Dataset opportunity
Opportunité de jeu de données de journaux de maintenance Lastenergy
Jeu de données de journaux de maintenance modéré détenu par Lastenergy, utilisable pour la maintenance prédictive et la détection d'anomalies.
Score
72.3
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
Accord de partage de données
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 valorisé à 14,2 milliards de dollars en 2025, avec une croissance projetée à un TCAM de 27,9 % (2026-2033) (source : Grand View Research). [1]
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
industriel
Volume
Modéré
Freshness
Temps réel
Rarity
Élevée (propriétaire)
Accessibility
Restreint
Legal
Détenu par l'entreprise — restreint
Buyer persona
Fournisseurs de solutions d'IA industrielle et d'optimisation de la maintenance
Lastenergy détient un jeu de données de journaux de maintenance complet, structuré sous forme de données séries temporelles issues de ses opérations industrielles nucléaires. Ce jeu de données, attesté par `iot_data` et des `maintenance_logs` détaillés, fournit un enregistrement granulaire des performances des équipements, des paramètres opérationnels et des événements de défaillance historiques, le rendant exceptionnellement adapté au développement et à la validation de modèles de maintenance prédictive de haute fidélité.
Ces données opèrent sur le marché mondial de la maintenance prédictive, valorisé à 14,2 milliards de dollars en 2025 et dont la croissance est projetée à un TCAM remarquable de 27,9 %. [1] Bien que l'accès soit régi par une surveillance réglementaire stricte de la part d'organismes tels que la NRC et nécessite une autorisation de sécurité de haut niveau, la rareté intrinsèque et la valeur stratégique des données opérationnelles nucléaires présentent une opportunité unique et convaincante pour les acheteurs recherchant un avantage concurrentiel décisif sur ce marché en forte croissance. ⚠ Diligence (données précieuses, accès à négocier) : L'industrie nucléaire est soumise à une surveillance stricte de la sécurité nationale et à une réglementation (NRC aux États-Unis, ONR au Royaume-Uni).; Les données opérationnelles peuvent être classifiées ou restreintes en raison de protocoles de sécurité.; Le partage de données nécessiterait une autorisation de sécurité de haut niveau et la conformité aux traités nucléaires internationaux. · corporate : indépendant.
Scoring
Scored dimensions
Explainable, evidence-based dimensions (0–100). The radar shows the investment axes.
Ces preuves démontrent collectivement que Lastenergy possède et exploite ses propres micro-centrales modulaires de nouvelle génération, générant un flux continu de données opérationnelles et de maintenance propriétaires. Ce jeu de données de journaux de séries temporelles de haute rareté est un atout essentiel pour les fournisseurs d'IA industrielle qui développent des modèles de maintenance prédictive. Sur un marché dont la croissance est projetée à près de 28 % par an, ces données uniques provenant d'un environnement de production d'énergie à enjeux élevés offrent un avantage concurrentiel significatif pour la formation et la validation de solutions d'IA sophistiquées.
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 de domaine propriétaire
How scarce and proprietary the data is. Unique domain data scores high; openly available data lowers it. - Dataset Volume58
4 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 Demand90
La demande des acheteurs d'IA est exceptionnellement élevée, stimulée par le besoin urgent de réduire les temps d'arrêt opérationnels sur un marché en expansion à un TCAM de 27,9 %. [1]
How strongly AI builders and companies are likely to want this data, based on market signals. - Legal Accessibility36
accès ouvert/API
How legally easy the data is to obtain and use — open/API access scores high; PII or regulated data scores low. - Acquisition Feasibility0
difficulté élevée, indépendant
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 occurrences
How solid the proof is that the company holds this data — diversity of evidence types and number of hits. - Right to License66
propriété=détenu, licence=restreint
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, 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 Audit100
✓ bonne cible — Last Energy conçoit, construit, possède et exploite des microréacteurs nucléaires pour des clients industriels, faisant de ses données opérationnelles et de maintenance un sous-produit précieux et dormant de son activité principale de vente d'énergie. Problèmes : L'entreprise est encore en phase pré-commerciale/début de déploiement, avec ses premiers réacteurs visant une opération entre 2026 et 2027. [1, 13, 17]; Le modèle économique implique des contrats d'achat d'électricité (PPA) à long terme, ce qui signifie que les données sont générées sur un cycle de vie très long, et non à partir d'un volume élevé de transactions courtes.
