Dataset opportunity
Opportunité de jeu de données de télémétrie de capteurs — Voltfang
Jeu de données de télémétrie de capteurs modéré détenu par Voltfang, 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
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)
La taille du marché mondial de la maintenance prédictive était évaluée à 14,93 milliards USD en 2025 et devrait atteindre 245,73 milliards USD d'ici 2035, avec une croissance de 32,32 % (source : SNS Insider). [12]
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.
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 — licence claire · données personnelles identifiables/réglementées
Buyer persona
Vendeurs d'IA industrielle et d'optimisation de la maintenance
Voltfang détient un jeu de données substantiel de télémétrie de capteurs composé de données séries temporelles provenant de ses systèmes de stockage d'énergie par batterie (BESS) de seconde vie. Cette collection de données industrielles et de données IoT capture des métriques opérationnelles telles que la tension, le courant, la température et l'état de charge sur diverses chimies de batteries (NMC, LFP), la rendant hautement adaptée à la formation de modèles d'IA de maintenance prédictive pour prévoir la dégradation des batteries et prévenir les défaillances.
Le marché mondial de la maintenance prédictive est un secteur important et en croissance rapide, évalué à 14,93 milliards USD en 2025 et dont la croissance est projetée à un TCAM de 32,32 %. [12] Malgré les complexités d'accès telles que la propriété partagée des données et les protocoles de test propriétaires sensibles, la valeur unique du jeu de données sur ce marché de 245,73 milliards USD (d'ici 2035) est immense. [12] Il offre une opportunité rare de développer des modèles robustes pour l'industrie des BESS à forte demande, faisant de la négociation d'accès un investissement rentable. ⚠ Diligence (données précieuses, accès à négocier) : La propriété des données de télémétrie opérationnelle peut être partagée avec les propriétaires de BESS (par exemple, Aldi Nord, Aéroport de Stuttgart) ; Les protocoles de test propriétaires pour la caractérisation des batteries de seconde vie sont très sensibles ; Les données impliquent plusieurs chimies de batteries (NMC, LFP) provenant de divers équipementiers automobiles · entreprise : indépendante.
Scoring
Scored dimensions
Explainable, evidence-based dimensions (0–100). The radar shows the investment axes.
Ces preuves prouvent collectivement que Voltfang détient un jeu de données de séries temporelles propriétaire de haute rareté capturant les performances réelles des batteries de seconde vie sous contrainte opérationnelle. Les données, collectées via un pipeline IoT mature, documentent tout, de la télémétrie des capteurs internes aux tests de qualité et même aux performances financières dans le trading intrajournalier. Pour les vendeurs d'IA industrielle, il s'agit d'un atout unique pour construire et valider des modèles de maintenance prédictive pour un marché du stockage d'énergie en expansion rapide, projeté à plus de 245 milliards USD d'ici 2035.
See dimension details ↓- Dataset Specificity74
dominant 'données_iot', 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 propriétaires de domaine
How scarce and proprietary the data is. Unique domain data scores high; openly available data lowers it. - Dataset Volume52
3 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 tirée par le marché en expansion rapide de la maintenance prédictive, qui connaît une croissance de 32,32 % de TCAM, créant un fort besoin de données de télémétrie réelles de haute qualité pour former des modèles de prévision des défaillances. [12]
How strongly AI builders and companies are likely to want this data, based on market signals. - Legal Accessibility16
données personnelles identifiables/réglementées
How legally easy the data is to obtain and use — open/API access scores high; PII or regulated data scores low. - Acquisition Feasibility0
difficulté moyenne, indépendante
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 License58
propriété=mixte, licence=claire
Whether the company can legally license the data out — based on ownership and licensing complexity. - Corporate Independence90
indépendante
Whether the holder can decide alone — an independent company scores higher than a subsidiary of a large group. - Data Orientation56
2 signaux d'appétit pour les données (2 types)
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 Audit58
⚠ examen — L'activité principale de Voltfang est la vente de matériel (systèmes de stockage de batteries) associé à une plateforme logicielle intelligente (Venma) pour la gestion de l'énergie, ce qui est une forme de vente d'intelligence, ce qui en fait une mauvaise adéquation. Problèmes : Le produit principal de l'entreprise est la vente d'intelligence/logiciel d'IA. [7, 12, 19] ; Le modèle économique de l'entreprise consiste à vendre du matériel (stockage de batteries) combiné à un système de gestion de l'énergie (EMS) qui utilise l'IA pour optimiser les coûts énergétiques pour les clients ; Cet EMS, appelé Venma, est vendu comme un
- Deep Qualification80
✓ réussite — Voltfang est un intégrateur de systèmes BESS dont les données de télémétrie opérationnelle sont très plausibles et précieuses pour l'IA de maintenance prédictive, mais la propriété des données est probablement partagée avec les clients et régie par des droits peu clairs, ce qui complique l'accès direct.
