Dataset opportunity
Solareur — Можливості набору даних журналів технічного обслуговування
Набір даних журналів технічного обслуговування від Solareur, придатний для прогнозованого технічного обслуговування та виявлення аномалій.
Score
71.9
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 13,65 мільярда доларів США у 2025 році та, за прогнозами, зросте зі швидкістю CAGR 24,30% (джерело: Fortune Business Insights). [4]
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.
Profile
Dataset profile
Type
Набір даних журналів технічного обслуговування
Modality
Часовий ряд
Sector
промисловий
Volume
Помірний
Freshness
В реальному часі
Rarity
Висока (власний)
Accessibility
Обмежений
Legal
Змішана власність — права на ліцензування потребують уточнення
Buyer persona
Постачальники промислового ШІ та оптимізації технічного обслуговування
Solareur володіє набором даних журналів технічного обслуговування у форматі часових рядів, отриманим завдяки своїй ролі EPC-партнера для сторонніх сонячних активів. Набір даних містить деталізовані потоки `industrial_data` та `iot_data` від операційного обладнання, надаючи високоточні реальні записи, необхідні для навчання надійних моделей ШІ для прогнозованого технічного обслуговування.
Бізнес-цінність спрямована на глобальний ринок прогнозованого технічного обслуговування, цінний сектор, оцінений у 13,65 мільярда доларів США у 2025 році з прогнозованим CAGR 24,30%. [4] Хоча права на агрегування та анонімізацію цих клієнтських даних потребують перевірки в контрактах на експлуатацію та технічне обслуговування (O&M), прямий доступ Solareur до обладнання та потоків даних як EPC-партнера забезпечує цілісність даних. Це надає рідкісну можливість придбати високоякісні iot_data для цієї високозростаючої програми, що виправдовує ретельну перевірку доступу. ⚠ Перевірка (цінні дані, доступ для переговорів): Дані збираються з сонячних активів, що належать стороннім клієнтам (малі та середні підприємства та інвестори); Права на агрегування та анонімізацію даних моніторингу для навчання ШІ повинні бути перевірені в контрактах на O&M; Компанія працює як EPC-партнер, що означає прямий доступ до обладнання та потоків даних · корпоративний: незалежний.
Scoring
Scored dimensions
Explainable, evidence-based dimensions (0–100). The radar shows the investment axes.
Ці докази колективно підтверджують, що Solareur володіє власним, рідкісним набором даних, що поєднує детальні журнали технічного обслуговування з IoT-даними в реальному часі з її промислових сонячних парків. Ці унікальні часові ряди даних є критично важливим активом для постачальників промислового ШІ, що розробляють рішення для прогнозованого технічного обслуговування. На ринку, який, за прогнозами, зростатиме більш ніж на 24% щорічно, цей набір даних надає рідкісну можливість навчати та перевіряти алгоритми на реальних операціях з відновлюваної енергетики, секторі, що переживає масове розширення.
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
власні доменні дані
How scarce and proprietary the data is. Unique domain data scores high; openly available data lowers it. - Dataset Volume52
3 докази
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 Demand90
попит з боку покупців ШІ надзвичайно високий, зумовлений швидким зростанням ринку прогнозованого технічного обслуговування, який розширюється зі швидкістю CAGR 24,30%. [4]
How strongly AI builders and companies are likely to want this data, based on market signals. - Legal Accessibility28
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 License36
власність=змішана, ліцензування=права_нечіткі
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 Orientation56
2 сигнали апетиту до даних (2 типи)
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, 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.
Evidence
Dataset evidence & lineage
What the typed evidence proves the company holds — reframed for clarity and set against the market.
press
- “<p>Initialement concentrée sur la prospection foncière pour les développeurs solaires, la plateforme Ferme Solaire change de nom à l’occasion d’une diversification. Elle s’appellera désormais Solmeria et va  </p> <p>L’article <a href="https://www.greenunivers.com/2026/07/solmeria-ex-ferme-solaire-veut-proposer-des-projets-enr-a-lunite-428542/">Solmeria (ex Ferme Solaire) veut proposer des projets EnR à l’unité</a> est apparu en premier sur <a href="https://www.greenunivers.com">GreenUnivers</a>.</p>”
- “<p>Les représentants du personnel d’Urbasolar montent au créneau. Dans un communiqué publié hier, les membres du comité social et économique (CSE), portés par le syndicat des cadres CFE-CGC critiquent les mesures proposées par la direction qu’ils jugent « dérisoires » au regard des revenus et de la trésorerie du propriétaire du développeur-producteur photovoltaïque de Montpellier, l’énergéticien suisse Axpo. […]</p> <p>L’article <a href="https://www.greenunivers.com/2026/07/les-representants-syndicaux-durbasolar-prets-a-la-greve-428482/">Les représentants syndicaux d’Urbasolar”
- “<p>Chaque semaine, GreenUnivers sélectionne les principaux événements professionnels de la transition énergétique. Des rendez-vous qui ont lieu en France et ailleurs dans les secteurs des énergies renouvelables, de l’hydrogène, de la rénovation ou encore de la mobilité électrique. Août 26 La Ref, les Rencontres des entrepreneurs de France, Medef, Paris 28 Universités d’été de l’économie […]</p> <p>L’article <a href="https://www.greenunivers.com/2026/07/lagenda-de-la-transition-energetique-280-424554/">L’agenda de la transition énergétique</a> est apparu en premier sur <”
IoT / sensor data
Компанія генерує дані часових рядів від моніторингу в реальному часі продуктивності сонячного обладнання, що є важливим для навчання моделей виявлення аномалій та оптимізації виробництва енергії.
Maintenance logs
Solareur створює структуровані журнали технічного обслуговування на основі звітів техніків про польові втручання, надаючи критично важливі дані для маркування подій відмов для прогнозних моделей.
Industrial data
Ці докази підтверджують походження даних з великих промислових сонячних парків, що забезпечує їхню складність та релевантність для надійних ШІ-додатків.
Marketplace
Dataset details
Geographic coverage
Global
Time range
Real-time
Update frequency
Real-time
Delivery
API
Formats
JSON, CSV
License
One-time license for use in predictive maintenance AI model training and development. Rights to aggregate and anonymize client data require verification in O&M contracts.
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.
This dataset is highly valuable due to its rarity as proprietary, real-time time-series maintenance and IoT data from solar assets, directly feeding the high-growth global predictive maintenance market. Its granular nature is critical for training robust AI models in a sector projected for significant expansion.
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
Solareur 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 was valued at $13.65 billion in 2025 and is projected to grow at a CAGR of 24.30% (source: Fortune Business Insights). [4]. Investment score 71.9/100 (confidence 0.49). Recommended action: Acquire.
From the marketplace
Explore live data opportunities
Bibtp — Можливості набору даних звітів про інспекції
View opportunity →мобільністьSatsecurity — Можливості набору даних звітів про інспекції
View opportunity →промисловийDickreich — Можливості набору даних звітів про інспекції
View opportunity →