Dataset opportunity
Greenely — Можливість отримання даних телеметрії датчиків
Набір даних сенсорної телеметрії від Greenely, придатний для прогнозованого технічного обслуговування та виявлення аномалій.
Score
47.5
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
Угода про обмін даними
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 оцінювався в 12,3 мільярда доларів США у 2024 році, CAGR 29,7% (джерело: Custom Market Insights). [6]
Recent dated external facts that triggered this opportunity — auditable provenance.
- 📰press2026-06-18
FERC Orders All Six Regional Grid Operators to Justify or Rewrite Large-Load Tariffs
powermag.com ↗ - 📰press2026-06-18
Trump administration buys out 4 more offshore wind leases for $765M
utilitydive.com ↗ - 📰press2026-06-18
Quantum Sensor Ambitions: A New Horizon for Utility Innovation
powermag.com ↗ - 📰press2026-06-18
Carbon Direct releases low-carbon fuels criteria to help voluntary buyers
utilitydive.com ↗ - 📰press2026-06-18
DOJ intervenes on behalf of xAI in data center gas turbine lawsuit
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
Набір даних сенсорної телеметрії
Modality
Часові ряди
Sector
інше
Volume
Помірний
Freshness
В реальному часі
Rarity
Висока (власний)
Accessibility
Обмежений
Legal
Змішане право власності — чутливий до GDPR (перегляд персональних даних)
Buyer persona
Постачальники промислового ШІ та оптимізації технічного обслуговування
Greenely володіє набором даних телеметрії датчиків, що складається з високочастотних часових рядів даних з побутових смарт-лічильників енергії. Ця колекція `iot_data` та `event_streams` пропонує детальні відомості про моделі споживання енергії домогосподарствами, забезпечуючи ідеальну основу для розробки та навчання алгоритмів прогнозного обслуговування для мережевих активів та побутової техніки.
Глобальний ринок прогнозного обслуговування оцінювався в 12,3 мільярда доларів США у 2024 році, і прогнозується, що він зростатиме з вражаючою складеною річною ставкою зростання (CAGR) 29,7%. [6] Хоча доступ до цих даних про споживання енергії домогосподарствами є надзвичайно чутливим з точки зору GDPR і вимагає явного згоди кінцевого користувача для монетизації, його рідкість та пряма застосовність до цього ринку з високим зростанням роблять його цінним активом для покупців ШІ, які прагнуть до інновацій в управлінні енергією та надійності інфраструктури. ⚠ Огляд (цінні дані, доступ для переговорів): Дані про споживання енергії домогосподарствами є надзвичайно чутливими з точки зору GDPR.; Право власності на дані спільно з кінцевими користувачами (домогосподарствами).; Потрібна явна згода на вторинну монетизацію даних, окрім оптимізації енергоспоживання. · корпоративний: незалежний.
Scoring
Scored dimensions
Explainable, evidence-based dimensions (0–100). The radar shows the investment axes.
Ці докази сукупно підтверджують, що Greenely володіє власним, рідкісним набором даних в реальному часі телеметрії датчиків з інтегрованих домашніх енергетичних екосистем. Дані фіксують використання електроенергії, зарядку електромобілів, виробництво сонячної енергії та взаємодію з мережею щохвилини, створюючи багате джерело сигналів часових рядів. Для постачальників промислового ШІ цей набір даних є критично важливим активом для розробки моделей прогнозного обслуговування, які оптимізують енергетичні активи та передбачають збої. На глобальному ринку, який, за прогнозами, зростатиме майже на 30% щорічно, ці унікальні дані пропонують значну конкурентну перевагу для навчання алгоритмів оптимізації енергії наступного покоління.
