Dataset opportunity
Smart Energies — Kansen voor dataset met onderhoudslogboeken
Gematigde dataset met onderhoudslogboeken, beheerd door Smart Energies, bruikbaar voor Voorspellend Onderhoud en Anomaliendetectie.
Score
80.6
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
Verwerven
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 = $14.93 miljard in 2025, CAGR 32.32% (2026-2035)
Recent dated external facts that triggered this opportunity — auditable provenance.
- 📰press2026-06-04
Colorado co-op delivers 100% renewables in March, a first
utilitydive.com ↗ - 📰press2026-06-04
Les petites toitures solaires deviennent un produit comme les autres
greenunivers.com ↗ - 📰press2026-06-04
Les réseaux de gaz, hydrogène, chaleur et froid au menu du CSE
greenunivers.com ↗ - 📰press2026-06-04
Electric sector needs firm gas supply to protect grid reliability, gas industry report says
utilitydive.com ↗ - 📰press2026-06-04
Speed to power requires more transmission, not less competition
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.
Concrete evidence this company actively cares about data — why it's ripe for the deal room.
- ✨Signal
Asset Managers monitoren de prestaties van zonne-energiecentrales, wat interne data-analyse impliceert.
source ↗
Profile
Dataset profile
Type
Dataset met onderhoudslogboeken
Modality
Tijdreeksen
Sector
industrieel
Volume
Matig
Freshness
Realtime
Rarity
Hoog (eigendomsrechtelijk)
Accessibility
Gedeeltelijk
Legal
Eigendom van het bedrijf — schoon om te licentiëren
Buyer persona
Leveranciers van Industriële AI & onderhoudsoptimalisatie
Smart Energies beschikt over een uitgebreide Dataset met Onderhoudslogboeken, voornamelijk in een Tijdreeks-modaliteit, verrijkt met geo_data, industrial_data en iot_data van diverse energiecentrales. Deze rijke, gedetailleerde data is uitzonderlijk geschikt voor het ontwikkelen en verfijnen van AI-modellen voor Voorspellend Onderhoud, waardoor het anticiperen op storingen van apparatuur en het optimaliseren van operationele schema's binnen de industriële sector mogelijk wordt. De combinatie van diverse datatypen biedt een holistisch beeld van de gezondheid en prestaties van activa over tijd.
De wereldwijde markt voor voorspellend onderhoud, die sterk afhankelijk is van dergelijke data, werd in 2025 geschat op ongeveer $14,93 miljard en zal naar verwachting in 2035 $245,73 miljard bereiken, wat een robuuste CAGR van 32,32% aantoont. Ondanks de inherente toegangscomplexiteit doordat data is ingebed in operationele systemen en potentiële uitdagingen bij het standaardiseren van data van diverse planttypen en locaties, wordt de hoge vraag naar deze kritieke data gedreven door de aanzienlijke bedrijfswaarde die het biedt, inclusief substantiële kostenreducties (tot 40% ten opzichte van reactief onderhoud) en verbeterde operationele efficiëntie door het minimaliseren van ongeplande downtime. ⚠ Zorgvuldigheid (waardevolle data, toegang om te onderhandelen): Data is ingebed in operationele systemen van energiecentrales; Potentiële complexiteit bij het standaardiseren van data van diverse planttypen en locaties. · corporate: onafhankelijk.
Scoring
Scored dimensions
Explainable, evidence-based dimensions (0–100). The radar shows the investment axes.
Smart Energies' uitgebreide portfolio van meer dan 650 operationele en in aanbouw zijnde hernieuwbare energiecentrales biedt een unieke, eigendomsrechtelijke bron van tijdreeksdata die cruciaal is voor voorspellend onderhoud. Deze dataset biedt leveranciers van Industriële AI en onderhoudsoptimalisatie een ongekende kans om oplossingen te ontwikkelen en te verfijnen voor een wereldwijde markt die naar verwachting in 2025 $14,93 miljard zal bereiken. De gedetailleerde operationele data en onderhoudsrecords ontsluiten geavanceerde analyses, wat de efficiëntie verhoogt en downtime vermindert in een snelgroeiende sector. Deze data met hoge zeldzaamheid is precies wat nodig is om aanzienlijke waarde te creëren in de huidige markt.
