Dataset opportunity
Opportunité de jeu de données de capteurs industriels — Return
Jeu de données modéré de capteurs industriels détenu par Return, utilisable pour la maintenance prédictive et la détection d'anomalies.
Score
45
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 14,2 milliards USD en 2025, avec une croissance projetée à un TCAM de 27,9 %.
Recent dated external facts that triggered this opportunity — auditable provenance.
- 📰press2026-09-01
Gigabatterij van 800 megawattuur voor Groningen: Vattenfall en Return tekenen historische deal
solarmagazine.nl ↗
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
Logiciel qui répond en temps réel / transforme les données en décisions
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
Partielle
Legal
Détenu par la société — licence claire
Buyer persona
Fournisseurs d'IA industrielle et d'optimisation de la maintenance
Return détient un jeu de données propriétaire de capteurs industriels composé de télémétrie séries temporelles à haute fréquence provenant de ses systèmes de stockage d'énergie par batterie (BESS) à grande échelle, qu'elle possède et exploite. Ces `iot_data` opérationnels, y compris les `event_streams` et les `industrial_data`, fournissent des informations granulaires et réelles sur les performances et la dégradation des actifs, ce qui les rend exceptionnellement bien adaptés au développement de modèles d'IA de maintenance prédictive.
Le marché mondial de la maintenance prédictive était évalué à 14,2 milliards USD en 2025 et devrait croître à un TCAM remarquable de 27,9 %. [2] Bien que l'accès à ces données soit négocié en raison de leur origine à partir d'actifs physiques de valeur, leur rareté et leur applicabilité directe pour la modélisation du réseau et l'IA de dégradation des batteries offrent une valeur externe significative, justifiant l'investissement pour les acheteurs recherchant un avantage concurrentiel sur ce marché en expansion rapide. ⚠ Diligence (données précieuses, accès à négocier) : Les données sont générées par des actifs énergétiques physiques détenus et exploités par la société ; Comprend de la télémétrie à haute fréquence provenant de systèmes de batteries à grande échelle (BESS) ; Les données opérationnelles sont utilisées pour l'optimisation interne mais détiennent une valeur externe significative pour la modélisation du réseau et l'IA de dégradation des batteries. · entreprise : indépendante.
Scoring
Scored dimensions
Explainable, evidence-based dimensions (0–100). The radar shows the investment axes.
Cette preuve confirme que Return génère des données propriétaires de séries temporelles de première partie à partir de ses propres solutions de stockage d'énergie à grande échelle en Europe. Pour les fournisseurs d'IA industrielle, ce jeu de données est une opportunité rare d'entraîner et de valider des modèles de maintenance prédictive sur des données opérationnelles réelles provenant de systèmes d'équilibrage du réseau. Sur un marché dont la croissance est projetée à près de 28 % par an, ces données uniques offrent un avantage concurrentiel significatif en permettant une prédiction de défaillance et une optimisation des actifs plus précises pour le secteur en pleine expansion des énergies propres.
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 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 extrêmement élevée, stimulée par l'expansion rapide du marché de la maintenance prédictive, qui devrait croître à un TCAM de 27,9 %. [2]
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 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 License92
propriété=détenu par la société, 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 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 Audit50
⚠ examen — L'activité principale de la société est de fournir un 'stockage en tant que service' en construisant et en exploitant des systèmes de batteries à grande échelle, et non de générer des données en tant que sous-produit d'une autre activité opérationnelle. Problèmes : L'activité principale est de fournir un service d'infrastructure énergétique, et non une activité opérationnelle non liée aux données ; Le produit de la société est l'accès à sa plateforme et à son réseau de solutions de stockage d'énergie. [3] ; Il s'agit d'un fournisseur de services/infrastructure, ce qui est explicitement exclu par l'ICP ; La société est une plateforme qui investit dans et soutient des projets d'énergie propre, ce qui est un modèle financier/d'investissement, et non opérationnel au sens de
- Deep Qualification90
✓ réussite — Return est un détenteur de données. Elle construit, possède et exploite des systèmes de stockage de batteries à grande échelle, vendant du stockage en tant que service. Les données des capteurs opérationnels sont un sous-produit de son activité principale et sont détenues par la société, ce qui en fait une cible solide.
Evidence
Dataset evidence & lineage
What the typed evidence proves the company holds — reframed for clarity and set against the market.
IoT / sensor data
Il s'agit de données IoT propriétaires générées par la gestion intelligente des flux d'énergie au sein de l'infrastructure de stockage d'énergie détenue et exploitée par la société, cruciales pour la construction de modèles d'optimisation des performances des actifs.
Industrial data
Cette preuve indique des données de capteurs industriels de grande valeur provenant de systèmes de stockage de batteries activement utilisés pour l'équilibrage du réseau, une entrée clé pour les fournisseurs d'IA améliorant la stabilité du réseau et l'efficacité opérationnelle.
Event streams
Cela indique la présence de flux d'événements en temps réel générés par les systèmes logiciels qui connectent et gèrent leurs actifs énergétiques distribués, essentiels pour le développement d'algorithmes de contrôle réactifs et de détection d'anomalies.
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
Return 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 USD 14.2 billion in 2025, projected to grow at a CAGR of 27.9% (source: Grand View Research). [2]. Investment score 45.0/100 (confidence 0.49). Recommended action: Acquire.
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