Dataset opportunity
Opportunité de jeu de données de journaux de maintenance — Tado
Jeu de données modéré de journaux de maintenance détenu par Tado, 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
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 évalué à 13,4 milliards USD en 2025, avec une croissance projetée de 23,2 % en TCAM (2026-2035).
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
Time Series
Sector
autre
Volume
Modéré
Freshness
Temps réel
Rarity
Élevée (propriétaire)
Accessibility
Restreint
Legal
Propriété mixte — Sensible au GDPR (examen des données personnelles identifiables)
Buyer persona
Vendeurs de solutions d'IA industrielle et d'optimisation de la maintenance
Tado détient des données Time Series étendues de son écosystème de thermostats intelligents, y compris `iot_data`, `event_streams` et des `maintenance_logs` détaillés. Ces jeux de données capturent les modèles opérationnels et de défaillance réels des systèmes CVC, ce qui en fait une ressource de premier plan pour le développement d'un modèle de maintenance prédictive.
Le marché mondial de la maintenance prédictive est substantiel, évalué à 13,4 milliards USD en 2025 et devrait croître à un TCAM de 23,2 %. [9] Bien que l'accès nécessite de naviguer dans une sensibilité GDPR élevée en raison des modèles d'occupation des domiciles et de la propriété partagée des données, la rareté et la richesse de ces données de performance CVC réelles offrent un avantage concurrentiel significatif sur ce marché en croissance rapide. ⚠ Diligence (données précieuses, accès à négocier) : Les données impliquent des modèles de climatisation et d'occupation des domiciles privés (sensibilité GDPR élevée) ; la propriété est partagée avec les utilisateurs finaux ; nécessite une anonymisation ou un consentement spécifique pour une utilisation secondaire ; l'entreprise possède déjà un 'Energy Cockpit' et des produits d'équilibrage du réseau, suggérant qu'elle connaît la valeur des données. · corporate : indépendant.
Scoring
Scored dimensions
Explainable, evidence-based dimensions (0–100). The radar shows the investment axes.
Ces preuves prouvent collectivement que Tado possède un jeu de données propriétaire à grande échelle détaillant les performances réelles et les défaillances des systèmes CVC résidentiels. Cette collection unique de données de séries temporelles, y compris des codes d'erreur spécifiques et des journaux de performance, permet directement le développement d'algorithmes de maintenance prédictive. Pour les vendeurs de solutions d'IA industrielle et d'optimisation de la maintenance, ce jeu de données représente une opportunité rare d'entraîner des modèles capables d'anticiper les défaillances d'équipement, une capacité essentielle sur un marché mondial dont la croissance est projetée à plus de 23 % par an.
See dimension details ↓- Dataset Specificity74
dominant 'maintenance_logs', secteur autre, 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 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 Demand90
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 23,2 %. [9]
How strongly AI builders and companies are likely to want this data, based on market signals. - Legal Accessibility20
restreint/inconnu
How legally easy the data is to obtain and use — open/API access scores high; PII or regulated data scores low. - Acquisition Feasibility14
difficulté élevée, 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 License28
propriété=mixte, licence=sensible_gdpr
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 — 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 Tado est la vente de matériel et d'un service logiciel d'IA par abonnement qui fournit des informations sur les économies d'énergie, ce qui en fait une mauvaise cible car elle vend déjà de l'intelligence en tant que produit. Problèmes : L'activité principale de l'entreprise consiste à vendre des logiciels d'intelligence/IA, ce qui constitue un critère d'exclusion explicite ; le modèle économique repose sur un abonnement payant pour des fonctionnalités basées sur l'IA (AI Assist) qui optimisent la consommation d'énergie. [18, 19] ; l'entreprise est passée d'un vendeur de matériel à une 'Plateforme d'énergie domestique' qui vend 'le chauffage et la climatisation en tant que service'. [8, 11] ; les données collectées ne sont pas 'dormantes' ; elles sont le principal carburant des services d'IA/d'analyse pour lesquels ils facturent. [18, 19]
- Deep Qualification90
✓ réussite — Tado est un détenteur de données vendant du matériel de chauffage intelligent et des fonctionnalités logicielles par abonnement. Les données IoT sous-jacentes sont un sous-produit, pas le produit principal. La propriété est mixte en raison du GDPR et des données générées par l'utilisateur, et bien qu'aucune restriction de revente explicite n'ait été trouvée, les données sont très sensibles. L'étiquette 'Maintenance Logs' est cohérente avec leurs fonctionnalités de maintenance prédictive.
Evidence
Dataset evidence & lineage
What the typed evidence proves the company holds — reframed for clarity and set against the market.
IoT / sensor data
L'entreprise capture des données time-series en temps réel sur les conditions environnementales intérieures et l'activité de chauffage provenant de millions d'appareils connectés, fournissant un contexte essentiel pour les modèles de performance CVC.
Maintenance logs
Ce jeu de données contient des données de performance directes et des codes d'erreur de plus de 20 000 systèmes de chauffage connectés numériquement, offrant des journaux de référence essentiels pour l'entraînement d'algorithmes de défaillance prédictive.
Event streams
Tado agrège des flux de données qui corrèlent la demande d'énergie résidentielle avec des variables externes telles que la météo et la tarification dynamique, une entrée précieuse pour les solutions d'optimisation énergétique et de gestion du réseau.
Marketplace
Dataset details
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
Tado Maintenance Logs — a Moderate maintenance logs dataset (Time Series modality) in the other domain. Primary AI use-case: Predictive Maintenance. Market signal: Global Predictive Maintenance market was valued at USD 13.4 billion in 2025, projected to grow at a 23.2% CAGR (2026-2035). [9]. Investment score 47.5/100 (confidence 0.49). Recommended action: Data Sharing Agreement.
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