Formats
Time Series, Logs
License
One-time license for development and validation of predictive maintenance models within the energy sector.
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 proprietary, high-rarity dataset offers granular time-series maintenance logs and IoT data from a significant renewable energy portfolio, directly addressing the high-demand, high-growth predictive maintenance market. Its unique combination of failure history and operational data is critical for AI model development in a sector with substantial projected market expansion.
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
Greensolver Maintenance Logs — a Moderate maintenance logs dataset (Time Series modality) in the industrial domain. Primary AI use-case: Predictive Maintenance. Market signal: Global Predictive Maintenance market = $14.2B in 2025, CAGR 27.9% (source: Grand View Research). Investment score 72.8/100 (confidence 0.49). Recommended action: Acquire.
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