Dataset opportunity
Powin — Gelegenheit für ein Datensatz zu industriellen Betriebsabläufen
Umfangreicher Datensatz zu industriellen Betriebsabläufen von Powin, nutzbar für industrielle Überwachung und Prognosen.
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
92%
Action
Lizenzierung
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)
Der globale Markt für Batteriespeicher (BESS) wird voraussichtlich von 50,81 Milliarden USD im Jahr 2025 auf 105,96 Milliarden USD bis 2030 anwachsen, bei einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von 15,8 % (Quelle: MarketsandMarkets). [12]
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
Datensatz zu industriellen Betriebsabläufen
Modality
Zeitreihen
Sector
Industrie
Volume
Groß
Freshness
Echtzeit
Rarity
Hoch (proprietär)
Accessibility
Offen / API
Legal
Gemischte Eigentumsverhältnisse — sauber zu lizenzieren
Buyer persona
Industrielle KI-Integratoren
Powin verfügt über ein wertvolles Industrielle Betriebsdaten-Dataset, das aus Zeitreihendaten seiner globalen Flotte von Batteriespeicher-Systemen (BESS) besteht. Diese Daten, einschließlich `iot_data`, `maintenance_logs`, `geo_data` und `event_streams`, bieten einen umfassenden Einblick in die Leistung, Degradation und das Betriebsverhalten von BESS und eignen sich daher ideal für die Entwicklung fortschrittlicher KI-Modelle für Industrielle Überwachung und vorausschauende Wartung. Der Zugriff wird über die Integration mit Powins proprietärem HybridOS und dem Remote Operations Center (ROC) verwaltet.
Diese Daten sind im schnell wachsenden BESS-Softwaremarkt angesiedelt, der direkt mit dem operativen Wert solcher Systeme verbunden ist. Der Markt wird voraussichtlich bis 2030 105,96 Milliarden US-Dollar erreichen, mit einer CAGR von 15,8 %. [12] Trotz komplexer Zugangsbedingungen, wie Integrationsanforderungen und der potenziellen Notwendigkeit der Datenanonymisierung, bieten die Seltenheit und Tiefe dieser industriellen Daten einen erheblichen Wettbewerbsvorteil für KI-Käufer, die Wert im wachstumsstarken Energiesektor erzielen wollen. [12] ⚠ Sorgfaltspflicht (wertvolle Daten, Verhandlungszugang): Daten werden aus physischen Anlagen (BESS) generiert, die oft von Drittanbietern oder Energieversorgern besessen werden.; Der Zugriff erfordert die Integration mit deren proprietärem HybridOS und Remote Operations Center (ROC).; Anonymisierung spezifischer Netzstandorte oder Kunden-IDs kann für die sekundäre Lizenzierung erforderlich sein. · Unternehmen: unabhängig.
Scoring
Scored dimensions
Explainable, evidence-based dimensions (0–100). The radar shows the investment axes.
Diese Beweise demonstrieren kollektiv den Besitz von hochauflösenden Zeitreihendaten von industriellen Batteriespeicher-Systemen (BESS). Das Dataset umfasst detaillierte SCADA-Feeds, Echtzeit-Ereignisströme und Asset-Gesundheitsmetriken, die für die Entwicklung fortschrittlicher industrieller Überwachungs- und vorausschauender Wartungsmodelle von entscheidender Bedeutung sind. Für KI-Integratoren ist dieser proprietäre Datensatz ein direkter Weg, um im BESS-Markt – der sich bis 2030 voraussichtlich verdoppeln wird – Wert zu schöpfen, wo die Optimierung der Standortleistung und der Lebensdauer von Anlagen ein entscheidender Wettbewerbsvorteil ist.
See dimension details ↓- Dataset Specificity100
dominante 'industrielle Daten', Sektor Industrie, 5 spezifische Typen
How sharply the data targets a specific, hard-to-substitute domain or task. Niche, well-defined data scores higher than generic. - Dataset Rarity82
proprietäre Domänendaten (offen senkt Seltenheit)
How scarce and proprietary the data is. Unique domain data scores high; openly available data lowers it. - Dataset Volume100
15 Beweistreffer
Apparent scale of the data, inferred from the number of evidence hits and any explicit volume mentions. - Dataset Freshness82
Echtzeit/Streaming
How current the data stays — real-time/streaming scores highest, periodic dumps lower. - Training Value100
Geeignet für industrielle Überwachung
How useful the data is for the target AI use-case — its fit for model training or fine-tuning. - Buyer Demand90
Die Nachfrage von KI-Käufern ist sehr hoch, angetrieben durch das signifikante Wachstum des BESS-Marktes (CAGR von 15,8 %) und den kritischen Bedarf an datengesteuerten industriellen Überwachungslösungen zur Optimierung von Energieanlagen. [12]
How strongly AI builders and companies are likely to want this data, based on market signals. - Legal Accessibility90
Offener/API-Zugang
How legally easy the data is to obtain and use — open/API access scores high; PII or regulated data scores low. - Acquisition Feasibility84
Mittelschwere Schwierigkeit, unabhängig
How realistic it is to actually obtain the data, given access difficulty and the holder's corporate structure. - Evidence Strength100
7 Beweistypen, 15 Treffer
How solid the proof is that the company holds this data — diversity of evidence types and number of hits. - Right to License58
Eigentum=gemischt, Lizenzierung=sauber
Whether the company can legally license the data out — based on ownership and licensing complexity. - Corporate Independence90
unabhängig
