Dataset opportunity
Prokon — Dataset Gelegenheid voor Onderhoudslogboeken
Dataset met onderhoudslogboeken van Prokon, bruikbaar voor voorspellend onderhoud en anomaliedetectie.
Score
75.3
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
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
De wereldwijde AI-markt voor voorspellend onderhoud van windturbines werd in 2024 gewaardeerd op $1,2 miljard en zal naar verwachting $6,8 miljard bereiken in 2033, met een CAGR van 21,7%. [6]
Recent dated external facts that triggered this opportunity — auditable provenance.
- 📰press2026-06-12
Les documents de la semaine
greenunivers.com ↗ - 📰press2026-06-12
Un « renchérissement modéré » des coûts de financement, pas de credit crunch [Emmanuel Weyd, Eiffel]
greenunivers.com ↗ - 📰press2026-06-12
Les centrales PV en sortie d’OA mettent sous pression l’autoconsommation collective
greenunivers.com ↗ - 📰press2026-06-11
Top départ pour le plus grand appel d’offres éolien en mer en Europe
greenunivers.com ↗ - 📰press2026-06-11
1M+ customers have connected solar to PG&E’s grid
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
Dataset met onderhoudslogboeken
Modality
Tijdreeks
Sector
industrieel
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 & onderhoudsoptimalisatie
Prokon beschikt over een uitgebreide Dataset met onderhoudslogboeken, gestructureerd als een Tijdreeks en verrijkt met gedetailleerde `iot_data`, `geo_data` en technische logboeken van haar hernieuwbare energie-installaties. Deze veelzijdige data biedt een complete operationele geschiedenis, waardoor deze uitermate geschikt is voor het ontwikkelen en trainen van robuuste modellen voor voorspellend onderhoud die ontworpen zijn om storingen van componenten in windturbines te anticiperen. [15, 16, 17]
De bedrijfswaarde is significant, aangezien de specifieke markt voor AI in voorspellend onderhoud van windturbines in 2024 werd gewaardeerd op $1,2 miljard en naar verwachting zal groeien met een CAGR van 21,7%. [6] Deze dataset is bijzonder zeldzaam vanwege de uitgebreide 25-jarige geschiedenis van windparkoperaties, wat een ongeëvenaarde diepte biedt voor modeltraining. [12] Hoewel toegang goedkeuring van het bestuur vereist vanwege een coöperatief bestuursmodel, biedt de unieke historische omvang van deze industriële IoT_data een duidelijke kans voor AI-kopers om een concurrentievoordeel te behalen in de snelgroeiende sector van hernieuwbare energie. [9] ⚠ Zorgvuldigheid (waardevolle data, toegang om te onderhandelen): Coöperatief bestuur (eG) kan specifieke goedkeuring van het bestuur/leden vereisen voor datamonetisatie; Data is voornamelijk industriële IoT en technische logboeken van hernieuwbare installaties; Historische data beslaat meer dan 25 jaar windparkoperaties · bedrijf: onafhankelijk.
Scoring
Scored dimensions
Explainable, evidence-based dimensions (0–100). The radar shows the investment axes.
Dit bewijs toont gezamenlijk aan dat Prokon een propriëtaire dataset bezit die continue IoT-sensormetingen combineert met gedetailleerde onderhouds- en reparatielogboeken van meer dan 60 windparken. Deze unieke combinatie biedt de essentiële ground truth die nodig is om voorspellende onderhoudsmodellen met hoge nauwkeurigheid te trainen. Voor AI-leveranciers die zich richten op de snelgroeiende markt voor onderhoud van windturbines — die naar verwachting meer dan $6 miljard zal bedragen in 2033 — vertegenwoordigt deze dataset een zeldzame kans om oplossingen te ontwikkelen en te valideren die de beschikbaarheid van activa optimaliseren en operationele kosten verlagen.
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 Demand94
De hoge vraag wordt gedreven door de snelle expansie van de wereldwijde markt voor voorspellend onderhoud, die naar verwachting zal groeien met een CAGR van 29,4% van 2025 tot 2033.
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 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 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 Audit83
✓ goed doelwit — Prokon Regenerative Energien eG exploiteert en onderhoudt haar eigen vloot van 400 windturbines, genereert propriëtaire onderhoudslogboeken als bijproduct, en verkoopt geen data of intelligentie als kernactiviteit, wat haar tot een ideaal doelwit maakt. Kwesties: Het bedrijf is groter dan een standaard MKB, met een groepsomzet van €116,3 miljoen in 2024, wat de aanpak van de betrokkenheid kan beïnvloeden. [16]; Initiële webzoekopdrachten zijn verwarrend vanwege meerdere, niet-verbonden bedrijven die de naam 'Prokon' delen (bijv.
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 genereert continue tijdreeksdata uit 24/7 monitoring van sensormetingen en prestaties van windturbines, wat de primaire input is voor het trainen van modellen voor anomaliedetectie en storingsvoorspelling.
Maintenance logs
Prokon documenteert alle onderhouds- en reparatieactiviteiten, waardoor een historisch logboek ontstaat dat dient als de essentiële ground truth voor het valideren van de resultaten van voorspellende onderhoudsmodellen.
Geospatial data
De dataset bevat gedetailleerde locatiegegevens voor meer dan 60 windparken, waardoor modellen kunnen worden gesegmenteerd op geografische locatie en omgevingsomstandigheden voor verbeterde nauwkeurigheid.
Marketplace
Dataset details
Geographic coverage
Global
Time range
25 years historical, real-time updates
Update frequency
Real-time
Delivery
API, S3 bucket
Formats
CSV, JSON
License
One-time license for internal use in AI model development and predictive maintenance applications.
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 high rarity, proprietary nature, and direct application to the rapidly growing wind turbine predictive maintenance market (valued at $1.2B in 2024, CAGR 21.7%) drive its significant value. The 25-year history provides extensive ground truth for AI model training.
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
Prokon Maintenance Logs — a Moderate maintenance logs dataset (Time Series modality) in the industrial domain. Primary AI use-case: Predictive Maintenance. Market signal: Global Wind Turbine Predictive Maintenance AI market was valued at $1.2 billion in 2024, projected to reach $6.8 billion by 2033, with a CAGR of 21.7%. [6]. Investment score 75.3/100 (confidence 0.49). Recommended action: Acquire.
From the marketplace
Explore live data opportunities
Artoptical — Gelegenheid voor medische beeldvormingsdataset
View opportunity →overigEdgecomenergy — Gegevenssetkans met Sensortelemetering
View opportunity →mobiliteitCoolcontrol — Datasetmogelijkheid voor Inspectierapporten
View opportunity →Data Academy
Learn before you deal
- Waarom externe data kopen?3 min read
- Gegevens kopen zonder fouten3 min read
- Uw expertise is goud waard voor AI3 min read