Dataset opportunity
Edina — Gelegenheid voor dataset met onderhoudslogboeken
Dataset met onderhoudslogboeken, beheerd door Edina, bruikbaar voor voorspellend onderhoud en anomaliedetectie.
Score
73.1
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
56%
Action
Partnerschap (groepsniveau)
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
Wereldwijde markt voor voorspellend onderhoud = $10,6 miljard in 2024, CAGR 35,1% (bron: MarketsandMarkets)
Recent dated external facts that triggered this opportunity — auditable provenance.
- 📰press2026-07-28
Viridi BESS Installed at Oak Ridge Lab as Part of Grid Technology Research
powermag.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.
- 📣Press / announcement
Eerste kleine generator die deelneemt aan het balanceringsmechanisme van National Grid
source ↗
Profile
Dataset profile
Type
Dataset met onderhoudslogboeken
Modality
Tijdreeks
Sector
industrieel
Volume
Gemiddeld
Freshness
Real-time
Rarity
Hoog (propriëtair)
Accessibility
Gedeeltelijk
Legal
Gemengd eigendom — schoon om te licentiëren
Buyer persona
Leveranciers van industriële AI en onderhoudsoptimalisatie
Deze Dataset met onderhoudslogboeken van Edina biedt uitgebreide tijdreeksgegevens die ideaal zijn voor toepassingen op het gebied van voorspellend onderhoud. Het bevat propriëtaire, geaggregeerde telemetriegegevens en gedetailleerde onderhoudsgeschiedenissen van een significant 27% marktaandeel in het VK van gasmotoren, waarvan vele opereren in kritieke omgevingen zoals ziekenhuizen en datacenters. Dit biedt een rijke, real-world basis voor het trainen van robuuste AI-modellen.
De wereldwijde markt voor voorspellend onderhoud beleeft een explosieve groei, met een verwachte uitbreiding van $10,6 miljard in 2024 tot $47,8 miljard in 2029, met een massale 35,1% CAGR [1]. Ondanks toegangscomplexiteiten vanwege de propriëtaire aard van de gegevens en de generatie ervan op klantlocaties, maken de zeldzaamheid en directe toepasbaarheid op deze waardevolle markt het een cruciaal bezit voor AI-kopers die een concurrentievoordeel willen behalen. ⚠ Zorgvuldigheid (waardevolle gegevens, onderhandelbare toegang): Dochteronderneming van EPAL, een joint venture tussen het Indiase EESL en het Britse EnergyPro; Gegevens worden gegenereerd door activa die vaak op klantlocaties (ziekenhuizen, datacenters) staan; De propriëtaire laag bestaat uit geaggregeerde telemetrie en onderhoudsgeschiedenis over een marktaandeel van 27% in het VK van gasmotoren · corporate: dochteronderneming van EnergyPro Assets Limited (EPAL) / EESL.
Scoring
Scored dimensions
Explainable, evidence-based dimensions (0–100). The radar shows the investment axes.
Dit bewijs toont gezamenlijk aan dat Edina een propriëtaire dataset met een hoge zeldzaamheid van onderhoudslogboeken en bijbehorende real-time IoT-gegevens bezit van een groot portfolio aan Britse en Ierse energieopwekkingsactiva. Deze unieke combinatie van historische storingsrecords en live operationele gegevens is een prime acquisitie voor industriële AI-leveranciers die oplossingen voor de volgende generatie voorspellend onderhoud bouwen. In een markt die jaarlijks met meer dan 35% groeit, biedt deze tijdreeks dataset een cruciale kans om algoritmen te trainen en te valideren op real-world activaprestaties, een belangrijk onderscheidend vermogen voor het optimaliseren van industriële operaties.
See dimension details ↓- Dataset Specificity90
dominant 'onderhoudslogboeken', sector industrieel, 3 specifieke typen
How sharply the data targets a specific, hard-to-substitute domain or task. Niche, well-defined data scores higher than generic. - Dataset Rarity82
propriëtaire domeingegevens
How scarce and proprietary the data is. Unique domain data scores high; openly available data lowers it. - Dataset Volume58
4 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 Demand95
AI-kopersvraag is uitzonderlijk hoog, gedreven door de snelle expansie van de wereldwijde markt voor voorspellend onderhoud, die naar verwachting zal groeien met een **CAGR van 35,1%** [1].
