Dataset opportunity
Edina — Можливості набору даних журналів технічного обслуговування
Набір даних журналів технічного обслуговування від Edina, придатний для прогнозованого технічного обслуговування та виявлення аномалій.
Score
73.1
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
Партнерство (на рівні групи)
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
Глобальний ринок прогнозованого технічного обслуговування = 10,6 мільярда доларів США у 2024 році, CAGR 35,1% (джерело: MarketsandMarkets)
Recent dated external facts that triggered this opportunity — auditable provenance.
- 📰press2026-07-28
Viridi BESS Installed at Oak Ridge Lab as Part of Grid Technology Research
powermag.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.
- 📣Press / announcement
Перший малий генератор, який брав участь у механізмі балансування Національної мережі
source ↗
Profile
Dataset profile
Type
Набір даних журналів технічного обслуговування
Modality
Часові ряди
Sector
промисловий
Volume
Помірний
Freshness
В реальному часі
Rarity
Висока (пропрієтарний)
Accessibility
Частковий
Legal
Змішане володіння — чистий для ліцензування
Buyer persona
Постачальники промислових ШІ та оптимізації технічного обслуговування
Цей Набір даних журналів технічного обслуговування від Edina надає розширені дані часових рядів, ідеальні для застосувань прогнозованого технічного обслуговування. Він містить пропрієтарну, агреговану телеметрію та детальну історію технічного обслуговування значної частки ринку газових двигунів у Великобританії (27% ринку), багато з яких працюють у критично важливих середовищах, таких як лікарні та центри обробки даних. Це забезпечує багату, реальну основу для навчання надійних моделей ШІ.
Глобальний ринок прогнозованого технічного обслуговування переживає вибухове зростання, прогнозується розширення з 10,6 мільярда доларів США у 2024 році до 47,8 мільярда доларів США до 2029 року, із значним 35,1% CAGR [1]. Незважаючи на складнощі доступу через пропрієтарний характер даних та їх генерацію на сайтах клієнтів, їх рідкість та пряма застосовність до цього високоцінного ринку роблять їх критично важливим активом для покупців ШІ, які прагнуть отримати конкурентну перевагу. ⚠ Ретельність (цінні дані, доступ до переговорів): Дочірня компанія EPAL, спільне підприємство індійської EESL та британської EnergyPro; Дані генеруються активами, часто розташованими на сайтах клієнтів (лікарні, центри обробки даних); Пропрієтарний шар складається з агрегованої телеметрії та історії технічного обслуговування на частці ринку газових двигунів у Великобританії 27% · корпоративний: дочірня компанія EnergyPro Assets Limited (EPAL) / EESL.
Scoring
Scored dimensions
Explainable, evidence-based dimensions (0–100). The radar shows the investment axes.
Ці докази сукупно підтверджують, що Edina володіє пропрієтарним набором даних журналів технічного обслуговування високої рідкості та відповідними даними IoT в реальному часі від великого портфеля енергетичних активів Великобританії та Ірландії. Ця унікальна комбінація історичних записів про збої та оперативних даних в реальному часі є першочерговим придбанням для постачальників промислових ШІ, які створюють рішення прогнозованого технічного обслуговування наступного покоління. На ринку, що зростає більш ніж на 35% щорічно, цей набір даних часових рядів пропонує критичну можливість для навчання та валідації алгоритмів на реальній продуктивності активів, що є ключовою відмінністю для оптимізації промислових операцій.
See dimension details ↓- Dataset Specificity90
домінуючий 'maintenance_logs', сектор промисловий, 3 специфічні типи
How sharply the data targets a specific, hard-to-substitute domain or task. Niche, well-defined data scores higher than generic. - Dataset Rarity82
пропрієтарні доменні дані
How scarce and proprietary the data is. Unique domain data scores high; openly available data lowers it. - Dataset Volume58
4 збіги доказів
Apparent scale of the data, inferred from the number of evidence hits and any explicit volume mentions. - Dataset Freshness82
в реальному часі/потокове передавання
How current the data stays — real-time/streaming scores highest, periodic dumps lower. - Training Value84
придатний для прогнозованого технічного обслуговування
How useful the data is for the target AI use-case — its fit for model training or fine-tuning. - Buyer Demand95
попит з боку покупців ШІ надзвичайно високий, зумовлений швидким розширенням глобального ринку прогнозованого технічного обслуговування, який, за прогнозами, зростатиме зі **CAGR 35,1%** [1].
