Dataset opportunity
Opportunité de jeu de données de capteurs industriels — Solarfields
Jeu de données de capteurs industriels modéré détenu par Solarfields, utilisable pour la maintenance prédictive et la détection d'anomalies.
Score
75.1
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
Marché mondial de la maintenance prédictive dans le secteur de l'énergie atteignant 2,81 milliards de dollars en 2026, avec un TCAM de 25,05 % (2026-2031) (source : Mordor Intelligence).
Recent dated external facts that triggered this opportunity — auditable provenance.
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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
Solarfields détient un jeu de données de capteurs industriels substantiel composé de données séries temporelles provenant de ses plus de 100 parcs solaires. Ces données, générées par des systèmes physiques SCADA et IoT, incluent des données granulaires `industrial_data`, `geo_data` et `iot_data`, ce qui les rend très adaptées aux modèles de maintenance prédictive en fournissant des métriques de performance détaillées de marques matérielles spécifiques pour la prédiction de défaillances et l'optimisation opérationnelle.
Le marché mondial de la maintenance prédictive dans le secteur de l'énergie devrait atteindre 2,81 milliards de dollars en 2026, avec un TCAM projeté de 25,05 % jusqu'en 2031. Malgré la nécessité d'une extraction technique à partir des plateformes de gestion d'actifs, la rareté du jeu de données et son applicabilité directe à ce marché en forte croissance le rendent exceptionnellement précieux pour les acheteurs d'IA cherchant à minimiser les temps d'arrêt et à améliorer l'efficacité des actifs énergétiques. ⚠ Diligence (données précieuses, accès à négocier) : Données générées par des systèmes physiques SCADA et IoT dans plus de 100 parcs solaires ; Extraction technique à partir des plateformes de gestion d'actifs requise ; Données incluant des métriques de performance propriétaires de marques matérielles spécifiques · entreprise : indépendante.
Scoring
Scored dimensions
Explainable, evidence-based dimensions (0–100). The radar shows the investment axes.
Cette preuve confirme que Solarfields possède un jeu de données substantiel et propriétaire de relevés de capteurs industriels provenant de ses vastes opérations d'énergie renouvelable. La collection comprend des données séries temporelles en temps réel provenant de plus de 100 parcs solaires, de systèmes de stockage par batterie à grande échelle et de facteurs environnementaux corrélés. Pour les fournisseurs d'IA axés sur la maintenance prédictive, ce jeu de données est un atout rare pour la formation et la validation de modèles qui optimisent les performances des actifs et préviennent les défaillances, répondant directement à un marché énergétique mondial dont la croissance est projetée à 2,81 milliards de dollars d'ici 2026.
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 Demand92
la demande des acheteurs d'IA est extrêmement élevée, stimulée par la croissance rapide de la maintenance prédictive dans le marché de l'énergie, qui devrait croître à un TCAM de 25,05 %.
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, 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, 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 Audit92
✓ bonne cible — L'entreprise, désormais nommée Novar, développe et exploite des parcs solaires à grande échelle aux Pays-Bas, ce qui en fait un détenteur privilégié de données de capteurs précieuses et dormantes issues de son activité principale de production d'électricité. Problèmes : L'entreprise a été renommée de Solarfields à Novar en 2023 pour refléter une portée plus large incluant le stockage d'énergie et les réseaux intelligents. [1, 5, 6] ; L'entreprise est un leader du marché aux Pays-Bas, ce qui pourrait la rendre plus grande qu'une PME typique, bien que son nombre d'employés soit inférieur à 250. [1, 2, 9]
- Deep Qualification90
✓ réussite — Novar (anciennement Solarfields) est un détenteur de données ; son activité principale est le développement et la gestion d'actifs énergétiques, et non la vente de données. L'entreprise possède de précieuses données séries temporelles de capteurs industriels provenant de ses parcs solaires, un sous-produit plausible utilisé pour l'optimisation et la gestion opérationnelles.
Evidence
Dataset evidence & lineage
What the typed evidence proves the company holds — reframed for clarity and set against the market.
IoT / sensor data
Le jeu de données comprend des données séries temporelles granulaires provenant de capteurs IoT dans plus de 100 parcs solaires, capturant des métriques critiques telles que l'état de l'onduleur et l'efficacité des panneaux, essentielles au développement de modèles de prédiction de défaillance au niveau des composants.
Industrial data
Il contient des données séries temporelles opérationnelles provenant de systèmes de stockage par batterie à grande échelle, détaillant les cycles de charge/décharge et les performances thermiques pour des modèles d'IA visant à optimiser la santé et la longévité des batteries.
Geospatial data
La collection est enrichie de données environnementales tabulaires qui corrèlent les conditions spécifiques du site avec la production d'énergie sur divers lieux géographiques, permettant le développement de modèles prédictifs plus précis et conscients du contexte.
Marketplace
Dataset details
Detailed schema & sample available on access request.
Coverage
Scanned sources
Deliverable
Premium dataset report
Solarfields 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 in the Energy Market to reach $2.81 billion in 2026, with a CAGR of 25.05% (2026-2031) (source: Mordor Intelligence).. Investment score 75.1/100 (confidence 0.49). Recommended action: Acquire.
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