Dataset opportunity
Ekkosense — Industriële Sensordata Mogelijkheid
Grote industriële sensordata van Ekkosense, bruikbaar voor Predictive Maintenance en Anomaly Detection.
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
Acquire
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 Predictive Maintenance markt = USD 12,3 miljard in 2024, CAGR 29,7% (2024-2033). Markt voor Predictive Maintenance in datacenters = USD 1,8 miljard in 2024, CAGR 16,7% (2024-2033).
Recent dated external facts that triggered this opportunity — auditable provenance.
- 📰press2026-06-08
Can stadiums be energy efficient? USGBC map shows that many of them are
utilitydive.com ↗ - 📰press2026-06-08
Behind-the-meter data center gas plants will raise US energy bills
utilitydive.com ↗ - 📰press2026-06-08
Rising load growth reshapes cooperative portfolios and strategy
utilitydive.com ↗ - 📰press2026-06-08
The benefits of a unified billing, payment, communications platform
utilitydive.com ↗ - 📰press2026-06-08
How live conversations can close the gap between awareness and enrollment for load flexibility
utilitydive.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.
Profile
Dataset profile
Type
Industriële Sensordata
Modality
Time Series
Sector
industrieel
Volume
Groot
Freshness
Real-time
Rarity
Hoog (propriëtair)
Accessibility
Gedeeltelijk
Legal
Eigendom van het bedrijf — schoon om te licentiëren
Buyer persona
Leveranciers van Industriële AI & onderhoudsoptimalisatie
Ekkosense beschikt over een waardevolle Industriële Sensordata met een Time Series modaliteit, specifiek verzameld uit datacenters van klanten. Deze data omvat voornamelijk industriële/machinegegevens zoals thermische, stroom- en vochtigheidsmetingen, waardoor het zeer geschikt is voor Predictive Maintenance toepassingen door continue monitoring, anomaliedetectie en voorspelling van potentiële apparatuurstoringen mogelijk te maken.
De Predictive Maintenance markt toont aanzienlijke hoge bedrijfswaarde en vraag van AI-kopers, met een wereldwijde marktwaarde van USD 12,3 miljard in 2024 en een verwachte groei met een CAGR van 29,7% tot USD 68,8 miljard in 2033. Alleen al de specifieke markt voor predictive maintenance in datacenters had in 2024 een waarde van USD 1,8 miljard, met een voorspelde CAGR van 16,7% tot USD 7,2 miljard in 2033. Deze significante marktgroei wordt gedreven door het vermogen van predictive maintenance om onderhoudskosten met 30-40% te verlagen en ongeplande downtime met 20-50% te minimaliseren, waardoor de data uiterst waardevol is ondanks de complexiteit van toegang vanuit klantdatacenters en cloudopslag. ⚠ Due diligence (waardevolle data, toegang om te onderhandelen): Data wordt verzameld uit klantdatacenters.; Data is voornamelijk industriële/machinegegevens (thermisch, stroom, vochtigheid), geen persoonsgegevens.; SaaS-leveringsmodel, data opgeslagen in de cloud.; Integratie met 3rd party apparaten is mogelijk. · corporate: onafhankelijk.
Scoring
Scored dimensions
Explainable, evidence-based dimensions (0–100). The radar shows the investment axes.
Ekkosense bezit een zeer propriëtaire Industriële Sensordata met meer dan 50 miljard software datapoints van 100.000+ gemonitorde racks, wat het uitzonderlijk waardevol maakt voor Predictive Maintenance toepassingen. Deze uitgebreide time series data, verzameld via unieke IoT-enabled draadloze thermische sensoren voor optimalisatie van datacenters, voldoet direct aan de kritieke behoeften van leveranciers van Industriële AI & onderhoudsoptimalisatie. Nu de wereldwijde markt voor predictive maintenance snel uitbreidt tot miljarden, biedt deze dataset een fundamentele, real-time bron voor de ontwikkeling van geavanceerde oplossingen die efficiëntie stimuleren en operationele kosten verlagen. De volledige API-integratie zorgt voor naadloze adoptie.
