Dataset opportunity
Earthmill — Opportunità Dataset Log di Manutenzione
Dataset di log di manutenzione moderato detenuto da Earthmill, utilizzabile per la Manutenzione Predittiva e il Rilevamento di Anomalie.
Score
72.1
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
Acquisire
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
Il mercato globale dell'AI per la Manutenzione Predittiva delle Turbine Eoliche è stato valutato 1,24 miliardi di dollari nel 2024 e si prevede che raggiungerà 9,83 miliardi di dollari entro il 2033, con una crescita del 22,8% CAGR. [8]
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.
Concrete evidence this company actively cares about data — why it's ripe for the deal room.
Profile
Dataset profile
Type
Dataset Log di Manutenzione
Modality
Serie Temporali
Sector
industriale
Volume
Moderato
Freshness
In tempo reale
Rarity
Alta (proprietario)
Accessibility
Restricted
Legal
Proprietà mista — diritti di licenza da chiarire
Buyer persona
Fornitori di AI Industriale e Ottimizzazione della Manutenzione
Earthmill possiede un sostanziale set di dati Time Series composto da log di manutenzione e dati di sensori IoT dalla sua flotta aggregata di oltre 800 turbine eoliche. Questa raccolta di dati industriali e IoT fornisce una storia operativa dettagliata, inclusi registri di stress dei componenti, degrado delle prestazioni ed eventi di guasto. La sua struttura è ideale per addestrare algoritmi per il caso d'uso della Manutenzione Predittiva, consentendo ai modelli di prevedere guasti alle apparecchiature prima che si verifichino.
Questi dati sono eccezionalmente preziosi in un mercato in rapida crescita; il mercato globale dell'IA per la Manutenzione Predittiva delle Turbine Eoliche è stato valutato 1,24 miliardi di dollari nel 2024 e si prevede che crescerà a un CAGR del 22,8%. [8] Sebbene esistano complessità di accesso, come la proprietà condivisa dei dati con i proprietari delle turbine e la necessità di clausole specifiche per la condivisione dei dati, la rarità dell'asset lo rende un'acquisizione strategica. Essendo un dataset cross-manufacturer unico, offre una base completa per lo sviluppo di modelli predittivi robusti e indipendenti dal produttore in un mercato di questa dimensione di mercato. ⚠ Diligenza (dati preziosi, accesso da negoziare): La proprietà dei dati è probabilmente condivisa con i singoli proprietari delle turbine tramite contratti O&M.; L'accesso a dati di sensori ad alta risoluzione potrebbe richiedere clausole specifiche per la condivisione dei dati negli accordi di manutenzione.; L'azienda agisce come aggregatore di flotta per oltre 800 turbine, creando un dataset cross-manufacturer unico. · corporate: indipendente.
Scoring
Scored dimensions
Explainable, evidence-based dimensions (0–100). The radar shows the investment axes.
Questa evidenza dimostra collettivamente che Earthmill possiede un set di dati proprietario time-series di log di manutenzione dalla sua flotta di oltre 800 turbine nel Regno Unito. Questi dati sono la verità fondamentale essenziale per i fornitori di IA industriali che sviluppano algoritmi di manutenzione predittiva. In un mercato dell'IA per turbine eoliche che si prevede raggiungerà quasi 10 miliardi di dollari entro il 2033, questo set di dati abilita direttamente modelli che riducono i tempi di inattività, aumentano le prestazioni e catturano una quota di questo settore in rapida crescita.