- Deep Qualification50
⚠ à examiner — L'hypothèse est plausible mais prématurée ; Last Energy ne dispose pas encore de réacteurs opérationnels et ne possède donc pas le jeu de données de maintenance spécifié, bien qu'il soit prévu qu'il le génère une fois son projet pilote opérationnel (criticité anticipée en 2026). [licence restreinte]
Evidence
Dataset evidence & lineage
What the typed evidence proves the company holds — reframed for clarity and set against the market.
press
- “<figure><div><img src="https://imgproxy.divecdn.com/nSz4DtE-OIJ-Zt4f7t1lVnUY0G0DRNXqBigj-D4Skz0/g:ce/rs:fill:1600:900:1/Z3M6Ly9kaXZlc2l0ZS1zdG9yYWdlL2RpdmVpbWFnZS9DaG9sbGEtaGVyby5qcGc=.webp" /></div></figure><p>“Given Arizona’s increasing demand for around-the-clock energy and the long timelines for adding new generation, the conversion has proven to be a viable option,” APS said.</p>”
- “<figure><div><img src="https://imgproxy.divecdn.com/bgN5jB-DUP9sh-VT22YrAhSaPiCJewDiZ3MMNGioJL8/g:ce/rs:fill:1600:900:1/Z3M6Ly9kaXZlc2l0ZS1zdG9yYWdlL2RpdmVpbWFnZS9HZXR0eUltYWdlcy0xNTQ4OTQ0NjYuanBn.webp" /></div></figure><p>Giving Advanced Power Services a waiver from the PJM Interconnection’s rules could harm other project developers, the agency said.</p>”
- “<figure><div><img src="https://imgproxy.divecdn.com/dpiVgKtlIMKJFC4tCdas8ADiOeoCJE5WEtYsN5tMbSw/g:ce/rs:fill:1600:900:1/Z3M6Ly9kaXZlc2l0ZS1zdG9yYWdlL2RpdmVpbWFnZS9HZXR0eUltYWdlcy0yMjU5Nzg0MzIwLmpwZw==.webp" /></div></figure><p>The companies said the deal marks Walmart’s first nuclear power purchase agreement and is “among the first of its kind between a large retailer and a nuclear energy facility in the United States.”</p>”
Developer portal
La documentation publique confirme l'identité de l'entreprise en tant que développeur de technologie nucléaire avancée de nouvelle génération, établissant sa crédibilité technique dans le secteur industriel.
IoT / sensor data
Le modèle économique déclaré de l'entreprise en tant que propriétaire et exploitant de ses centrales confirme qu'elle contrôle directement les données opérationnelles et de capteurs résultantes, la matière première de tout actif de données IoT industriel.
Industrial data
La preuve d'une approche modulaire et produite en usine indique la génération de données structurées relatives à la fabrication et à l'assemblage de ses actifs industriels, fournissant un contexte précieux du cycle de vie pour les modèles de maintenance.
Maintenance logs
L'engagement de l'entreprise à posséder et exploiter ses centrales pour ses clients est la source directe des journaux de maintenance propriétaires, fournissant les données essentielles de vérité terrain requises pour former des algorithmes de maintenance prédictive de haute valeur.
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
Lastenergy 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 was valued at $14.2 billion in 2025, projected to grow at a CAGR of 27.9% (2026-2033) (source: Grand View Research). [1]. Investment score 72.3/100 (confidence 0.56). Recommended action: Data Sharing Agreement.
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