Можливість набору даних
d-nvest — Можливість придбання промислового набору даних датчиків
Великий промисловий набір даних датчиків від Withthegrid, придатний для прогнозованого технічного обслуговування та виявлення аномалій.
Бал
72.2
Бал (0–100) поєднує зважені виміри — рідкість набору даних, цінність для навчання, попит покупців, сила доказів та право на ліцензування. 70+ означає готовність до угоди. Дивіться оцінені виміри нижче для детального розбору.Впевненість
92%
Дія
Угода про обмін даними
Рекомендована структура угоди для цього набору даних: Придбання (повний викуп), Ліцензія (платні права на використання), Угода про обмін даними (контрольований доступ, без передачі права власності), Партнерство (спільна розробка) або Програма анотації (маркування). Вибрано на основі власності даних, складності ліцензування та доступності.Ринок
Глобальний ринок прогнозованого технічного обслуговування оцінювався в 12,94 мільярда доларів США у 2024 році та, як очікується, зросте зі сукупним річним темпом зростання (CAGR) 26,9% з 2026–2033 років. (джерело: Polaris Market Research)
Недавні датовані зовнішні факти, що спричинили цю можливість — перевіряється походження.
- 📰press2026-06-15
Distributed solar’s overlooked role: Keeping farmland out of the real estate market
utilitydive.com ↗ - 📰press2026-06-15
Utilities have digitized billing. Now they need to humanize it.
utilitydive.com ↗ - 📰press2026-06-12
Meta expands US solar portfolio, inks PPA with Zelestra
utilitydive.com ↗ - 📰press2026-06-12
Judge overturns DOE’s cancellation of $82.1M in clean energy grants
utilitydive.com ↗ - 📰press2026-06-12
Au Royaume-Uni, le dirigeant d’EDF doute du besoin de nouvelles éoliennes
greenunivers.com ↗
Lineage
Як було отримано цю можливість
Ланцюжок, орієнтований на сигнали, від початку до кінця: недавні зовнішні сигнали → кваліфікована ніша → визначений власник даних → перевірка сайту → оцінена можливість. Кожна можливість є пояснюваною.
Конкретні докази того, що ця компанія активно дбає про дані — чому вона готова до кімнати угод.
Profile
Профіль набору даних
Тип
Промисловий набір даних датчиків
Модальність
Часові ряди
Сектор
промисловий
Обсяг
Великий
Актуальність
В реальному часі
Рідкість
Середній
Доступність
Частковий
Юридичний
Переважно належить клієнтам — права на ліцензування потребують уточнення
Портрет покупця
Постачальники промислових ШІ та оптимізації технічного обслуговування
Withthegrid володіє цінним Промисловим набором даних датчиків, що складається з даних часових рядів, зібраних з активів клієнтів комунальних підприємств та незалежних виробників електроенергії (IPP). Ці реальні операційні дані, включаючи такі показники, як вібрація, температура та тиск з IoT-пристроїв, безпосередньо застосовуються для навчання та валідації моделей прогнозованого технічного обслуговування, що дозволяє передбачати збої обладнання до їх виникнення.
Глобальний ринок прогнозованого технічного обслуговування оцінювався приблизно в 12,94 мільярда доларів США у 2024 році, і прогнозується, що він зростатиме з вражаючим CAGR у 26,9% до 2033 року. Незважаючи на складнощі доступу — дані належать клієнтам, а довгострокова історія вимагає спеціальних угод — рідкість та деталізація цих промислових даних роблять їх високоцінним активом. Для розробників ШІ придбання таких автентичних операційних даних є першочерговим викликом, що виправдовує узгоджений доступ для отримання конкурентної переваги на швидкозростаючому ринку. ⚠ Належна обачність (цінні дані, можливість узгодження доступу): Дані переважно належать клієнтам комунальних підприємств та IPP; політика компанії передбачає, що хмарні сервіси 'забувають' сирі повідомлення через 2 тижні для користувачів шлюзу Teleport; доступ до довгострокових історичних наборів даних, ймовірно, вимагатиме спеціальних угод з їхніми клієнтами платформи моніторингу активів (AMP). · корпоративний: незалежний.
Scoring
Оцінені виміри
Пояснювані, засновані на доказах виміри (0–100). Радар показує інвестиційні осі.
Ці докази підтверджують, що Withthegrid володіє значною колекцією реальних даних датчиків часових рядів з різноманітних промислових активів, включаючи мережі, трубопроводи та джерела відновлюваної енергії. Це критично важливий ресурс для постачальників ШІ, які створюють рішення для прогнозованого технічного обслуговування, щоб скористатися перевагами ринку, що зростає більш ніж на 26% щорічно. Дані безпосередньо підтримують розробку складних моделей для виявлення аномалій та оптимізації активів, пропонуючи конкурентну перевагу в моніторингу високоцінного обладнання, такого як вітрові турбіни, трансформатори та акумулятори.