See dimension details ↓- Dataset Specificity90
dominante 'log_di_manutenzione', settore industriale, 3 tipi specifici
How sharply the data targets a specific, hard-to-substitute domain or task. Niche, well-defined data scores higher than generic. - Dataset Rarity82
dati proprietari di dominio
How scarce and proprietary the data is. Unique domain data scores high; openly available data lowers it. - Dataset Volume52
3 hit di evidenza
Apparent scale of the data, inferred from the number of evidence hits and any explicit volume mentions. - Dataset Freshness82
tempo reale/streaming
How current the data stays — real-time/streaming scores highest, periodic dumps lower. - Training Value84
adatto per Manutenzione Predittiva
How useful the data is for the target AI use-case — its fit for model training or fine-tuning. - Buyer Demand92
Il mercato della manutenzione predittiva, che è il consumatore diretto di set di dati di log di manutenzione, dovrebbe crescere a un CAGR eccezionale del 32,32% dal 2026 al 2035, indicando una domanda massiccia e in rapida crescita per i dati necessari per
How strongly AI builders and companies are likely to want this data, based on market signals. - Legal Accessibility28
ristretto/sconosciuto
How legally easy the data is to obtain and use — open/API access scores high; PII or regulated data scores low. - Acquisition Feasibility30
difficoltà media, indipendente
How realistic it is to actually obtain the data, given access difficulty and the holder's corporate structure. - Evidence Strength62
3 tipi di evidenza, 3 hit
How solid the proof is that the company holds this data — diversity of evidence types and number of hits. - Right to License36
proprietà=mista, licenza=diritti_non_chiari
Whether the company can legally license the data out — based on ownership and licensing complexity. - Corporate Independence90
indipendente
Whether the holder can decide alone — an independent company scores higher than a subsidiary of a large group. - Data Orientation56
2 segnali di appetito per i dati (2 tipi)
How actively the company invests in data, measured by its data-appetite signals (hires, products, APIs…). - Dormant Data Surplus92
surplus=alto, 5 recenti segnali esterni — dati proprietari oltre a quanto già monetizzato
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 Audit100
✓ buon obiettivo — Earthmill è un ottimo obiettivo, essendo una PMI la cui attività principale è la manutenzione operativa di oltre 800 turbine eoliche, che genera dati di manutenzione e prestazioni preziosi e dormienti come sottoprodotto. Problemi: L'azienda è stata recentemente acquisita (febbraio 2026) da European Green Transition plc fuori liquidazione dalla sua precedente controllante, il che potrebbe complicare il processo decisionale; La nuova società madre, European Green Transition, ha anche acquisito una partecipazione di maggioranza in Anemos Analytics, una
Evidence
Dataset evidence & lineage
What the typed evidence proves the company holds — reframed for clarity and set against the market.
IoT / sensor data
Questa evidenza indica la presenza di dati di sensori IoT utilizzati per il monitoraggio delle condizioni, un input critico per i modelli AI che prevedono guasti e riducono i costi operativi.
Maintenance logs
Ciò conferma l'origine del set di dati dalle operazioni di servizio di un leader di mercato su oltre 800 turbine, fornendo i log di manutenzione su larga scala e reali necessari per addestrare e convalidare modelli AI accurati.
Industrial data
Questa evidenza indica dati strutturati su riparazioni e aggiornamenti industriali, che sono inestimabili per addestrare l'IA a raccomandare interventi specifici che aumentano le prestazioni ed estendono la durata degli asset.
Marketplace
Dataset details
Geographic coverage
UK
Time range
Real-time
Update frequency
Real-time
Delivery
API
Formats
Time Series, Logs
License
One-time license for internal use in developing predictive maintenance AI models for wind turbines.
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 is highly valuable due to its proprietary nature and direct application in the rapidly growing wind turbine predictive maintenance market. Its real-time freshness and moderate volume of logs from over 800 turbines make it a critical asset for AI vendors.
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
Earthmill Maintenance Logs — a Moderate maintenance logs dataset (Time Series modality) in the industrial domain. Primary AI use-case: Predictive Maintenance. Market signal: The global Wind Turbine Predictive Maintenance AI market was valued at $1.24 billion in 2024 and is projected to reach $9.83 billion by 2033, growing at a CAGR of 22.8%. [8]. Investment score 72.1/100 (confidence 0.49). Recommended action: Acquire.
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