Dataset opportunity
Alcemi — Gelegenheid voor Industriële Sensordata
Matige dataset met industriële sensoren, eigendom van Alcemi, bruikbaar voor Voorspellend Onderhoud en Anomaliedetectie.
Score
73.2
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
Acquireer
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)
Wereldwijde Markt voor Voorspellend Onderhoud = $13,65 miljard in 2025, CAGR 24,30%.
Recent dated external facts that triggered this opportunity — auditable provenance.
- 📰press2026-08-12
CIP déploie la plus puissante batterie d’Europe, au Royaume-Uni
greenunivers.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.
Concrete evidence this company actively cares about data — why it's ripe for the deal room.
Profile
Dataset profile
Type
Dataset Industriële Sensoren
Modality
Tijdreeks
Sector
industrieel
Volume
Matig
Freshness
Real-time
Rarity
Hoog (propriëtair)
Accessibility
Beperkt
Legal
Eigendom van het bedrijf — licentierechten te verduidelijken
Buyer persona
Leveranciers van Industriële AI & Onderhoudsoptimalisatie
Alcemi bezit een waardevolle Dataset Industriële Sensoren bestaande uit Tijdreeksdata van zijn in het VK gevestigde energie-infrastructuur, inclusief `geo_data`, `industrial_data` en `iot_data`. Deze rijke, multimodale operationele data is direct toepasbaar voor het trainen van geavanceerde Voorspellend Onderhoudmodellen, waardoor AI-kopers storingen in apparatuur kunnen voorspellen en de prestaties van activa kunnen optimaliseren.
De bedrijfswaarde wordt onderstreept door de wereldwijde markt voor voorspellend onderhoud, die in 2025 een waarde had van $13,65 miljard en naar verwachting zal groeien met een 24,30% CAGR. [1] Ondanks complexiteiten in de toegang, zoals gedeeld databezit met partners zoals Copenhagen Infrastructure Partners en vertrouwelijkheidsovereenkomsten met National Grid, maken de zeldzaamheid en het real-world karakter van deze sitespecifieke industrial_data het een premium activa voor het verkrijgen van een concurrentievoordeel in een markt met hoge groei. ⚠ Zorgvuldigheid (waardevolle data, onderhandelbare toegang): Databezit kan gedeeld worden met investeringspartners zoals Copenhagen Infrastructure Partners (CIP); Grid-interactiedata kan onderworpen zijn aan vertrouwelijkheidsovereenkomsten van National Grid; Operationele data is gekoppeld aan specifieke fysieke infrastructuurlocaties in het VK · corporate: onafhankelijk.
Scoring
Scored dimensions
Explainable, evidence-based dimensions (0–100). The radar shows the investment axes.
Dit bewijs toont aan dat Alcemi een propriëtaire en waardevolle dataset van hoogfrequente sensordata van zijn grootschalige batterij-energieopslagsystemen bezit. Deze tijdreeksdata voedt direct de ontwikkeling van geavanceerde voorspellend onderhoudalgoritmen, een cruciale behoefte voor AI-leveranciers die zich richten op de industriële sector. Met de wereldwijde markt voor voorspellend onderhoud die naar verwachting $13,65 miljard zal bereiken tegen 2025 [1], biedt deze unieke dataset het ruwe materiaal om modellen te bouwen en te valideren die de prestaties van grid-schaalactiva optimaliseren en kostbare storingen voorkomen.
See dimension details ↓- Dataset Specificity90
dominant 'iot_data', sector industrieel, 3 specifieke types
How sharply the data targets a specific, hard-to-substitute domain or task. Niche, well-defined data scores higher than generic. - Dataset Rarity82
propriëtaire domeindata
How scarce and proprietary the data is. Unique domain data scores high; openly available data lowers it. - Dataset Volume52
3 bewijspunten
Apparent scale of the data, inferred from the number of evidence hits and any explicit volume mentions. - Dataset Freshness82
real-time/streaming
How current the data stays — real-time/streaming scores highest, periodic dumps lower. - Training Value84
geschikt voor Voorspellend Onderhoud
How useful the data is for the target AI use-case — its fit for model training or fine-tuning. - Buyer Demand90
AI-kopersvraag is uitzonderlijk hoog voor dit datatyp, gedreven door de snelle expansie van de markt voor Voorspellend Onderhoud, die groeit met een CAGR van 24,30%. [1]
How strongly AI builders and companies are likely to want this data, based on market signals. - Legal Accessibility28
beperkt/onbekend
How legally easy the data is to obtain and use — open/API access scores high; PII or regulated data scores low. - Acquisition Feasibility14
hoge moeilijkheidsgraad, onafhankelijk
How realistic it is to actually obtain the data, given access difficulty and the holder's corporate structure. - Evidence Strength62
3 bewijstypes, 3 hits
How solid the proof is that the company holds this data — diversity of evidence types and number of hits. - Right to License70
eigendom=bedrijfseigendom, licentie=rechten_onduidelijk
Whether the company can legally license the data out — based on ownership and licensing complexity. - Corporate Independence90
onafhankelijk
Whether the holder can decide alone — an independent company scores higher than a subsidiary of a large group. - Data Orientation56
2 databehoefte-signalen (2 types)
How actively the company invests in data, measured by its data-appetite signals (hires, products, APIs…). - Dormant Data Surplus92
overschot=hoog, 1 recent extern signaal — propriëtaire data buiten wat al gemonetiseerd is
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
✓ goed doelwit — Alcemi is een ontwikkelaar van energieopslag die grootschalige batterijfaciliteiten bouwt en exploiteert, waardoor het een sterk doelwit is aangezien de operationele sensordata van zijn activa een waardevol bijproduct is, niet zijn kernproduct. Kwesties: De primaire activa van het bedrijf (batterijopslagfaciliteiten) worden geleidelijk uitgerold, met het eerste grote project dat naar verwachting in oktober operationeel zal zijn
- Deep Qualification80
✓ geslaagd — Alcemi is een ontwikkelaar van grootschalige batterij-energieopslagprojecten, waardoor het bestaan van een dataset met industriële sensoren plausibel is, maar het databezit is complex vanwege grote investerings- en ontwikkelingspartnerschappen.
Evidence
Dataset evidence & lineage
What the typed evidence proves the company holds — reframed for clarity and set against the market.
IoT / sensor data
De dataset bevat hoogfrequente IoT-sensormetingen die de operationele gezondheid van batterij-energieopslagsystemen detailleren, inclusief laadstatus en temperatuur, wat essentieel is voor het trainen van modellen voor storingsvoorspelling.
Industrial data
Het bevat industriële tijdreeksdata die de realtime prestaties en reactie van de systemen op gridfrequentiefluctuaties vastleggen, wat een uniek inzicht biedt in het gedrag van activa onder operationele stress in de echte wereld.
Geospatial data
De houder bezit ook propriëtaire tabulaire data over geospatiale en technische factoren voor locatiekeuze, wat strategische inzichten biedt voor netwerkuitbreiding en kapitaaltoewijzingsmodellen.
Marketplace
Dataset details
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
Alcemi 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 = $13.65 billion in 2025, CAGR 24.30% (source: Fortune Business Insights). [1]. Investment score 73.2/100 (confidence 0.49). Recommended action: Acquire.
From the marketplace
Explore live data opportunities
Bargainhardware — Mogelijkheid voor dataset met onderhoudslogboeken
View opportunity →industrieelExplor — Industriële Operations Dataset Mogelijkheid
View opportunity →mobiliteitEhs Bv — Gegevensmogelijkheid voor Wettelijke Documenten
View opportunity →