See dimension details ↓- Dataset Specificity78
домінуючі 'iot_data', сектор промисловий, 2 специфічні типи
Наскільки точно дані націлені на конкретну, важкозамінну область або завдання. Нішеві, чітко визначені дані оцінюються вище, ніж загальні. - Dataset Rarity46
власні доменні дані (відкриті знижують рідкість)
Наскільки рідкісними та власницькими є дані. Унікальні дані домену оцінюються високо; загальнодоступні дані знижують оцінку. - Dataset Volume100
22 збіги доказів
Очевидний масштаб даних, виведений з кількості збігів доказів та будь-яких явних згадок обсягу. - Dataset Freshness82
в реальному часі/потокове передавання
Наскільки актуальними залишаються дані — дані в реальному часі/потокові оцінюються найвище, періодичні вивантаження нижче. - Training Value74
придатний для прогнозованого технічного обслуговування
Наскільки корисні дані для цільового випадку використання ШІ — їх придатність для навчання моделі або тонкого налаштування. - Buyer Demand95
Глобальний ринок прогнозованого технічного обслуговування, який фундаментально залежить від промислових даних датчиків, прогнозується зрости з 14,2 мільярда доларів США у 2025 році до 98,1 мільярда доларів США до 2033 року, з надзвичайно високим CAGR у 27,9%, що свідчить про величезне та зростаюче зростання.
Наскільки сильно розробники ШІ та компанії, ймовірно, захочуть ці дані, на основі ринкових сигналів. - Legal Accessibility48
відкритий доступ/API
Наскільки юридично легко отримати та використовувати дані — відкритий доступ/доступ через API оцінюється високо; PII або регульовані дані оцінюються низько. - Acquisition Feasibility84
середня складність, незалежний
Наскільки реалістично фактично отримати дані, враховуючи складність доступу та корпоративну структуру власника. - Evidence Strength100
5 типів доказів, 22 збіги
Наскільки вагомим є доказ того, що компанія володіє цими даними — різноманітність типів доказів та кількість збігів. - Right to License8
власність=належить клієнту, ліцензування=права незрозумілі
Чи може компанія законно ліцензувати дані — на основі власності та складності ліцензування. - Corporate Independence90
незалежний
Чи може власник вирішувати самостійно — незалежна компанія оцінюється вище, ніж дочірня компанія великої групи. - Data Orientation56
2 сигнали апетиту до даних (2 типи)
Наскільки активно компанія інвестує в дані, вимірюється за її сигналами попиту на дані (найм, продукти, API…). - Dormant Data Surplus70
надлишок=середній, 5 нещодавніх зовнішніх сигналів — власні дані, що перевищують вже монетизовані
Обсяг та цінність власних даних, якими володіє ця компанія, ПОЗА тим, що вона вже монетизує — неактивний надлишок, який ми можемо розблокувати. Компанія може продавати деякі інсайти І все ще володіти набагато більшим неактивним активом. - ICP Audit50
⚠ огляд — Withthegrid продає платформу апаратного та програмного забезпечення власникам активів та операторам мереж для моніторингу та контролю їхніх енергетичних активів; вона не володіє активами чи даними, що з них випливають. Проблеми: Основний бізнес — продаж технологічного продукту (SaaS/PaaS/Апаратне забезпечення), а не ведення бізнесу, що генерує дані як побічний продукт. [2, 3, 6]; Компанія надає інструменти для управління активами іншими; власні дані належать їхнім клієнтам (власникам активів, операторам мереж), а не Witht
Evidence
Докази та походження набору даних
Що доведені докази підтверджують, що компанія володіє — переформульовано для ясності та порівняно з ринком.
API access
Зрілий, стандартизований API забезпечує доступ до даних у реальному часі з понад 450 типів промислових активів, дозволяючи покупцям використовувати безперервні, живі прогнозовані моделі, а не покладатися на статичні файли.
Knowledge base / docs
Розширена технічна документація та примітки до випуску супроводжують дані, надаючи необхідний контекст та метадані, які значно прискорюють робочі процеси науки про дані.
IoT / sensor data
Власник активно збирає дані часових рядів з широкого спектру підключених IoT пристроїв, включаючи інвертори PV, акумулятори та вітрові турбіни, надаючи багате джерело для застосувань ШІ в енергетичному секторі.
Public datasets
Платформа компанії розроблена для експорту великомасштабних наборів даних без обмежень рядків, що свідчить про здатність надавати значні обсяги даних, необхідні для надійного навчання моделей ШІ.
Industrial data
Набір даних явно містить показання датчиків з основних промислових активів, таких як мережі та трубопроводи, і вже використовується для виявлення аномалій, безпосередньо підтверджуючи його високу цінність для випадків використання прогнозованого технічного обслуговування.
Coverage
Scanned sources
Deliverable
Premium dataset report
Withthegrid Industrial Sensor — a Large industrial sensor dataset (Time Series modality) in the industrial domain. Primary AI use-case: Predictive Maintenance. Market signal: Global Predictive Maintenance market size was valued at USD 12.94 Billion in 2024 and is poised to grow at a CAGR of 26.9% from 2026–2033. (source: Polaris Market Research). Investment score 72.2/100 (confidence 0.92). Recommended action: Data Sharing Agreement.