How strongly AI builders and companies are likely to want this data, based on market signals. - Legal Accessibility62
open/API-toegang
How legally easy the data is to obtain and use — open/API access scores high; PII or regulated data scores low. - Acquisition Feasibility0
gemiddelde moeilijkheidsgraad, dochteronderneming van EnergyPro Assets Limited (EPAL) / EESL
How realistic it is to actually obtain the data, given access difficulty and the holder's corporate structure. - Evidence Strength74
4 bewijstypen, 4 hits
How solid the proof is that the company holds this data — diversity of evidence types and number of hits. - Right to License58
eigendom=gemengd, licentiëring=schoon
Whether the company can legally license the data out — based on ownership and licensing complexity. - Corporate Independence50
dochteronderneming van EnergyPro Assets Limited (EPAL) / EESL
Whether the holder can decide alone — an independent company scores higher than a subsidiary of a large group. - Data Orientation39
1 datasignalen (1 typen)
How actively the company invests in data, measured by its data-appetite signals (hires, products, APIs…). - Dormant Data Surplus92
overschot=hoog, 1 recente externe signalen — propriëtaire gegevens buiten wat al wordt gemonetiseerd
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
✓ goed doelwit — Edina is een sterk doelwit omdat het energiecentrales ontwerpt, installeert en onderhoud/asset-care levert, een kernactiviteit die inherent waardevolle onderhoudslogboekgegevens produceert als bijproduct, en het lijkt geen gegevens of AI-software als product te verkopen. Kwesties: Het bedrijf is eigendom van Energy Efficiency Services Limited (EESL), een groot Energy Service Company onder het Indiase Ministerie van Energie, wat de deal kan compliceren
- Deep Qualification80
⚠ moet worden beoordeeld — Edina is een dienstverlener voor energieactiva, geen gegevensverkoper; de 'Dataset met onderhoudslogboeken' is een plausibel bijproduct van zijn kernactiviteiten, maar het eigendom is gemengd/beperkt omdat het op klantlocaties wordt gegenereerd, en het komt niet overeen met de gespecificeerde nichegegevens. [licentie beperkt; entiteit bezit niet de kenmerkende gegevens van de niche: De geïdentificeerde dataset is 'Onderhoudslogboeken' voor gasmotoren, wat verband houdt met voorspellend onderhoud van machines, terwijl de niche 'Energieopslag & Netmodernisering' wordt gedefinieerd door gegevens over 'Batterijtechnologiespecificaties, netintegratieprojecten, energieopslagcapaciteitsgegevens'.]
Evidence
Dataset evidence & lineage
What the typed evidence proves the company holds — reframed for clarity and set against the market.
Developer portal
Het portaal van het bedrijf toont zijn technische expertise in het leveren van grootschalige batterij-energieopslagsystemen, wat hun rol als geavanceerde technische operator die waardevolle industriële activa beheert, bevestigt.
IoT / sensor data
Edina legt real-time IoT-gegevens vast van industriële gasmotoren, wat de gedetailleerde, tijdreeksmetrieken over prestaties en verbruik levert die essentieel zijn voor het trainen van voorspellende onderhoudsalgoritmen.
Maintenance logs
Het bedrijf beheert uitgebreide onderhoudslogboeken voor een groot portfolio aan energieopwekkingsactiva, wat de kritieke historische gebeurtenisgegevens — de grondwaarheid — levert die nodig zijn om sensorgegevens te labelen voor gesuperviseerd machine learning.
Industrial data
De dataset bevat prestatie- en ontladings tijdreeksgegevens van tier 1 batterij-energieopslagsystemen, wat een waardevolle bron van industriële gegevens aantoont voor het optimaliseren van moderne energienetactiva.
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
Edina Maintenance Logs — a Moderate maintenance logs dataset (Time Series modality) in the industrial domain. Primary AI use-case: Predictive Maintenance. Market signal: Global Predictive Maintenance market = $10.6 billion in 2024, CAGR 35.1% (source: MarketsandMarkets). Investment score 73.1/100 (confidence 0.56). Recommended action: Partnership (group-level).
From the marketplace
Explore live data opportunities
Ssturbine — Onderhoudslogboeken Dataset Mogelijkheid
View opportunity →industrieelBrindleyengineering — Gelegenheid voor dataset met inspectierapporten
View opportunity →industrieelTurboefficiency — Gelegenheid voor dataset met onderhoudslogboeken
View opportunity →Data Academy
Learn before you deal
- Hoeveel is een dataset waard?3 min read
- Hoe een datatransactie verloopt3 min read
- Wat u mag verkopen3 min read