See dimension details ↓- Dataset Specificity100
dominant 'onderhoudslogboeken', sector industrieel, 4 specifieke typen
How sharply the data targets a specific, hard-to-substitute domain or task. Niche, well-defined data scores higher than generic. - Dataset Rarity94
eigendomsrechtelijke domeindata
How scarce and proprietary the data is. Unique domain data scores high; openly available data lowers it. - Dataset Volume58
4 bewijstreffers
Apparent scale of the data, inferred from the number of evidence hits and any explicit volume mentions. - Dataset Freshness82
realtime/streaming
How current the data stays — real-time/streaming scores highest, periodic dumps lower. - Training Value94
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 wereldwijde markt voor voorspellend onderhoud, die sterk afhankelijk is van onderhoudslogboekdata voor AI/ML-toepassingen, zal naar verwachting groeien met een CAGR van 34,14% van 2026 tot 2031.
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 Strength74
4 bewijstypen, 4 treffers
How solid the proof is that the company holds this data — diversity of evidence types and number of hits. - Right to License92
eigendom=eigendom, 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 data-appetijt signaal (1 type)
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 — eigendomsrechtelijke data buiten wat al is 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 Audit92
✓ goed doelwit — Smart Energies is een producent van hernieuwbare energie met een reële operationele business die waardevolle onderhoudslogboeken en operationele data genereert als bijproduct, en hun kernactiviteit is niet het verkopen van data of intelligentie. Problemen: Er is enige discrepantie in het gerapporteerde aantal werknemers (variërend van 11-50 tot +100) en de omzet (€60-80M) in verschillende bronnen, wat hen aan de hogere kant plaatst
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 Smart Energies' aanzienlijke eigendom en exploitatie van meer dan 650 hernieuwbare energiecentrales, die een rijke stroom van sensordata genereren, essentieel voor grootschalige activabewaking en prestatieoptimalisatie.
Industrial data
Dit benadrukt de end-to-end betrokkenheid van de groep bij het ontwikkelen, bouwen en exploiteren van zonne-energiecentrales, wat directe toegang biedt tot industriële operationele data van reële activa.
Maintenance logs
Dit bevestigt direct het bestaan van gedetailleerde records van hun onderhoudsteams, met betrekking tot prestatiemonitoring, preventief en correctief onderhoud, en probleemoplossing, wat van onschatbare waarde is voor het trainen van modellen voor voorspellend onderhoud.
Geospatial data
Dit specificeert Smart Energies' primaire Europese operationele voetafdruk, inclusief belangrijke markten zoals Frankrijk, Italië, Griekenland en de Scandinavische landen, wat cruciale geografische context biedt voor gerichte AI-oplossingen.
Marketplace
Dataset details
Geographic coverage
Global
Time range
Real-time
Update frequency
Real-time
Delivery
API
Formats
Time Series, JSON
License
One-time license for internal use in developing and deploying predictive maintenance models.
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.
High value driven by proprietary, real-time time-series maintenance logs from a large renewable energy plant portfolio, catering to the rapidly growing global 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
Smart Energies 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 = $14.93 billion in 2025, CAGR 32.32% (2026-2035). Investment score 80.6/100 (confidence 0.56). Recommended action: Acquire.
From the marketplace
Explore live data opportunities
Virta — Kennisbank Dataset Mogelijkheid
View opportunity →mobiliteitRoambee — Gelegenheid voor mobiliteitstelemetriedataset
View opportunity →mobiliteitSevensenders — Gelegenheid voor mobiliteitstelemetriedataset
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