Dataset opportunity
Eefsas — Gelegenheid voor dataset met onderhoudslogboeken
Dataset met onderhoudslogboeken van gemiddelde omvang, eigendom van Eefsas, bruikbaar voor voorspellend onderhoud en anomaliedetectie.
Score
71.1
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
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 size (indicative estimate)
Wereldwijde markt voor voorspellend onderhoud = $14.2 miljard in 2025, CAGR 27.9%.
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.
Profile
Dataset profile
Type
Dataset met onderhoudslogboeken
Modality
Time Series
Sector
overig
Volume
Gemiddeld
Freshness
Real-time
Rarity
Hoog (propriëtair)
Accessibility
Gedeeltelijk
Legal
Eigendom van het bedrijf — schoon om te licentiëren
Buyer persona
Leveranciers van industriële AI en onderhoudsoptimalisatie
Eefsas beschikt over een waardevolle Time Series dataset bestaande uit gedetailleerde maintenance_logs van haar portfolio van wind- en zonne-energie activa. Deze data is verrijkt met contextuele iot_data van SCADA-systemen en geo_data, wat een uitgebreid historisch overzicht biedt van de prestaties van apparatuur, interventies en operationele omstandigheden, waardoor het uitermate geschikt is voor het ontwikkelen en trainen van Predictive Maintenance modellen met hoge nauwkeurigheid.
De wereldwijde markt voor voorspellend onderhoud, waar deze data direct toepasbaar is, had in 2025 een waarde van $14.2 miljard en zal naar verwachting groeien met een opmerkelijke CAGR van 27.9%. [1] Hoewel toegang vereist dat er navigeert wordt door gecentraliseerd datagovernance binnen de moedermaatschappij Qair Group en technische integratie met operationele systemen, vertegenwoordigen de zeldzaamheid en specificiteit van deze data op activaniveau een significant concurrentievoordeel voor elke AI-koper die waarde wil behalen in deze snelgroeiende markt. ⚠ Zorgvuldigheid (waardevolle data, toegang om te onderhandelen): Dochteronderneming van Qair Group; datagovernance kan gecentraliseerd zijn op het niveau van de moedermaatschappij.; Technische toegang vereist SCADA/IoT-integratie van wind- en zonne-energie activa.; Eigendom van data kan gedeeld worden met projectinvesteerders voor specifieke parken. · corporate: dochteronderneming van Qair.
Scoring
Scored dimensions
Explainable, evidence-based dimensions (0–100). The radar shows the investment axes.
Het bewijs toont collectief aan dat Eefsas een zeldzame, langdurige dataset bezit die decennia aan propriëtaire onderhoudslogboeken combineert met continue time-series sensordata van haar hernieuwbare energie activa. Deze unieke combinatie is een cruciale input voor industriële AI-leveranciers die geavanceerde voorspellende onderhoudsalgoritmen ontwikkelen. In een markt die naar verwachting $14.2 miljard zal bereiken tegen 2025, vertegenwoordigt deze dataset een aanzienlijke kans om modellen te trainen en te valideren die de uptime van activa optimaliseren en operationele kosten verlagen.
See dimension details ↓- Dataset Specificity74
dominant 'maintenance_logs', sector overig, 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 Demand95
AI-kopersvraag is uitzonderlijk hoog, gedreven door de snelle expansie van de markt die naar verwachting zal groeien met een CAGR van 27.9% naarmate bedrijven agressief investeren in datagestuurde oplossingen om operationele downtime te minimaliseren. [1]
How strongly AI builders and companies are likely to want this data, based on market signals. - Legal Accessibility50
beperkt/onbekend
How legally easy the data is to obtain and use — open/API access scores high; PII or regulated data scores low. - Acquisition Feasibility15
gemiddelde moeilijkheidsgraad, dochteronderneming van Qair
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 License92
eigendom=bedrijfseigendom, licentiëring=schoon
Whether the company can legally license the data out — based on ownership and licensing complexity. - Corporate Independence50
dochteronderneming van Qair
Whether the holder can decide alone — an independent company scores higher than a subsidiary of a large group. - Data Orientation22
0 databehoefte-signalen (0 types)
How actively the company invests in data, measured by its data-appetite signals (hires, products, APIs…). - Dormant Data Surplus92
overschot=hoog — 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 — EEF SAS is een ideaal doelwit omdat het parken voor hernieuwbare energie ontwikkelt, bouwt en onderhoudt, en waardevolle propriëtaire onderhouds- en operationele data genereert als bijproduct van haar kernactiviteiten, die het momenteel niet verkoopt. Kwesties: Een nieuwsbericht van december 2025 stelt dat het bedrijf werd overgenomen door producent Qair, wat de operationele status of het eigendom van de data kan beïnvloeden, hoewel het bedrijf; Het bedrijf was een dochteronderneming van de Duitse groep eno energy (en nu Qair), wat complexiteit kan toevoegen aan het eigendom van data en besluitvormingsprocessen. [3, 13]
- Deep Qualification80
✓ geslaagd — Eefsas is een ontwikkelaar en exploitant van wind- en zonneparken, onlangs overgenomen door Qair. Het is zeer waarschijnlijk dat het waardevolle onderhouds- en SCADA-data bezit als bijproduct van haar activiteiten. Het eigendom van de data is echter waarschijnlijk complex vanwege het toezicht van de moedermaatschappij en projectfinancieringsstructuren.
Evidence
Dataset evidence & lineage
What the typed evidence proves the company holds — reframed for clarity and set against the market.
IoT / sensor data
Het bedrijf verzamelt continue sensordata van haar krachtige windturbines, wat de real-time operationele inputs levert die nodig zijn voor het trainen van voorspellende onderhoudsmodellen.
Maintenance logs
Eefsas beschikt over meer dan twintig jaar aan historische onderhoudslogboeken voor haar hernieuwbare activa, wat een rijk, longitudinaal verslag biedt van reparaties en storingen, essentieel voor het bouwen van nauwkeurige time-series prognosemodellen.
Geospatial data
De houder bezit propriëtaire geografische en omgevingsdata met betrekking tot de locaties van haar activa, die gebruikt kunnen worden om voorspellende modellen te verrijken door prestaties te correleren met geospatiale factoren.
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
Eefsas Maintenance Logs — a Moderate maintenance logs dataset (Time Series modality) in the other domain. Primary AI use-case: Predictive Maintenance. Market signal: Global Predictive Maintenance market = $14.2 billion in 2025, CAGR 27.9% (source: Grand View Research). [1]. Investment score 71.1/100 (confidence 0.49). Recommended action: Partnership (group-level).
From the marketplace
Explore live data opportunities
Globaldronesurveys — Gelegenheid voor dataset industriële operaties
View opportunity →industrieelGreensolver — Onderhoudslogboeken Dataset Mogelijkheid
View opportunity →publieke_sectorConvergentep — Grote Data-Asset Mogelijkheid
View opportunity →