Dataset opportunity
Voltalis — Opportunité de jeu de données de télémétrie de capteurs
Jeu de données de télémétrie de capteurs modéré détenu par Voltalis, utilisable pour la maintenance prédictive et la détection d'anomalies.
Score
72.4
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
Marché mondial de la maintenance prédictive = 14,29 milliards de dollars en 2025, TCAC 27,9 % (2026-2033)
Recent dated external facts that triggered this opportunity — auditable provenance.
- 📰press2026-06-04
Colorado co-op delivers 100% renewables in March, a first
utilitydive.com ↗ - 📰press2026-06-04
Les petites toitures solaires deviennent un produit comme les autres
greenunivers.com ↗ - 📰press2026-06-04
MISO’s resource outlook improves as forecast generation additions outpace demand growth
utilitydive.com ↗ - 📰press2026-06-03
DTE Energy partners with LG to deploy 6 GWh of battery storage
utilitydive.com ↗ - 📰press2026-06-03
Google to fund 100-MW virtual power plant in PJM in ‘first-of-its-kind’ deal
utilitydive.com ↗
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 télémétrie de capteurs
Modality
Séries temporelles
Sector
autre
Volume
Modéré
Freshness
Temps réel
Rarity
Élevée (propriétaire)
Accessibility
Restreint
Legal
Propriété mixte — Sensible au RGPD (examen des PII)
Buyer persona
Fournisseurs d'IA industrielle et d'optimisation de la maintenance
Voltalis détient un riche jeu de données de télémétrie de capteurs de données de séries temporelles, englobant des flux d'événements, des données géographiques, des données industrielles et des données IoT. Ces informations à haute fréquence, collectées à partir d'appareils installés chez les clients, sont particulièrement adaptées aux applications de maintenance prédictive en permettant l'identification de modèles subtils et d'anomalies critiques pour prévoir les pannes potentielles d'équipements et optimiser les calendriers de maintenance.
Le marché mondial de la maintenance prédictive est substantiel, estimé à 14,29 milliards de dollars en 2025 et projeté à atteindre 98,16 milliards de dollars d'ici 2033, avec un TCAC de 27,9 %. Cette demande significative du marché est tirée par le potentiel de réduire drastiquement les coûteux temps d'arrêt imprévus, dont les coûts médians atteignent environ 125 000 dollars par heure dans certaines industries. Malgré la complexité d'accès due aux informations personnelles nécessitant une conformité au RGPD et le fait que les données soient un sous-produit des services de Voltalis plutôt qu'une vente directe, la rareté et la pertinence opérationnelle de ces données granulaires et réelles les rendent exceptionnellement précieuses pour les cas d'utilisation avancés des acheteurs d'IA. ⚠ Diligence (données précieuses, accès à négocier) : Les données contiennent des informations personnelles, nécessitant une stricte conformité au RGPD ; Les données sont collectées chez les clients via des appareils installés ; Voltalis est rémunéré par les réseaux électriques pour ses services, et non directement par la vente de données brutes. · entreprise : indépendante.
Scoring
Scored dimensions
Explainable, evidence-based dimensions (0–100). The radar shows the investment axes.
Voltalis propose un jeu de données propriétaire d'une grande échelle exceptionnelle, comprenant plus de 200 milliards de points de données de séries temporelles provenant de plus de 1,5 million d'appareils connectés et 10 milliards d'ordres de réduction de puissance en temps réel. Ces données uniques de télémétrie de capteurs et de consommation industrielle sont très précieuses pour les fournisseurs d'IA industrielle et d'optimisation de la maintenance, répondant directement au marché mondial de la maintenance prédictive en pleine expansion, évalué à 14,29 milliards de dollars. Sa profondeur et ses informations opérationnelles en temps réel sur divers équipements en font un atout essentiel pour le développement de modèles d'IA avancés et l'optimisation des performances des actifs.
See dimension details ↓- Dataset Specificity86
données 'iot_data' dominantes, secteur autre, 4 types spécifiques
How sharply the data targets a specific, hard-to-substitute domain or task. Niche, well-defined data scores higher than generic. - Dataset Rarity94
données de domaine propriétaires
How scarce and proprietary the data is. Unique domain data scores high; openly available data lowers it. - Dataset Volume58
4 correspondances 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 Value94
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
Le marché de la maintenance prédictive basée sur l'IA, qui repose fortement sur les données de télémétrie des capteurs, devrait croître à un TCAC de 39,5 % de 1,77 milliard USD en 2025 à 19,27 milliards USD d'ici 2032, indiquant une demande très élevée et en forte augmentation de la part des acheteurs.
