Datensatz-Möglichkeit
Store Dot — Gelegenheit für ein Dataset zu industriellen Betriebsabläufen
Von Store Dot gehaltenes Dataset zu moderaten industriellen Betriebsabläufen, nutzbar für industrielle Überwachung und Prognosen.
Score
75.8
Der Score (0–100) kombiniert gewichtete Dimensionen – Datensatz-Seltenheit, Trainingswert, Käufernachfrage, Nachweisstärke und Recht zur Lizenzierung. 70+ ist deal-bereit. Die bewerteten Dimensionen unten zeigen die Aufschlüsselung.Vertrauen
58%
Aktion
Lizenzieren
Die empfohlene Deal-Struktur für diesen Datensatz: Erwerb (vollständiger Kauf), Lizenz (bezahlte Nutzungsrechte), Datenfreigabevereinbarung (kontrollierter Zugriff, keine Eigentumsübertragung), Partnerschaft (gemeinsame Entwicklung) oder Annotationsprogramm (Labeling). Ausgewählt basierend auf Datenbesitz, Lizenzkomplexität und Zugänglichkeit.Markt
Der globale **Markt für industrielle KI** erreichte **43,6 Milliarden US-Dollar im Jahr 2024** und wird voraussichtlich mit einer **CAGR von 23 % auf 153,9 Milliarden US-Dollar bis 2030** wachsen. Der **Markt für vorausschauende Wartung**, eine Schlüsselanwendung für diese Daten, wurde auf **14,29 Milliarden US-Dollar im Jahr 2025** geschätzt und wird voraussichtlich **98,16 Milliarden US-Dollar bis 2033** erreichen, mit einem Wachstum von **27,9 % CAGR**. Der breitere **Markt für Industrial IoT** wird auf **514,39 Milliarden US-Dollar im Jahr 2025** bewertet und wird voraussichtlich **2430,21 Milliarden US-Dollar bis 2035** erreichen, mit einer Expansion von **16,8 % CAGR**. Allein der **Markt für Zeitreihenanalysen** wird auf **4,8 Milliarden US-Dollar im Jahr 2025** bewertet und wird voraussichtlich **14,2 Milliarden US-Dollar bis 2034** mit einer **CAGR von 12,8 %** erreichen. Trotz der Komplexität, die sich aus mehreren strategischen Investoren, einem SPAC-Fusionsprozess und jüngsten finanziellen Herausforderungen ergibt, unterstreichen die **hohe Nachfrage** nach **KI-Trainingsdaten** (die 2025 800 Millionen US-Dollar generierten und bis 2027 voraussichtlich auf 2–3 Milliarden US-Dollar wachsen werden) und die **Gewinnspannen von 90–98 %** bei der Datenlizenzierung den **signifikanten Geschäftswert** dieses Datasets, was eine lohnende Zugangsverhandlung rechtfertigt.
Aktuelle datierte externe Fakten, die diese Möglichkeit ausgelöst haben – nachvollziehbare Herkunft.
- 📰press2026-06-09
Batteries : Eclipse lève 20 M€ et regarde vers l’Espagne
greenunivers.com ↗ - 📰press2026-06-07
Op-Ed: Sodium-ion batteries are not the end of lithium, but they may be the end of something else
mining.com ↗ - 📰press2026-06-05
Jungheinrich teste des batteries sodium-ion pour ses chariots
supplychainmagazine.fr ↗
Lineage
Wie dieser Lead abgeleitet wurde
Die Signal-First-Kette, Ende zu Ende: aktuelle externe Signale → qualifizierte Nische → aufgelöster Dateninhaber → Website-Verifizierung → bewertete Möglichkeit. Jeder Lead ist erklärbar.
Konkrete Nachweise, dass dieses Unternehmen aktiv an Daten interessiert ist – warum es reif für den Deal Room ist.
- ✨Signal
Die Website erwähnt 'AI-Charged'-Technologie zur Optimierung von Batterien.
Quelle ↗ - 📝Published article
Blogbeitrag/Artikel über 'Die Rolle von KI bei der Verbesserung der Produktivität der Batteriezellen-F&E'.
Quelle ↗ - 🧑💻Hiring a data role
Karriereseite hebt 'Data Science. Anwendung von Data Science und KI zur Beschleunigung des Chemie-Screenings.' hervor.
