数据集机会
d-nvest — 工业传感器数据集机会
d-nvest 持有的海量工业传感器数据集，可用于预测性维护和异常检测。
评分
72.2
评分（0-100）融合了加权维度 — 数据集稀有度、训练价值、买家需求、证据强度和许可权。70分以上表示交易就绪。请参阅下方评分维度了解详情。置信度
92%
行动
数据共享协议
此数据集的推荐交易结构：收购（完全买断）、许可（付费使用权）、数据共享协议（受控访问，不转移所有权）、合作（共同开发）或标注计划（标签）。根据数据所有权、许可复杂性和可访问性选择。市场
全球预测性维护市场规模在 2024 年价值为 129.4 亿美元，预计从 2026 年至 2033 年的复合年增长率为 26.9%。(来源：Polaris Market Research)
触发此机会的近期外部事实 — 可审计的来源。
- 📰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
此线索的来源
信号优先链，端到端：近期外部信号 → 合格利基 → 已解析的数据持有者 → 网站验证 → 评分机会。每个线索都可解释。
该公司积极关注数据的具体证据 — 这就是它适合进入交易室的原因。
Profile
数据集概况
类型
工业传感器数据集
模态
时间序列
行业
工业
体量
大
新鲜度
实时
稀有度
中等
可访问性
部分
法律
主要归客户所有 — 许可权待澄清
买家画像
工业人工智能与维护优化供应商
Withthegrid 拥有一个宝贵的工业传感器数据集，其中包含从公用事业客户和独立电力生产商 (IPP) 的资产收集的时间序列数据。这些真实运营数据，包括来自物联网设备的振动、温度和压力等指标，直接适用于预测性维护模型的训练和验证，从而能够在设备发生故障之前进行预测。
全球预测性维护市场在 2024 年的估值为129.4 亿美元，预计到 2033 年将以惊人的 26.9% 的复合年增长率 (CAGR) 增长。尽管存在访问复杂性——数据归客户所有，长期历史记录需要特定协议——但该工业数据的稀有性和粒度使其成为一项高价值资产。对于人工智能开发者来说，获取此类真实的运营数据是一项主要挑战，因此需要协商访问权限以在快速扩张的市场中获得竞争优势。⚠ 尽职调查（有价值的数据，可协商访问）：数据主要归公用事业客户和 IPP 所有；公司政策规定，对于 Teleport 网关用户，云服务在 2 周后会“忘记”原始消息；访问长期历史数据集可能需要与他们的资产监控平台 (AMP) 客户签订特定协议。· 公司：独立。
Scoring
评分维度
可解释的、基于证据的维度（0-100）。雷达图显示了投资轴。
这些证据证实 Withthegrid 拥有大量来自各种工业资产（包括电网、管道和可再生能源）的真实时间序列传感器数据。这是人工智能供应商构建预测性维护解决方案以利用年增长率超过 26% 的市场的关键资源。该数据直接支持开发用于异常检测和资产优化的复杂模型，为监控风力涡轮机、变压器和电池等高价值设备提供竞争优势。
See dimension details ↓- Dataset Specificity78
主导的 'iot_data'，工业领域，2 种特定类型
数据针对特定、难以替代的领域或任务的精确程度。利基、明确定义的数据得分高于通用数据。 - Dataset Rarity46
专有领域数据（开放会降低稀有度）
数据的稀缺性和专有性。独特领域数据得分高；公开可用数据会降低得分。 - Dataset Volume100
22 个证据命中
数据的表观规模，根据证据命中次数和任何明确的体量提及推断。 - Dataset Freshness82
实时/流式传输
数据的时效性 — 实时/流式数据得分最高，定期转储数据得分较低。 - Training Value74
适用于预测性维护
数据对目标AI用例的有用程度 — 其是否适合模型训练或微调。 - Buyer Demand95
全球预测性维护市场，该市场从根本上依赖于工业传感器数据，预计将从 2025 年的 142 亿美元增长到 2033 年的 981 亿美元，复合年增长率高达 27.9%，表明增长巨大且持续增长。
基于市场信号，AI开发者和公司对该数据的需求强度。 - Legal Accessibility48
开放/API 访问
数据在法律上获取和使用的难易程度 — 开放/API访问得分高；PII或受监管数据得分低。 - Acquisition Feasibility84
中等难度，独立
考虑到获取难度和持有者的公司结构，实际获取数据的可行性。 - Evidence Strength100
5 种证据类型，22 个命中
公司持有此数据的证据强度 — 证据类型的多样性和命中次数。 - Right to License8
所有权=客户拥有，许可=权利不明确
公司是否可以合法地许可数据 — 基于所有权和许可复杂性。 - Corporate Independence90
独立
持有者是否可以独立决策 — 独立公司得分高于大型集团的子公司。 - Data Orientation56
2 个数据需求信号（2 种类型）
公司投资数据的积极程度，通过其数据需求信号（招聘、产品、API等）衡量。 - Dormant Data Surplus70
盈余=中等，5 个近期外部信号 — 专有数据超出已货币化的部分
该公司持有的专有数据量和价值，超出其已实现货币化的部分 — 我们可以解锁的休眠盈余。一家公司可以出售部分洞察，同时仍拥有更大的休眠资产。 - ICP Audit50
⚠ 审查 — Withthegrid 向资产所有者和电网运营商销售硬件和软件平台，用于监控和控制其能源资产；它不拥有资产或由此产生的数据本身。问题：核心业务是销售技术产品（SaaS/PaaS/硬件），而不是经营一个以数据为副产品的业务。[2, 3, 6]；该公司提供工具供他人管理其资产；专有数据属于其客户（资产所有者、电网运营商），而不是 Witht。
Evidence
数据集证据与溯源
类型化证据证明公司持有的内容 — 为清晰起见重新表述并与市场对比。
API access
一个成熟的标准化API提供了对 450 多种工业资产类型的实时数据访问，使买家能够驱动连续的实时预测模型，而不是依赖静态文件。
Knowledge base / docs
广泛的技术文档和发行说明随数据一起提供，提供了加速数据科学工作流程的关键上下文和元数据。
IoT / sensor data
持有者积极收集来自各种连接的物联网设备的时间序列数据，包括光伏逆变器、电池和风力涡轮机，为能源领域的 AI 应用提供了丰富的来源。
Public datasets
该公司的平台设计用于导出大规模数据集，没有行数限制，这表明其有能力提供支持强大人工智能模型训练所需的大量数据。
Industrial data
该数据集明确包含来自电网和管道等核心工业资产的传感器读数，并且已用于异常检测，直接验证了其在预测性维护用例中的高价值。
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.