Dataset opportunity
Ingridcapacity — Opportunité de jeu de données de capteurs industriels
Jeu de données modéré de capteurs industriels détenu par Ingridcapacity, 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 = 12,3 milliards de dollars en 2024, TCAM de 29,7 %.
Recent dated external facts that triggered this opportunity — auditable provenance.
- 📰press2026-09-30
Ingrid Capacity och Mirova investerar i batterilager i Sverige och Finland
energinyheter.se ↗
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.
- 🧑💻Hiring a data role
Recrutement d'ingénieurs de données et de développeurs d'algorithmes pour l'optimisation du réseau
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
Restreint
Legal
Détenu par la société — droits de licence à clarifier
Buyer persona
Fournisseurs d'IA industrielle et d'optimisation de la maintenance
Ingridcapacity détient un jeu de données de capteurs industriels substantiel composé de données de séries temporelles à haute fréquence, incluant des `event_streams` et des `iot_data` de son portefeuille de 450 MW d'actifs énergétiques. Ces données opérationnelles granulaires sont idéalement adaptées à la formation de modèles sophistiqués de maintenance prédictive pour anticiper les défaillances d'équipement et optimiser les performances des actifs.
Le marché mondial de la maintenance prédictive était évalué à 12,3 milliards de dollars en 2024 et devrait croître à un TCAM de 29,7 %, démontrant une demande immense pour des données pertinentes. [7] Bien que l'accès nécessite de naviguer dans des complexités telles que les réglementations de sécurité nationale et la confidentialité des TSO/DSO, la rareté et l'applicabilité directe de ces données industrielles à un marché de grande valeur en font un atout convaincant pour les développeurs d'IA recherchant un avantage concurrentiel. ⚠ Diligence (données précieuses, accès à négocier) : Exploite une infrastructure énergétique critique qui peut impliquer des réglementations de sécurité nationale concernant le partage de données ; La propriété des données pour les actifs gérés (batteries tierces) doit être distinguée de leur propre portefeuille de 450 MW ; Les données de réseau à haute fréquence sont souvent soumises à des accords de confidentialité TSO/DSO. · corporate : indépendant.
Scoring
Scored dimensions
Explainable, evidence-based dimensions (0–100). The radar shows the investment axes.
Ces preuves démontrent collectivement qu'Ingridcapacity détient un jeu de données de séries temporelles propriétaire à grande échelle provenant d'actifs énergétiques industriels sous gestion active. Les données capturent les opérations en temps réel, y compris la participation à des marchés de fréquence et d'équilibrage à enjeux élevés, et se sont déjà avérées précieuses pour les prévisions d'apprentissage automatique. Pour les fournisseurs du marché en croissance rapide de la maintenance prédictive (12,3 milliards de dollars en 2024), ce jeu de données offre une opportunité rare de former et de valider des modèles sur des conditions opérationnelles diverses et réelles, répondant directement au besoin d'optimisation des actifs et de fiabilité.
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 de domaine
How scarce and proprietary the data is. Unique domain data scores high; openly available data lowers it. - Dataset Volume52
3 occurrences 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 Demand95
La demande pour ces données est tirée par le marché en forte croissance de la maintenance prédictive, qui se développe à un TCAM de 29,7 %. [7]
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 License70
propriété=détenu par la société, 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 Orientation39
1 signal d'appétit pour les données (1 type)
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 de l'entreprise consiste à vendre des services d'optimisation et de stabilité du réseau électrique, en utilisant ses propres logiciels et actifs physiques de batteries, ce qui en fait un vendeur d'intelligence, et non un détenteur de données dormantes. Problèmes : Le produit principal de l'entreprise est l'intelligence/logiciel : Le modèle économique d'Ingrid Capacity est de construire, posséder et exploiter des installations de stockage par batterie, puis d'utiliser sa technologie propriétaire ; Monétisation déjà en cours des données/informations : Le revenu principal de l'entreprise provient de la vente de ses solutions de stockage d'énergie et d'optimisation, et non d'une opération distincte ; Se décrit comme un fournisseur de logiciels : L'entreprise déclare explicitement qu'elle construit 'l'infrastructure et les logiciels' et exploite un 'système propriétaire de trading et d'optimisation'.
- Deep Qualification80
✓ passe — Ingrid Capacity est un candidat solide pour la détention de données. Elle développe et exploite un large portefeuille de systèmes de stockage d'énergie par batterie, en utilisant une plateforme propriétaire axée sur les données pour l'optimisation en temps réel, ce qui génère un jeu de données de capteurs industriels précieux. La propriété des données est mixte et les droits de licence sont flous en raison de la confidentialité probable des TSO/DSO et des réglementations de sécurité nationale.
Evidence
Dataset evidence & lineage
What the typed evidence proves the company holds — reframed for clarity and set against the market.
IoT / sensor data
Ces preuves indiquent un volume substantiel de données IoT provenant d'un portefeuille diversifié d'actifs gérés (450 MW), fournissant l'échelle et la variété nécessaires pour former des modèles robustes de maintenance prédictive.
Event streams
Le jeu de données comprend des flux d'événements de grande valeur provenant des marchés d'équilibrage d'énergie en temps réel, ce qui est essentiel pour les fournisseurs d'IA développant des modèles qui optimisent les performances des actifs par rapport à la fiabilité du réseau et aux demandes du marché.
Industrial data
Cela confirme la présence de données industrielles organisées, déjà structurées et validées par le moteur d'apprentissage automatique et d'optimisation du détenteur, réduisant considérablement les efforts de préparation des données pour un acheteur.
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
Ingridcapacity 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 = $12.3 Billion in 2024, CAGR 29.7% (source: Custom Market Insights). [7]. Investment score 47.5/100 (confidence 0.49). Recommended action: Acquire.
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