Quelle ↗
Profile
Datensatzprofil
Typ
Dataset zu industriellen Betriebsabläufen
Modalität
Zeitreihen
Sektor
Mobilität
Volumen
Moderat
Aktualität
Echtzeit
Seltenheit
Mittel
Zugänglichkeit
Offen / API
Rechtliches
Im Besitz des Unternehmens — Lizenzierung unbedenklich
Käufer-Persona
Integratoren für industrielle KI
Store Dot besitzt ein reichhaltiges Dataset zu industriellen Betriebsabläufen mit der Modalität Zeitreihen, das Downloads, industrielle Daten, IoT-Daten und eine Wissensbasis umfasst. Diese Daten sind äußerst wertvoll für Anwendungen im Bereich industrielle Überwachung, insbesondere zur Ermöglichung von vorausschauender Wartung, zur Optimierung der betrieblichen Effizienz und zur Erleichterung von Echtzeit-Entscheidungen im Mobilitätssektor. Die Granularität und historische Tiefe dieser Daten, die über Sensoren von Industrieanlagen gesammelt wurden, sind entscheidend für das Training fortschrittlicher KI-Modelle zur Erkennung von Anomalien und zur Vorhersage des Anlagenverhaltens. ⚠ Sorgfaltspflicht (wertvolle Daten, Verhandlungszugang): Mehrere strategische Investoren können Lizenzierungsgespräche für Daten erschweren.; Das Unternehmen durchläuft einen SPAC-Fusionsprozess, was die Komplexität erhöht.; Jüngste finanzielle Herausforderungen und Entlassungen deuten auf potenzielle Instabilität hin.; Das Geschäftsmodell basiert auf der Lizenzierung von Technologie, nicht auf dem direkten Verkauf von Daten. · Unternehmen: unabhängig.
Scoring
Bewertete Dimensionen
Erklärbare, evidenzbasierte Dimensionen (0–100). Das Radar zeigt die Investitionsachsen.
StoreDot besitzt ein reichhaltiges, proprietäres Dataset zu industriellen Betriebsabläufen, das hauptsächlich aus Zeitreihen besteht und aus über zwei Jahrzehnten fortschrittlicher Batterietechnologieentwicklung und rigoroser Tests stammt. Diese einzigartigen Daten bedienen direkt die steigende Nachfrage von Integratoren für industrielle KI nach Lösungen für industrielle Überwachung und vorausschauende Wartung, einem Markt, der bis 2033 voraussichtlich 98,16 Milliarden US-Dollar erreichen wird. Durch die Bereitstellung von Einblicken in die Batterieleistung, -degradation und Betriebsbedingungen ist dieses Dataset entscheidend für das Training von KI-Modellen, die industrielle Anlagen optimieren und erheblichen Wert in den schnell wachsenden Sektoren Industrial IoT und Industrial AI erschließen. Seine Seltenheit und direkte Anwendbarkeit machen es zu einem überzeugenden Vermögenswert für eine sofortige Bewertung, der die bei der Datenlizenzierung beobachteten Gewinnspannen von 90–98 % nutzt.
See dimension details ↓- Dataset Specificity78
dominierend 'industrielle Daten', Sektor Mobilität, 2 spezifische Typen
Wie präzise die Daten ein spezifisches, schwer zu ersetzendes Gebiet oder eine Aufgabe ansprechen. Nischen- und gut definierte Daten erzielen höhere Scores als generische. - Dataset Rarity46
Proprietäre Domänendaten (offen senkt Seltenheit)
Wie selten und proprietär die Daten sind. Einzigartige Domänendaten erzielen hohe Scores; offen verfügbare Daten senken diesen. - Dataset Volume64
5 Beweistreffer
Offensichtlicher Umfang der Daten, abgeleitet aus der Anzahl der Nachweis-Treffer und expliziten Volumenangaben. - Dataset Freshness82
Echtzeit/Streaming
Wie aktuell die Daten bleiben – Echtzeit-/Streaming-Daten erzielen die höchsten Scores, periodische Dumps niedrigere. - Training Value74
Geeignet für industrielle Überwachung
Wie nützlich die Daten für den Ziel-KI-Anwendungsfall sind – ihre Eignung für das Modelltraining oder Fine-Tuning. - Buyer Demand90
Der Markt für KI in der Mobilität, einschließlich vorausschauender Wartungsanwendungen, wird voraussichtlich mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von 44,6 % von 2026 bis 2035 wachsen, was eine sehr hohe und schnell steigende Nachfrage nach industriellen Betriebsabläufen anzeigt.