Whether the holder can decide alone — an independent company scores higher than a subsidiary of a large group. - Data Orientation22
0 Datensignale (0 Typen)
How actively the company invests in data, measured by its data-appetite signals (hires, products, APIs…). - Dormant Data Surplus92
Überschuss=hoch, 2 aktuelle externe Signale — proprietäre Daten über das bereits monetarisierte hinaus
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
⚠ Überprüfung — Das Kerngeschäft von Powin ist der Verkauf von vollständig integrierten Batteriespeicher-Systemen (BESS), die fortschrittliche Software (StackOS) für Energiemanagement, Überwachung und Optimierung als wichtiges Produktmerkmal umfassen, was Powin zu einem Verkäufer von Intelligenz und nicht zu einem Halter ruhender Daten macht. Probleme: Das Kernprodukt des Unternehmens ist eine vertikal integrierte Hard- und Softwareplattform. [5, 13]; Die Software StackOS wird als fortschrittliches Batteriemanagement- und Energiemanagementsystem vermarktet, das p
- Deep Qualification90
✓ bestanden — Das Zielunternehmen, Powin, existiert nicht mehr als unabhängige Einheit; es hat im Juni 2025 Insolvenz angemeldet und seine Vermögenswerte, einschließlich seines gesamten geistigen Eigentums und seiner Software (StackOS), wurden im August 2025 von FlexGen übernommen. Daher liegt jede Datenmöglichkeit nun bei FlexGen, dem neuen Eigentümer.
Evidence
Dataset evidence & lineage
What the typed evidence proves the company holds — reframed for clarity and set against the market.
Developer portal
Diese Beweise deuten auf technische Dokumentation und Entwicklerressourcen hin, die belegen, dass die zugrunde liegenden Daten für programmatischen Zugriff und Integration strukturiert sind, was die Time-to-Value für KI-Teams beschleunigt.
Industrial data
Dies sind granulare Zeitreihendaten von industriellen Steuerungssystemen, einschließlich SCADA- und Kraftwerkscontroller-Protokollen, die für die Modellierung und Optimierung komplexer betrieblicher Abläufe auf Standortebene wie Lastmanagement unerlässlich sind.
Event streams
Dies sind kontinuierliche Ströme von Echtzeit-Betriebsdaten von Batterieanlagen, die die grundlegenden Daten für das Training von Modellen zur Überwachung des Asset-Zustands und zur Ermöglichung sofortiger Entscheidungsfindung liefern.
press
- “<p>A major renewable energy developer and a leading independent asset manager have joined to support a portfolio of battery energy storage systems in Poland, part of the continuing buildout of new power infrastructure across Europe.</p> <p>The post <a href="https://www.powermag.com/battery-energy-storage-grid-investments-surge-across-europe/">Battery Energy Storage, Grid Investments Surge Across Europe</a> appeared first on <a href="https://www.powermag.com">POWER Magazine</a>.</p> <p><img alt="Fig1-ABB-Dalmine_c" class="attachment-post-thumbnail size-post-thumbnail wp-post-image" height="269"”
- “<p>Support from the U.S. Department of Energy will be critical to the industry’s near-term success as customers look to lithium alternatives, International Zinc Association officials told Utility Dive.</p>”
Downloads / exports
Dies bezieht sich auf technische Marketingmaterialien wie Whitepaper, die wichtigen Kontext zu Systemdesign und beabsichtigten Betriebsparametern rund um die Rohdaten liefern.
Geospatial data
Dies weist auf strukturierte Protokolle komplexer Betriebssequenzen hin, wie z. B. Schwarzstart-Verfahren, die für das Training von KI zur Bewältigung kritischer, risikoreicher Netzereignisse von unschätzbarem Wert sind.
IoT / sensor data
Dies sind Sensordaten von vernetzten Anlagen, die die Ground-Truth aus dem Energiemanagementsystem liefern, die für das Training hochgenauer prädiktiver Modelle und die Identifizierung von Leistungsgrenzen erforderlich sind.
Maintenance logs
Dies sind Systemprotokolle, die die Betriebszeit von Anlagen und die Anwendung von vorausschauender Wartungssoftware detailliert beschreiben und direkte Beweise für die Validierung und Verbesserung KI-gesteuerter Wartungsstrategien liefern.
Marketplace
Dataset details
Geographic coverage
Global
Time range
Real-time
Update frequency
Real-time
Delivery
API integration with HybridOS and ROC
Formats
Time Series, Logs, Event Streams
License
One-time license for AI model development and industrial monitoring use cases.
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 offers high-fidelity, real-time time-series data from a global fleet of BESS, crucial for advanced industrial monitoring and predictive maintenance in a rapidly growing market. Its proprietary nature and large volume of operational insights drive significant value.
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
Powin Industrial Operations — a Large industrial operations dataset (Time Series modality) in the industrial domain. Primary AI use-case: Industrial Monitoring. Market signal: Global Battery Energy Storage System (BESS) Market is projected to reach USD 105.96 billion by 2030 from USD 50.81 billion in 2025, at a CAGR of 15.8% (source: MarketsandMarkets). [12]. Investment score 47.5/100 (confidence 0.92). Recommended action: License.
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