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 Feasibility30
difficulté moyenne, 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 correspondances
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_au_rgpd
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 signaux d'appétit pour les données (0 types)
How actively the company invests in data, measured by its data-appetite signals (hires, products, APIs…). - Dormant Data Surplus92
surplus=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 — Voltalis est une cible solide car ils opèrent une activité réelle (réponse à la demande d'énergie) qui génère une vaste quantité de données de télémétrie de capteurs propriétaires en tant que sous-produit, qu'ils ne commercialisent pas actuellement.
Evidence
Dataset evidence & lineage
What the typed evidence proves the company holds — reframed for clarity and set against the market.
IoT / sensor data
Ceci représente une collection massive de télémétrie de capteurs IoT provenant de plus de 1,5 million d'appareils connectés, accumulant plus de 200 milliards de points de données et 10 milliards d'ordres de réduction de puissance, offrant une échelle inégalée pour l'entraînement de modèles de maintenance prédictive sur diverses performances d'équipements et réponses opérationnelles.
Industrial data
Cette preuve détaille des données granulaires de consommation d'énergie, ventilées par usages spécifiques comme le chauffage et l'eau chaude, disponibles en unités monétaires et énergétiques, ainsi que la consommation historique et prévue, offrant des informations critiques sur les modèles d'utilisation au niveau des appareils, essentielles pour identifier les anomalies d'efficacité et prédire les pannes d'équipement.
Geospatial data
Ces données tabulaires révèlent des variations géographiques significatives des coûts énergétiques et des modèles de consommation à travers différentes régions, fournissant des informations contextuelles précieuses pour comprendre les facteurs régionaux influençant les performances des équipements et les besoins de maintenance.
Event streams
Ce flux d'événements en temps réel capture la coordination active et l'agrégation des réductions de consommation d'électricité à travers des millions de types d'équipements flexibles, y compris les chauffages, les unités de climatisation et les chargeurs de VE, offrant des informations uniques sur la manière dont divers actifs industriels répondent aux signaux de contrôle dynamiques, cruciales pour le développement de stratégies de maintenance proactives.
Marketplace
Dataset details
Geographic coverage
Global
Time range
Real-time
Update frequency
Real-time
Delivery
API
Formats
Time Series, JSON
License
One-time license for predictive maintenance and industrial AI use cases. Specific terms to be negotiated.
Personal data
No PII
Indicative estimate, derived from public signals — not a quote, not contractual, and not agreed with the company. Is this your company? Correct it.
This proprietary, high-volume sensor telemetry dataset from over 1.5 million devices offers unique insights for predictive maintenance. Its value is amplified by the rapidly growing global predictive maintenance market, projected to exceed $98 billion by 2033.
Detailed schema & sample available on access request.
Want this data?
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
Voltalis Sensor Telemetry — a Moderate sensor telemetry dataset (Time Series modality) in the other domain. Primary AI use-case: Predictive Maintenance. Market signal: Global Predictive Maintenance market = $14.29 billion in 2025, CAGR 27.9% (2026-2033). Investment score 72.4/100 (confidence 0.56). Recommended action: Data Sharing Agreement.
From the marketplace
Explore live data opportunities
Clevon — Opportunité de jeu de données de télémétrie de mobilité
View opportunity →mobilitéHemisphere Freight — Opportunité de jeu de données de base de connaissances
View opportunity →financeSinloc — Opportunité de jeu de données de marchés publics
View opportunity →Data Academy
Learn before you deal
- Votre langue rare est introuvable pour l'IA3 min read
- Vos images spécialisées sont rares3 min read
- Acheter de la donnée rare, en conformité3 min read
News & Insights
Latest from the briefing
- Pouvez-vous vendre légalement des données clients ? Le cadre de monétisation du RGPD
- 8 étapes pour une vente de données structurée : le playbook du courtier professionnel
- Comment valoriser votre jeu de données : 4 modèles éprouvés pour la licence de données d'IA