Dataset opportunity
Opportunità di Dataset di Sensori Industriali — Return
Dataset moderato di sensori industriali detenuto da Return, utilizzabile per la Manutenzione Predittiva e il Rilevamento di Anomalie.
Score
45
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 size (indicative estimate)
Il mercato globale della Manutenzione Predittiva è stato valutato a 14,2 miliardi di USD nel 2025, con una proiezione di crescita a un CAGR del 27,9%.
Recent dated external facts that triggered this opportunity — auditable provenance.
- 📰press2026-09-01
Gigabatterij van 800 megawattuur voor Groningen: Vattenfall en Return tekenen historische deal
solarmagazine.nl ↗
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.
- 🧑💻Hiring a data role
Software che risponde in tempo reale / trasforma i dati in decisioni
source ↗
Profile
Dataset profile
Type
Dataset di Sensori Industriali
Modality
Time Series
Sector
industriale
Volume
Moderato
Freshness
Tempo reale
Rarity
Alta (proprietario)
Accessibility
Parziale
Legal
Di proprietà dell'azienda — pulito da licenziare
Buyer persona
Fornitori di IA Industriale e Ottimizzazione della Manutenzione
Return detiene un Dataset Proprietario di Sensori Industriali composto da telemetria Time Series ad alta frequenza dai suoi sistemi di accumulo di energia a batteria (BESS) su larga scala, di sua proprietà e gestiti. Questi `iot_data` operativi, inclusi `event_streams` e `industrial_data`, forniscono insight granulari e reali sulle prestazioni e sul degrado degli asset, rendendoli eccezionalmente adatti allo sviluppo di modelli di IA per la Manutenzione Predittiva.
Il mercato globale della Manutenzione Predittiva è stato valutato a 14,2 miliardi di USD nel 2025 e si prevede che crescerà a un notevole CAGR del 27,9%. [2] Sebbene l'accesso a questi dati sia negoziato a causa della loro origine da preziosi asset fisici, la loro rarità e applicabilità diretta per la modellazione della rete e l'IA per il degrado delle batterie offrono un significativo valore esterno, giustificando l'investimento per gli acquirenti che cercano un vantaggio competitivo in questo mercato in rapida espansione. ⚠ Diligenza (dati preziosi, accesso da negoziare): I dati sono generati da asset fisici di accumulo di energia di proprietà e gestiti dall'azienda.; Include telemetria ad alta frequenza da sistemi di batterie su larga scala (BESS).; I dati operativi sono utilizzati per l'ottimizzazione interna ma detengono un significativo valore esterno per la modellazione della rete e l'IA per il degrado delle batterie. · corporate: indipendente.
Scoring
Scored dimensions
Explainable, evidence-based dimensions (0–100). The radar shows the investment axes.
Questa evidenza conferma che Return genera dati proprietari, first-party, di serie temporali dalle proprie soluzioni di accumulo di energia su larga scala in tutta Europa. Per i fornitori di IA industriale, questo dataset è una rara opportunità per addestrare e validare modelli di manutenzione predittiva su dati operativi reali da sistemi di bilanciamento della rete. In un mercato che si prevede crescerà quasi del 28% annuo, questi dati unici offrono un significativo vantaggio competitivo consentendo una previsione dei guasti più accurata e un'ottimizzazione degli asset per il settore in rapida espansione dell'energia pulita.
See dimension details ↓- Dataset Specificity90
dominante 'iot_data', 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 di dominio proprietari
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 la Manutenzione Predittiva
How useful the data is for the target AI use-case — its fit for model training or fine-tuning. - Buyer Demand95
la domanda degli acquirenti di IA è estremamente alta, guidata dalla rapida espansione del mercato della Manutenzione Predittiva, che si prevede crescerà a un CAGR del 27,9%. [2]
How strongly AI builders and companies are likely to want this data, based on market signals. - Legal Accessibility50
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 License92
proprietà=di proprietà dell'azienda, licenza=pulita
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 Orientation39
1 segnale di appetito per i dati (1 tipo)
How actively the company invests in data, measured by its data-appetite signals (hires, products, APIs…). - Dormant Data Surplus92
surplus=alto, 1 segnale esterno recente — dati proprietari oltre a quelli già monetizzati
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 Audit50
⚠ revisione — Il core business dell'azienda è fornire 'storage-as-a-service' costruendo e gestendo sistemi di accumulo di batterie su larga scala, non generando dati come sottoprodotto di un'altra attività operativa. Problemi: Il core business è fornire un servizio di infrastruttura energetica, non un'attività operativa non legata ai dati.; Il prodotto dell'azienda è l'accesso alla sua piattaforma e alla rete di soluzioni di accumulo di energia. [3]; Questo è un fornitore di servizi/infrastrutture, che è esplicitamente escluso dall'ICP.; L'azienda è una piattaforma che investe e supporta progetti di energia pulita, che è un modello finanziario/di investimento, non operativo nel senso di
- Deep Qualification90
✓ superato — Return è un data_holder. Costruisce, possiede e gestisce sistemi di accumulo di batterie su larga scala, vendendo storage-as-a-service. I dati dei sensori operativi sono un sottoprodotto della sua attività principale e sono di proprietà dell'azienda, rendendola un obiettivo forte.
Evidence
Dataset evidence & lineage
What the typed evidence proves the company holds — reframed for clarity and set against the market.
IoT / sensor data
Questi sono dati IoT proprietari generati dalla gestione intelligente dei flussi energetici all'interno dell'infrastruttura di accumulo di energia di proprietà e gestita dall'azienda, cruciali per la costruzione di modelli di ottimizzazione delle prestazioni degli asset.
Industrial data
Questa evidenza indica dati di sensori industriali di alto valore provenienti da sistemi di accumulo di batterie attivamente utilizzati per il bilanciamento della rete, un input chiave per i fornitori di IA che migliorano la stabilità della rete e l'efficienza operativa.
Event streams
Ciò indica la presenza di flussi di eventi in tempo reale generati dai sistemi software che collegano e gestiscono i loro asset energetici distribuiti, essenziali per lo sviluppo di algoritmi di controllo reattivi e di rilevamento delle anomalie.
Marketplace
Dataset details
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
Return 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 market was valued at USD 14.2 billion in 2025, projected to grow at a CAGR of 27.9% (source: Grand View Research). [2]. Investment score 45.0/100 (confidence 0.49). Recommended action: Acquire.
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