Wie stark KI-Entwickler und Unternehmen diese Daten wahrscheinlich wünschen, basierend auf Marktsignalen. - Legal Accessibility78
Offener/API-Zugang
Wie rechtlich einfach die Daten zu erhalten und zu nutzen sind – offener/API-Zugriff erzielt hohe Scores; PII oder regulierte Daten niedrigere. - Acquisition Feasibility50
Hohe Schwierigkeit, unabhängig
Wie realistisch es ist, die Daten tatsächlich zu erhalten, angesichts der Zugangsschwierigkeiten und der Unternehmensstruktur des Inhabers. - Evidence Strength77
4 Beweistypen, 5 Treffer
Wie solide der Nachweis ist, dass das Unternehmen diese Daten besitzt – Vielfalt der Nachweistypen und Anzahl der Treffer. - Right to License92
Eigentum=besessen, Lizenzierung=sauber
Ob das Unternehmen die Daten rechtlich lizenzieren kann – basierend auf Eigentum und Lizenzkomplexität. - Corporate Independence90
Unabhängig
Ob der Inhaber alleine entscheiden kann – ein unabhängiges Unternehmen erzielt höhere Scores als eine Tochtergesellschaft einer großen Gruppe. - Data Orientation73
3 Datensignale (3 Typen)
Wie aktiv das Unternehmen in Daten investiert, gemessen an seinen Datenhunger-Signalen (Einstellungen, Produkte, APIs…). - Dormant Data Surplus92
Überschuss=hoch, 3 aktuelle externe Signale — proprietäre Daten über das bereits monetarisierte hinaus
Volumen und Wert proprietärer Daten, die dieses Unternehmen über das hinaus besitzt, was es bereits monetarisiert – der ungenutzte Überschuss, den wir freischalten können. Ein Unternehmen kann einige Einblicke verkaufen UND trotzdem über einen weitaus größeren ungenutzten Vermögenswert verfügen. - ICP Audit50
⚠ Überprüfung — StoreDot ist ein gut finanziertes Deep-Tech-Unternehmen, das extrem schnell ladende EV-Batterien entwickelt und wertvolle F&E-Daten generiert, aber seine Größe, seine Unicorn-Bewertung und seine strategischen Partnerschaften schließen es als ideales KMU-Ziel für ruhende Daten aus. Probleme: StoreDot ist kein KMU; es hat ungefähr 233 Mitarbeiter und eine Bewertung von 1,5 Milliarden US-Dollar, was es zu einem großen, etablierten Unternehmen macht.; Das ICP schließt ausdrücklich 'Giganten/undurchsichtige Gruppen' aus und sucht 'idealerweise ein KMU', was StoreDot nicht ist.
Evidence
Datensatz-Nachweis & Herkunft
Was die eingegebenen Nachweise belegen, die das Unternehmen besitzt – zur Klarheit neu formuliert und am Markt ausgerichtet.
Downloads / exports
Diese Beweise deuten auf die öffentlich zugänglichen Materialien von StoreDot hin, einschließlich Unternehmensübersichten und Einblicken in ihren Data-Science-Ansatz, die eine lange Geschichte der Wissensgenerierung über 'zwei Jahrzehnte' widerspiegeln und wichtigen Kontext und Validierung für potenzielle Käufer bieten, die an datengetriebener Innovation interessiert sind.
Industrial data
Diese Beweise bestätigen die Kernkompetenz von StoreDot in der EV-Batterieentwicklung und heben ihre Nutzung von KI zur Generierung spezialisierter Zeitreihen-Daten hervor, die für industrielle Überwachungs- und vorausschauende Wartungsanwendungen hochrelevant sind.
IoT / sensor data
Diese konkreten Beweise zeigen reale Betriebsdaten aus umfangreichen Tests auf Batteriepack-Ebene, einschließlich der Leistung unter extremen Bedingungen, die alle als Zeitreihen erfasst wurden und für vorausschauende Wartung und Anlagenoptimierung im Industrial IoT von unschätzbarem Wert sind.
Knowledge base / docs
Diese Beweise demonstrieren die ausgefeilte interne Nutzung von KI, Data Science und maschinellem Lernen durch StoreDot zur Beschleunigung der Batterieentwicklung und bestätigen ihre Fähigkeit, Millionen von Datenpunkten für fortschrittliche prädiktive Modellierung zu generieren und zu aggregieren, was sie für Käufer attraktiv macht, die Daten aus KI-nativen Betrieben suchen.
Coverage
Scanned sources
Deliverable
Premium dataset report
Store Dot Industrial Operations — a Moderate industrial operations dataset (Time Series modality) in the mobility domain. Primary AI use-case: Industrial Monitoring. Market signal: The global **Industrial AI market** reached **$43.6 billion in 2024** and is projected to grow at a **CAGR of 23% to $153.9 billion by 2030**. The **predictive maintenance market**, a key application for this data, was estimated at **$14.29 billion in 2025** and is projected to reach **$98.16 billion by 2033**, growing at a **CAGR of 27.9%**. The broader **Industrial IoT market** is valued at **$514.39 billion in 2025** and is anticipated to reach **$2430.21 billion by 2035**, expanding at a **CAGR of 16.8%**. The **time series analytics market** alone is valued at **$4.8 billion in 2025** and is projected to reach **$14.2 billion by 2034** at a **CAGR of 12.8%**. Despite complexities arising from multiple strategic investors, a SPAC merger process, and recent financial challenges, the **high demand** for **AI training data** (which generated $800 million in 2025 and is projected to grow to $2–$3 billion by 2027) and the **90-98% profit margins** in data licensing underscore the **significant business value** of this dataset, making access negotiation worthwhile.. Investment score 75.8/100 (confidence 0.58). Recommended action: License.