See dimension details ↓- Dataset Specificity74
домінуючий 'iot_data', сектор інший, 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
власні доменні дані
How scarce and proprietary the data is. Unique domain data scores high; openly available data lowers it. - Dataset Volume52
3 збіги доказів
Apparent scale of the data, inferred from the number of evidence hits and any explicit volume mentions. - Dataset Freshness82
в реальному часі/потоковий
How current the data stays — real-time/streaming scores highest, periodic dumps lower. - Training Value84
придатний для прогнозного обслуговування
How useful the data is for the target AI use-case — its fit for model training or fine-tuning. - Buyer Demand90
попит з боку покупців ШІ надзвичайно високий, зумовлений швидким CAGR 29,7% ринку прогнозного обслуговування, для якого цей тип даних IoT є основним вхідним елементом. [6]
How strongly AI builders and companies are likely to want this data, based on market signals. - Legal Accessibility20
обмежений/невідомий
How legally easy the data is to obtain and use — open/API access scores high; PII or regulated data scores low. - Acquisition Feasibility30
середня складність, незалежний
How realistic it is to actually obtain the data, given access difficulty and the holder's corporate structure. - Evidence Strength62
3 типи доказів, 3 збіги
How solid the proof is that the company holds this data — diversity of evidence types and number of hits. - Right to License28
право власності=змішане, ліцензування=gdpr_sensitive
Whether the company can legally license the data out — based on ownership and licensing complexity. - Corporate Independence90
незалежний
Whether the holder can decide alone — an independent company scores higher than a subsidiary of a large group. - Data Orientation22
0 сигналів апетиту до даних (0 типів)
How actively the company invests in data, measured by its data-appetite signals (hires, products, APIs…). - Dormant Data Surplus92
надлишок=високий, 5 нещодавніх зовнішніх сигналів — власні дані, окрім тих, що 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 Audit58
⚠ огляд — Основний бізнес компанії полягає в продажу споживачам програмної платформи управління енергією та контрактів на електроенергію, надаючи аналітику та оптимізацію як послугу, що робить її поганою ціллю, оскільки вона вже продає інтелект. Проблеми: Основний продукт компанії — це додаток, який надає аналітику, інсайти та оптимізацію споживання енергії домогосподарствами на основі ШІ. [2, 9, 12, 18]; Це бізнес-модель 'продаж інтелекту', яка є явним критерієм виключення.; Дані використовуються
- Deep Qualification90
✓ пройдено — Greenely працює як сервіс управління енергією B2C, володіючи цінними, але суворо обмеженими даними про споживання енергії домогосподарствами як побічним продуктом своїх послуг з оптимізації та балансування мережі, без доказів стратегії монетизації даних.
Evidence
Dataset evidence & lineage
What the typed evidence proves the company holds — reframed for clarity and set against the market.
IoT / sensor data
Ці докази підтверджують збір детальних даних IoT щохвилини з побутових смарт-лічильників, забезпечуючи прямий, високоточний перегляд моделей споживання енергії домогосподарствами для моделей виявлення аномалій.
Event streams
Ці докази демонструють інтеграцію численних потоків подій з різноманітних активів, таких як електромобілі, батареї та сонячні панелі, що є важливим для побудови прогнозних моделей складних, взаємопов'язаних енергетичних систем.
Industrial data
Ці докази показують, що набір даних включає дані промислового рівня про взаємодію на рівні мережі, такі як управління надлишковою енергією, що є критично важливим для постачальників, які розробляють рішення для стабільності мережі та управління розподіленими енергетичними ресурсами.
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 use in predictive maintenance model development and training, subject to strict GDPR compliance and end-user consent verification.
Personal data
Contains 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 value is driven by its high rarity as proprietary, real-time sensor telemetry from residential smart energy meters, directly applicable to the rapidly growing predictive maintenance market. The GDPR sensitivity and need for end-user consent, however, introduce legal risk and impact liquidity.
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
Greenely Sensor Telemetry — a Moderate sensor telemetry dataset (Time Series modality) in the other domain. Primary AI use-case: Predictive Maintenance. Market signal: Global Predictive Maintenance Market was valued at USD 12.3 Billion in 2024, CAGR 29.7% (source: Custom Market Insights). [6]. Investment score 47.5/100 (confidence 0.49). Recommended action: Data Sharing Agreement.
From the marketplace
Explore live data opportunities
Heliosaragon — Можливості набору даних з інспекційних звітів
View opportunity →ПромисловийUnisource Gmbh — Можливість отримання даних про державні закупівлі
View opportunity →охорона здоров'яZetasurgical — Можливість отримання набору зображень
View opportunity →Data Academy
Learn before you deal
- 5 помилок, які відлякують покупців3 min read
- Чому купувати зовнішні дані?3 min read
- Купівля даних без помилок3 min read