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/eGMN0QVCPu3-VRb8TNotGIfu43f9YzWEC8wrBUpdkpw/g:ce/rs:fill:1600:900:1/Z3M6Ly9kaXZlc2l0ZS1zdG9yYWdlL2RpdmVpbWFnZS9wb3dlcm9ucHIxX05EM3I5NUguanBn.webp" /></div></figure><p>An executive for Sunrun said active “distributed power plant” programs like one in Puerto Rico underscore the resource’s potential.</p>”
- “<p>Ajouter une batterie à une centrale solaire, oui mais laquelle ? La jeune entreprise Forsyt Energy s’est penchée sur la question, en collaboration avec le bureau d’études Natural Power. L’entreprise a été</p> <p>L’article <a href="https://www.greenunivers.com/2026/06/comment-hybrider-une-centrale-solaire-avec-les-batteries-forsyt-et-natural-power-427649/">Comment hybrider une centrale solaire avec les batteries [Forsyt et Natural Power]</a> est apparu en premier sur <a href="https://www.greenunivers.com">GreenUnivers</a>.</p>”
- “<figure><div><img src="https://imgproxy.divecdn.com/rN3AFglIWg9l41ObPWvrTsgpVGdNUmm_H7RBq4l5VLI/g:ce/rs:fill:1600:900:1/Z3M6Ly9kaXZlc2l0ZS1zdG9yYWdlL2RpdmVpbWFnZS9HZXR0eUltYWdlcy00NjUwMjA1NTAuanBn.webp" /></div></figure><p>Platte River Power Authority plans to achieve 19 MW from customer-owned distributed resources by 2030, with the first virtual power plant programs launching this summer.</p>”
IoT / sensor data
L'entreprise exploite un pipeline de données IoT en direct, collectant la télémétrie des capteurs de plusieurs systèmes de gestion de batteries (BMS) et la centralisant dans le cloud pour une surveillance à distance.
Industrial data
Le jeu de données comprend des données de tests industriels qui décrivent la qualité, la sécurité et les performances des batteries de seconde vie provenant de différents fabricants, offrant une diversité inégalée pour la formation de modèles.
Transaction data
Le jeu de données est enrichi de manière unique avec des données transactionnelles issues du trading d'énergie intrajournalier, permettant aux modèles d'IA de corréler directement les performances de la batterie avec les résultats financiers et la volatilité du marché.
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 use in training predictive maintenance AI models. Usage restrictions may apply.
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 dataset's value is driven by its high rarity, proprietary nature, and direct application to the rapidly growing predictive maintenance market for energy storage systems. The real-time, time-series sensor telemetry offers unique insights for AI model training.
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
Voltfang 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 size was valued at USD 14.93 Billion in 2025 and is projected to reach USD 245.73 Billion by 2035, growing at a CAGR of 32.32% (source: SNS Insider). [12]. Investment score 47.5/100 (confidence 0.49). Recommended action: Acquire.
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