Dataset opportunity
Return — Industriële Sensordata Mogelijkheid
Matige industriële sensordata in bezit van Return, bruikbaar voor Predictive Maintenance en Anomaly Detection.
Score
45
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 size (indicative estimate)
De wereldwijde markt voor Predictive Maintenance had een waarde van USD 14,2 miljard in 2025, met een verwachte groei van een CAGR van 27,9%.
Recent dated external facts that triggered this opportunity — auditable provenance.
- 📰press2026-09-01
Gigabatterij van 800 megawattuur voor Groningen: Vattenfall en Return tekenen historische deal
solarmagazine.nl ↗
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.
- 🧑💻Hiring a data role
Software die in real time reageert / data omzet in beslissingen
source ↗
Profile
Dataset profile
Type
Industriële Sensordata
Modality
Time Series
Sector
industrieel
Volume
Matig
Freshness
Real-time
Rarity
Hoog (propriëtair)
Accessibility
Gedeeltelijk
Legal
Eigendom van het bedrijf — schoon om te licentiëren
Buyer persona
Leveranciers van Industriële AI & onderhoudsoptimalisatie
Return bezit een propriëtaire Industriële Sensordata samengesteld uit hoogfrequente Time Series telemetrie van zijn eigen grootschalige batterij energieopslagsystemen (BESS). Deze operationele `iot_data`, inclusief `event_streams` en `industrial_data`, biedt gedetailleerde, real-world inzichten in de prestaties en degradatie van activa, waardoor het uitzonderlijk geschikt is voor het ontwikkelen van Predictive Maintenance AI-modellen.
De wereldwijde markt voor Predictive Maintenance had een waarde van USD 14,2 miljard in 2025 en zal naar verwachting groeien met een opmerkelijke CAGR van 27,9%. [2] Hoewel toegang tot deze data wordt onderhandeld vanwege de oorsprong uit waardevolle fysieke activa, bieden de zeldzaamheid en directe toepasbaarheid voor grid modeling en battery degradation AI aanzienlijke externe waarde, wat de investering rechtvaardigt voor kopers die een concurrentievoordeel zoeken in deze snelgroeiende markt. ⚠ Due diligence (waardevolle data, toegang om te onderhandelen): Data wordt gegenereerd door fysieke energieopslagactiva die eigendom zijn van en beheerd worden door het bedrijf.; Bevat hoogfrequente telemetrie van grootschalige batterijsystemen (BESS).; Operationele data wordt gebruikt voor interne optimalisatie, maar heeft aanzienlijke externe waarde voor grid modeling en battery degradation AI. · corporate: onafhankelijk.
Scoring
Scored dimensions
Explainable, evidence-based dimensions (0–100). The radar shows the investment axes.
Dit bewijs bevestigt dat Return propriëtaire, first-party time-series data genereert uit zijn eigen grootschalige energieopslagoplossingen in heel Europa. Voor leveranciers van industriële AI is deze dataset een zeldzame kans om predictive maintenance modellen te trainen en te valideren op real-world operationele data van grid-balancing systemen. In een markt die naar verwachting met bijna 28% per jaar zal groeien, biedt deze unieke data een aanzienlijk concurrentievoordeel door nauwkeurigere voorspelling van storingen en asset optimalisatie mogelijk te maken voor de snelgroeiende clean energy sector.
See dimension details ↓- Dataset Specificity90
dominant 'iot_data', 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 Predictive Maintenance
How useful the data is for the target AI use-case — its fit for model training or fine-tuning. - Buyer Demand95
AI-vraag van kopers is extreem hoog, gedreven door de snelle expansie van de Predictive Maintenance markt, die naar verwachting zal groeien met een CAGR van 27,9%. [2]
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=bedrijfseigendom, licentieverlening=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 Orientation39
1 datasignalen (1 types)
How actively the company invests in data, measured by its data-appetite signals (hires, products, APIs…). - Dormant Data Surplus92
overschot=hoog, 1 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 Audit50
⚠ review — De kernactiviteit van het bedrijf is het leveren van 'storage-as-a-service' door het bouwen en exploiteren van grootschalige batterijsystemen, niet het genereren van data als bijproduct van een andere operationele activiteit. Problemen: Kernactiviteit is het leveren van een energie-infrastructuurdienst, geen niet-data operationele activiteit.; Het product van het bedrijf is toegang tot hun platform en netwerk van energieopslagoplossingen. [3]; Dit is een dienst/infrastructuurprovider, die expliciet is uitgesloten door de ICP.; Het bedrijf is een platform dat investeert in en schone energieprojecten ondersteunt, wat een financieel/investeringsmodel is, geen operationeel model in de zin van de
- Deep Qualification90
✓ pass — Return is een data_holder. Het bouwt, bezit en exploiteert grootschalige batterijopslagsystemen en verkoopt storage-as-a-service. De operationele sensordata is een bijproduct van zijn kernactiviteit en is eigendom van het bedrijf, wat het een sterk doelwit maakt.
Evidence
Dataset evidence & lineage
What the typed evidence proves the company holds — reframed for clarity and set against the market.
IoT / sensor data
Dit is propriëtaire IoT-data gegenereerd uit het intelligente beheer van energiestromen binnen de eigendom en beheerde energieopslaginfrastructuur van het bedrijf, cruciaal voor het bouwen van modellen voor prestatieoptimalisatie van activa.
Industrial data
Dit bewijs wijst op hoogwaardige industriële sensordata van batterijopslagsystemen die actief worden gebruikt voor grid-balancing, een belangrijke input voor AI-leveranciers die de gridstabiliteit en operationele efficiëntie verbeteren.
Event streams
Dit duidt op de aanwezigheid van real-time event streams gegenereerd door de softwaresystemen die hun gedistribueerde energieactiva verbinden en beheren, essentieel voor het ontwikkelen van responsieve controle- en anomaliedetectiealgoritmen.
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
Return Industrial Sensor — a Moderate industrial sensor dataset (Time Series modality) in the industrial domain. Primary AI use-case: Predictive Maintenance. Market signal: Global Predictive Maintenance market was valued at USD 14.2 billion in 2025, projected to grow at a CAGR of 27.9% (source: Grand View Research). [2]. Investment score 45.0/100 (confidence 0.49). Recommended action: Acquire.
From the marketplace
Explore live data opportunities
Simarco — Mobiliteitstelemetrie Dataset Mogelijkheid
View opportunity →industrieelSolarventures — Dataset Gelegenheid voor Onderhoudslogboeken
View opportunity →mobiliteitVimcar — Gelegenheid voor dataset met onderhoudslogboeken
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