How strongly AI builders and companies are likely to want this data, based on market signals. - Legal Accessibility62
відкритий доступ/API
How legally easy the data is to obtain and use — open/API access scores high; PII or regulated data scores low. - Acquisition Feasibility0
середня складність, дочірня компанія EnergyPro Assets Limited (EPAL) / EESL
How realistic it is to actually obtain the data, given access difficulty and the holder's corporate structure. - Evidence Strength74
4 типи доказів, 4 збіги
How solid the proof is that the company holds this data — diversity of evidence types and number of hits. - Right to License58
володіння=змішане, ліцензування=чисте
Whether the company can legally license the data out — based on ownership and licensing complexity. - Corporate Independence50
дочірня компанія EnergyPro Assets Limited (EPAL) / EESL
Whether the holder can decide alone — an independent company scores higher than a subsidiary of a large group. - Data Orientation39
1 сигнал апетиту до даних (1 тип)
How actively the company invests in data, measured by its data-appetite signals (hires, products, APIs…). - Dormant Data Surplus92
надлишок=високий, 1 нещодавній зовнішній сигнал — пропрієтарні дані, що перевищують вже монетизовані
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
✓ хороший цільовий об'єкт — Edina є сильним цільовим об'єктом, оскільки вона проектує, встановлює та надає послуги з догляду за активами/технічного обслуговування для електростанцій, що є основним операційним бізнесом, який неминуче виробляє цінні дані журналів технічного обслуговування як побічний продукт, і вона, схоже, не продає дані або програмне забезпечення ШІ як продукт. Проблеми: Компанія належить Energy Efficiency Services Limited (EESL), великій компанії з енергетичних послуг під Міністерством енергетики Індії, що може ускладнити угоду
- Deep Qualification80
⚠ потребує перегляду — Edina є постачальником послуг для енергетичних активів, а не продавцем даних; 'Набір даних журналів технічного обслуговування' є правдоподібним побічним продуктом її основного бізнесу, але його володіння змішане/обмежене, оскільки він генерується на сайтах клієнтів, і він не відповідає зазначеній ніші даних. [ліцензування обмежене; суб'єкт господарювання не володіє характерними даними ніші: Виявлений набір даних — це 'Журнали технічного обслуговування' для газових двигунів, що стосується прогнозованого технічного обслуговування машин, тоді як ніша 'Зберігання енергії та модернізація мережі' визначається даними про 'Специфікації акумуляторних технологій, проекти інтеграції мережі, дані про потужність зберігання енергії'.]
Evidence
Dataset evidence & lineage
What the typed evidence proves the company holds — reframed for clarity and set against the market.
Developer portal
Портал компанії демонструє її інженерний досвід у постачанні великомасштабних систем зберігання енергії на акумуляторах, підтверджуючи їхню роль як складного технічного оператора, що керує високоцінними промисловими активами.
IoT / sensor data
Edina збирає дані IoT в реальному часі з промислових газових двигунів, надаючи детальні показники часових рядів щодо продуктивності та споживання, необхідні для навчання алгоритмів прогнозованого технічного обслуговування.
Maintenance logs
Компанія веде повні журнали технічного обслуговування для великого портфеля енергетичних активів, надаючи критично важливі історичні дані про події — істинні значення — необхідні для маркування даних датчиків для керованого машинного навчання.
Industrial data
Набір даних включає дані часових рядів продуктивності та розряду від акумуляторних систем зберігання енергії рівня 1, демонструючи цінне джерело промислових даних для оптимізації сучасних енергетичних мережевих активів.
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
Edina 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 = $10.6 billion in 2024, CAGR 35.1% (source: MarketsandMarkets). Investment score 73.1/100 (confidence 0.56). Recommended action: Partnership (group-level).
From the marketplace
Explore live data opportunities
Ssturbine — Можливості набору даних журналів технічного обслуговування
View opportunity →промисловийBrindleyengineering — Можливості набору даних звітів про інспекції
View opportunity →промисловийTurboefficiency — Можливості набору даних журналів технічного обслуговування
View opportunity →Data Academy
Learn before you deal
- Скільки коштує набір даних?3 min read
- Як відбувається угода з даними3 min read
- Що ви маєте право продавати3 min read