Dataset opportunity
Gurusystems — Gegevensmogelijkheid voor Sensortelemetering
Grote dataset met sensortelemetering van Gurusystems, bruikbaar voor voorspellend onderhoud en anomaliedetectie.
Score
65.5
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
60%
Action
Gegevensdelingsakkoord
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 = USD 43,88 miljard in 2025, CAGR 26,2% (2025-2035) (bron: Market Research Future)
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
Sensortelemeteringsdataset
Modality
Tijdreeks
Sector
overig
Volume
Groot
Freshness
Real-time
Rarity
Hoog (propriëtair)
Accessibility
Beperkt
Legal
Geaggregeerd / derde partij — GDPR-gevoelig (PII-beoordeling)
Buyer persona
Leveranciers van industriële AI en onderhoudsoptimalisatie
Gurusystems beschikt over een rijke Sensortelemeteringsdataset met Tijdreeksgegevens, verzameld van warmtenetwerken in eigendom van klanten. Deze uitgebreide IoT-gegevens, aangetoond door data_volume en een developer_portal, leggen continue operationele parameters vast die cruciaal zijn voor het begrijpen van het gedrag van apparatuur over tijd. De gestructureerde aard ervan maakt het zeer geschikt voor voorspellend onderhoud-toepassingen, waardoor subtiele anomalieën en degradatiepatronen in verwarmingsinfrastructuur kunnen worden geïdentificeerd.
De markt voor voorspellend onderhoud, gewaardeerd op USD 43,88 miljard in 2025 en naar verwachting USD 449,6 miljard in 2035 met een CAGR van 26,2%, toont aanzienlijke bedrijfswaarde voor dergelijke gegevens. Ondanks de complexiteit van het onderhandelen over gegevensgebruiksovereenkomsten en het beheren van GDPR-gevoelige informatie met betrekking tot individueel energieverbruik, maken de zeldzaamheid en directe toepasbaarheid van deze hoogwaardige gegevens om ongeplande stilstand en onderhoudskosten te verminderen, deze uitzonderlijk waardevol voor AI-kopers. ⚠ Zorgvuldigheid (waardevolle gegevens, toegang tot onderhandeling): Gegevens worden verzameld van warmtenetwerken in eigendom van klanten, wat specifieke gegevensgebruiksovereenkomsten vereist; Bevat GDPR-gevoelige informatie met betrekking tot individueel energieverbruik. · corporate: onafhankelijk.
Scoring
Scored dimensions
Explainable, evidence-based dimensions (0–100). The radar shows the investment axes.
Dit bewijs toont gezamenlijk aan dat Gurusystems een unieke en propriëtaire tijdreeks sensortelemeteringsdataset bezit, afkomstig van warmtenetwerken in de praktijk, vastgelegd met hoge frequentie. Deze gedetailleerde gegevens, die kritieke operationele parameters beschrijven, zijn precies wat industriële AI en leveranciers van onderhoudsoptimalisatie nodig hebben om geavanceerde voorspellende onderhoudsmodellen te ontwikkelen en te verfijnen. Met de wereldwijde markt voor voorspellend onderhoud die naar verwachting USD 43,88 miljard zal bereiken in 2025, biedt deze dataset een tijdige en onschatbare kans om een concurrentievoordeel te behalen in een snelgroeiende sector.
See dimension details ↓- Dataset Rarity70
propriëtaire domeingegevens
How scarce and proprietary the data is. Unique domain data scores high; openly available data lowers it. - Dataset Volume86
6 bewijspunten, expliciete vermelding van 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 voorspellend onderhoud
How useful the data is for the target AI use-case — its fit for model training or fine-tuning. - Buyer Demand90
De AI-gestuurde markt voor voorspellend onderhoud, die afhankelijk is van sensortelemeteringsgegevens, zal naar verwachting groeien met een CAGR van 39,5% van 2025 tot 2032, wat duidt op een zeer hoge vraag van kopers naar dergelijke datasets.
How strongly AI builders and companies are likely to want this data, based on market signals. - Legal Accessibility32
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 Strength80
4 bewijstypen, 6 hits
How solid the proof is that the company holds this data — diversity of evidence types and number of hits. - Right to License10
eigendom=geaggregeerd, licentieverlening=gdpr_gevoelig
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 typen)
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 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 Audit58
⚠ beoordeling — Gurusystems is geen goed doelwit omdat hun kernactiviteit het verkopen van data-analyseplatforms en intelligentie afgeleid van de data die zij verzamelen is, wat een expliciet uitsluitingscriterium is voor d-nvest. Problemen: De kernactiviteit van Gurusystems is het leveren van hardware en data-analyseplatforms voor warmtenetwerken, wat inhoudt dat intelligentie en analyses die daaruit voortkomen worden verkocht; De data die zij verzamelen is niet slapend; deze wordt actief gebruikt en verkocht als onderdeel van hun productaanbod, zoals Guru
- Dataset Specificity62
dominant 'iot_data', sector overig, 2 specifieke typen
How sharply the data targets a specific, hard-to-substitute domain or task. Niche, well-defined data scores higher than generic.
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 direct de capaciteit van Gurusystems om gedetailleerde tijdreeksgegevens van warmtenetwerken vast te leggen met behulp van propriëtaire hardware, en levert cruciale sensoraflezingen die essentieel zijn voor voorspellend onderhoud en prestatieanalyse.
Developer portal
Dit verwijst naar de publieke ontwikkelaarsinformatie van Gurusystems, wat de impact van hun technologie op de systeemprestaties voor residentiële ontwikkelaars en warmteleveranciers aantoont, wat waarde signaleert voor partners die zich richten op operationele verbeteringen.
Data-volume signal
Dit bevestigt de hoge frequentie van het vastleggen van prestatiestatistieken elke vijf minuten van hun Hub-apparaten, wat de gedetailleerde informatie levert die nodig is voor geavanceerde voorspellende modellering en real-time inzichten.
Regulatory records
Dit toont aan dat de verzamelde gegevens ondersteuning bieden voor naleving van regelgeving en branchecodes voor warmtenetwerken, wat aanzienlijke waarde toevoegt voor organisaties die in gereguleerde omgevingen opereren.
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 or resale.
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 as proprietary sensor telemetry from client-owned heat networks, coupled with large volume and real-time freshness, catering to the rapidly growing predictive maintenance market.
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
Gurusystems Sensor Telemetry — a Large sensor telemetry dataset (Time Series modality) in the other domain. Primary AI use-case: Predictive Maintenance. Market signal: Global Predictive Maintenance market = USD 43.88 Billion in 2025, CAGR 26.2% (2025-2035) (source: Market Research Future). Investment score 65.5/100 (confidence 0.6). Recommended action: Data Sharing Agreement.
From the marketplace
Explore live data opportunities
Botconstruction — Inspection Reports Dataset Opportunity
View opportunity →overigCopperbeechtrading — Datasetmogelijkheid voor Inspectierapporten
View opportunity →mobiliteitStallionexpress — Transactiedatagelegenheid
View opportunity →Data Academy
Learn before you deal
- 5 fouten die kopers afschrikken3 min read
- Waarom externe data kopen?3 min read
- Gegevens kopen zonder fouten3 min read