Dataset opportunity
Neieng — Gelegenheid voor dataset met onderhoudslogboeken
Dataset met gematigde onderhoudslogboeken, beheerd door Neieng, bruikbaar voor voorspellend onderhoud en anomaliedetectie.
Score
73.9
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
Acquisitie
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 = $13,4 miljard in 2025, CAGR 23,2% (bron: Market Analysis Report via Vertex AI Search). [1]
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 met onderhoudslogboeken
Modality
Tijdreeks
Sector
industrieel
Volume
Gematigd
Freshness
Real-time
Rarity
Hoog (propriëtair)
Accessibility
Beperkt
Legal
Eigendom van het bedrijf — licentierechten te verduidelijken
Buyer persona
Leveranciers van industriële AI en onderhoudsoptimalisatie
Neieng beheert een uitgebreide Dataset met onderhoudslogboeken gestructureerd als Tijdreeks data. Deze dataset is afkomstig van `industrial_data`, `iot_data` uit de praktijk en gedetailleerde `maintenance_logs`, waardoor deze uitzonderlijk geschikt is voor het ontwikkelen en trainen van Predictive Maintenance modellen door de prestaties van apparatuur, storingsgebeurtenissen en interventierecords in de loop van de tijd vast te leggen.
De bedrijfswaarde van dergelijke data wordt aangetoond door de wereldwijde Predictive Maintenance markt, die in 2025 een waarde had van $13,4 miljard en naar verwachting zal groeien met een CAGR van 23,2%. [1] Hoewel toegang vereist dat gespecialiseerde technische formaten (ETAP, SKM, CAD) en mogelijke vertrouwelijkheidsclausules van klanten worden doorlopen, maken de zeldzaamheid en directe toepasbaarheid van deze data voor industriële AI-toepassingen met een hoge ROI het een waardevol bezit voor serieuze kopers. ⚠ Zorgvuldigheid (waardevolle data, toegang om te onderhandelen): Technische data opgeslagen in gespecialiseerde technische formaten (ETAP, SKM, CAD); Mogelijke vertrouwelijkheidsclausules van klanten in technische serviceovereenkomsten; Data is zeer technisch, vereist domeinexpertise voor extractie en labeling · corporate: onafhankelijk.
Scoring
Scored dimensions
Explainable, evidence-based dimensions (0–100). The radar shows the investment axes.
Dit bewijs toont gezamenlijk aan dat Neieng een propriëtaire dataset met een hoge zeldzaamheid van tijdreeks operationele en onderhoudslogboeken voor hoogspanningsindustriële apparatuur bezit. Dit is precies de ground-truth data die industriële AI-leveranciers nodig hebben om geavanceerde voorspellende onderhoudsmodellen te bouwen en te valideren. In een markt die naar verwachting $13,4 miljard zal bereiken tegen 2025, biedt deze dataset — die de geschiedenis van SCADA-systemen, veldtesten en systeemmodellering omvat — een zeldzame kans om algoritmen te trainen die apparatuurstoringen anticiperen en een aanzienlijk marktaandeel veroveren.
See dimension details ↓- Dataset Specificity90
dominant 'onderhoudslogboeken', 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 Demand92
Vraag van kopers is extreem hoog, gedreven door de snelle groei van de markt voor voorspellend onderhoud, die met een CAGR van 23,2% groeit. [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 Feasibility30
gemiddelde 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=bezit, 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 Orientation50
2 data-appetijt signalen (1 types)
How actively the company invests in data, measured by its data-appetite signals (hires, products, APIs…). - Dormant Data Surplus92
overschot=hoog, 2 recente externe signalen — propriëtaire data 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 Audit100
✓ goed doelwit — Dit is een ideaal doelwit; het is een MKB-ingenieursbureau waarvan de kernactiviteit bestaat uit het leveren van diensten voor energiesystemen, wat propriëtaire onderhouds- en operationele data genereert als een waardevolle bijproduct.
- Deep Qualification80
⚠ moet worden beoordeeld — Het doelwit is een gespecialiseerd ingenieursbureau, waardoor de data een bijproduct is van klantwerk; eigendom en toegang zijn waarschijnlijk beperkt door klantvertrouwelijkheid, hoewel een recente acquisitie een potentiële trigger creëert voor strategische veranderingen. [data is eigendom van de klanten van het bedrijf; licentie beperkt]
Evidence
Dataset evidence & lineage
What the typed evidence proves the company holds — reframed for clarity and set against the market.
press
- “<p>The Federal Energy Regulatory Commission (FERC) has directed the North American Electric Reliability Corporation (NERC) to file one or more new or modified mandatory reliability standards governing the integration of computational loads—a category defined broadly enough to cover generative-AI data centers, cryptocurrency mines, and other information-technology facilities—by Dec. 31, 2026. FERC’s order, issued on July […]</p> <p>The post <a href="https://www.powermag.com/ferc-orders-mandatory-nerc-reliability-standards-for-data-center-and-other-computational-loads/">FERC Orders M”
- “<figure><div><img src="https://imgproxy.divecdn.com/Zq7JzSUFlJGoPD_J6xr4Vrq16g59-kdmMX8aWFIvEuI/g:ce/rs:fill:1600:900:1/Z3M6Ly9kaXZlc2l0ZS1zdG9yYWdlL2RpdmVpbWFnZS9WZXJub25fZGF0YV9jZW50ZXJfY29uc3RydWN0aW9uLmpwZw==.webp" /></div></figure><p>The June 18 show cause orders finally take aim at the load interconnection mess. But the customers who get power faster will be the ones who show up ready to flex, writes Shalin Savalia, a senior electrical engineer.</p>”
Industrial data
Dit wijst op gestructureerde data uit uitgebreide systeemmodellering en boogflits studies, wat van onschatbare waarde is voor het trainen van AI om complexe, systeembrede faalscenario's te begrijpen.
Maintenance logs
Dit is direct bewijs van tijdreeks onderhoudslogboeken uit veldtesten en ingebruikname van kritieke activa zoals transformatoren, wat de essentiële ground-truth vormt voor elk voorspellend onderhoudsmodel.
IoT / sensor data
Dit bevestigt de beschikbaarheid van historische SCADA-systeemdata, die de continue operationele context biedt die nodig is om het gedrag van apparatuur te correleren met onderhoudsgebeurtenissen en nauwkeurigere modellen te bouwen.
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
Neieng 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 = $13.4B in 2025, CAGR 23.2% (source: Market Analysis Report via Vertex AI Search). [1]. Investment score 73.9/100 (confidence 0.49). Recommended action: Acquire.
From the marketplace
Explore live data opportunities
Plexpack — Gelegenheid voor dataset met onderhoudslogboeken
View opportunity →industrieelAmloceanographic — Industriële Sensorgegevens Mogelijkheid
View opportunity →industrieelPowercor — Gelegenheid voor dataset met onderhoudslogboeken
View opportunity →