See dimension details ↓- Dataset Specificity78
dominant 'iot_data', sector industrieel, 2 specifieke types
How sharply the data targets a specific, hard-to-substitute domain or task. Niche, well-defined data scores higher than generic. - Dataset Rarity70
propriëtaire domeindata
How scarce and proprietary the data is. Unique domain data scores high; openly available data lowers it. - Dataset Volume74
4 bewijspunten, expliciete vermelding datavolume
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 Value74
geschikt voor Predictive Maintenance
How useful the data is for the target AI use-case — its fit for model training or fine-tuning. - Buyer Demand92
De AI in de maakindustrie markt, die sterk afhankelijk is van industriële sensordata voor toepassingen zoals predictive maintenance, zal naar verwachting groeien met een samengesteld jaarlijks groeipercentage (CAGR) van 46,5% van 2025 tot 2030, en een waarde van USD 47,88 miljard bereiken
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 Feasibility4
gemiddelde moeilijkheidsgraad, onafhankelijk
How realistic it is to actually obtain the data, given access difficulty and the holder's corporate structure. - Evidence Strength74
4 bewijstypes, 4 hits
How solid the proof is that the company holds this data — diversity of evidence types and number of hits. - Right to License92
eigendom=bezit, licentiëring=schoon
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 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, 5 recente externe signalen — 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 Audit42
⚠ beoordeling — De kernactiviteit van Ekkosense is de verkoop van AI-gestuurde software en analyseoplossingen voor datacenteroptimalisatie, wat betekent dat ze al intelligentie uit data monetiseren en daarom geen geschikte doelgroep zijn voor een datamarktplaats die op zoek is naar slapende data. Problemen: De kernactiviteit van Ekkosense is de levering van AI-gestuurde software en analyse voor datacenteroptimalisatie, wat valt onder 'verkoop van intelligentie (AI-software, ; De data verzameld door de sensoren van Ekkosense is integraal onderdeel van
Evidence
Dataset evidence & lineage
What the typed evidence proves the company holds — reframed for clarity and set against the market.
IoT / sensor data
Dit bewijs bevestigt het eigendom van Ekkosense van IoT-enabled draadloze thermische sensoren specifiek ontworpen voor datacenteroptimalisatie, en levert real-time thermische management data die cruciaal is voor predictive maintenance in deze snelgroeiende sector.
Data-volume signal
Dit benadrukt een aanzienlijke propriëtaire verzameling van meer dan 50 miljard software datapoints afkomstig van 100.000+ gemonitorde racks, wat een ongeëvenaarde schaal biedt voor het trainen van robuuste AI-modellen in industriële omgevingen.
Industrial data
Dit bevestigt de propriëtaire bron van Ekkosense van nauwkeurige, goedkope draadloze sensordata, waaronder thermische, vochtigheids- en koelunit prestatie metrics, essentieel voor uitgebreide industriële predictive maintenance.
API access
Dit toont de toewijding van Ekkosense aan interoperabiliteit door volledige API-integratie, waardoor hun waardevolle data en platform naadloos toegankelijk en bruikbaar zijn voor AI-kopers.
Marketplace
Dataset details
Geographic coverage
Global
Time range
Real-time
Update frequency
Real-time
Delivery
API
Formats
Time Series
License
One-time license for predictive maintenance use cases, with potential restrictions on redistribution.
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's value is driven by its high rarity, proprietary nature, and massive scale (50B+ data points) from unique IoT sensors, directly feeding the high-demand, high-growth predictive maintenance market. The significant market size and CAGR for predictive maintenance, particularly in data centers, indicate strong buyer interest.
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
Ekkosense Industrial Sensor — a Large industrial sensor dataset (Time Series modality) in the industrial domain. Primary AI use-case: Predictive Maintenance. Market signal: Global Predictive Maintenance market = USD 12.3 billion in 2024, CAGR 29.7% (2024-2033). Data Center Predictive Maintenance market = USD 1.8 billion in 2024, CAGR 16.7% (2024-2033).. Investment score 73.1/100 (confidence 0.56). Recommended action: Acquire.
From the marketplace
Explore live data opportunities
Enso — Gegevensset met Sensortelemetering
View opportunity →industrieelNaturalforces — Industriële Sensordata Mogelijkheid
View opportunity →overigMoocall — Dataset Gelegenheid voor Sensortelemetering
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