Dataset opportunity
Return — Можливість отримання даних промислових датчиків
Помірний набір даних промислових датчиків, що належить Return, придатний для прогнозованого технічного обслуговування та виявлення аномалій.
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
Придбати
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)
Глобальний ринок прогнозованого технічного обслуговування оцінювався в 14,2 мільярда доларів США у 2025 році, прогнозується зростання CAGR на 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
Програмне забезпечення, яке реагує в реальному часі / перетворює дані на рішення
source ↗
Profile
Dataset profile
Type
Набір даних промислових датчиків
Modality
Часові ряди
Sector
промисловий
Volume
Помірний
Freshness
В реальному часі
Rarity
Висока (пропрієтарний)
Accessibility
Частковий
Legal
Належить компанії — чистий для ліцензування
Buyer persona
Постачальники промислового ШІ та оптимізації технічного обслуговування
Return володіє пропрієтарним набором даних промислових датчиків, що складається з високочастотної телеметрії часових рядів з належних та експлуатованих великомасштабних систем зберігання енергії (BESS). Ці операційні `iot_data`, включаючи `event_streams` та `industrial_data`, надають детальні, реальні відомості про продуктивність та деградацію активів, що робить їх винятково придатними для розробки моделей ШІ для прогнозованого технічного обслуговування.
Глобальний ринок прогнозованого технічного обслуговування оцінювався в 14,2 мільярда доларів США у 2025 році, і прогнозується, що він зростатиме з вражаючим CAGR 27,9%. [2] Хоча доступ до цих даних узгоджується через їх походження з цінних фізичних активів, їх рідкість та пряма застосовність для моделювання мережі та ШІ для деградації батарей пропонують значну зовнішню цінність, виправдовуючи інвестиції для покупців, які прагнуть отримати конкурентну перевагу на цьому швидкозростаючому ринку. ⚠ Ретельність (цінні дані, доступ до переговорів): Дані генеруються фізичними енергетичними активами, що належать та експлуатуються компанією.; Включає високочастотну телеметрію з великомасштабних систем батарей (BESS).; Операційні дані використовуються для внутрішньої оптимізації, але мають значну зовнішню цінність для моделювання мережі та ШІ для деградації батарей. · корпоративний: незалежний.
Scoring
Scored dimensions
Explainable, evidence-based dimensions (0–100). The radar shows the investment axes.
Ці докази підтверджують, що Return генерує пропрієтарні, первинні дані часових рядів зі своїх власних великомасштабних енергетичних сховищ по всій Європі. Для постачальників промислового ШІ цей набір даних є рідкісною можливістю для навчання та валідації моделей прогнозованого технічного обслуговування на реальних операційних даних систем балансування мережі. На ринку, який, за прогнозами, зростатиме майже на 28% щорічно, ці унікальні дані надають значну конкурентну перевагу, дозволяючи точніше прогнозувати збої та оптимізувати активи для швидкозростаючого сектору чистої енергії.
See dimension details ↓- Dataset Specificity90
домінуючий 'iot_data', 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 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/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 ринку прогнозованого технічного обслуговування, який, за прогнозами, зростатиме на 27,9% CAGR. [2]
How strongly AI builders and companies are likely to want this data, based on market signals. - Legal Accessibility50
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 License92
власність=належить компанії, ліцензування=чисте
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 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 Audit50
⚠ перегляд — Основний бізнес компанії полягає в наданні 'зберігання як послуги' шляхом створення та експлуатації великомасштабних систем батарей, а не в генерації даних як побічного продукту іншого операційного бізнесу. Проблеми: Основний бізнес полягає в наданні послуг енергетичної інфраструктури, а не в не-даних операційному бізнесі.; Продукт компанії — це доступ до їхньої платформи та мережі рішень для зберігання енергії. [3]; Це постачальник послуг/інфраструктури, який явно виключений ICP.; Компанія є платформою, яка інвестує та підтримує проекти чистої енергії, що є фінансовою/інвестиційною моделлю, а не операційною в сенсі
- Deep Qualification90
✓ пройдено — Return є власником даних. Компанія створює, володіє та експлуатує великомасштабні системи зберігання енергії, продаючи послуги зберігання. Операційні дані датчиків є побічним продуктом її основного бізнесу та належать компанії, що робить її сильною ціллю.
Evidence
Dataset evidence & lineage
What the typed evidence proves the company holds — reframed for clarity and set against the market.
IoT / sensor data
Це пропрієтарні дані IoT, згенеровані інтелектуальним управлінням енергетичними потоками в межах належної та експлуатованої компанією інфраструктури зберігання енергії, що є критично важливим для створення моделей оптимізації продуктивності активів.
Industrial data
Ці докази вказують на високоцінні промислові датчикові дані з систем зберігання батарей, які активно використовуються для балансування мережі, що є ключовим вхідним даними для постачальників ШІ, які покращують стабільність мережі та операційну ефективність.
Event streams
Це вказує на наявність потоків подій в реальному часі, згенерованих програмними системами, які підключають та керують їхніми розподіленими енергетичними активами, що є важливим для розробки чутливих алгоритмів керування та виявлення аномалій.
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
Fossnational — Можливості набору даних журналів технічного обслуговування
View opportunity →іншийTrumanbrewery — Можливість отримання набору даних сенсорної телеметрії
View opportunity →мобільністьGehlpeople — Можливість отримання набору даних про мобільність
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