Dataset opportunity
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
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
58%
Action
Lizenzieren
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
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.
Recent dated external facts that triggered this opportunity — auditable provenance.
- 📰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
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.
- ✨Signal
Die Website erwähnt 'AI-Charged'-Technologie zur Optimierung von Batterien.
source ↗ - 📝Published article
Blogbeitrag/Artikel über 'Die Rolle von KI bei der Verbesserung der Produktivität der Batteriezellen-F&E'.
source ↗ - 🧑💻Hiring a data role
Karriereseite hebt 'Data Science. Anwendung von Data Science und KI zur Beschleunigung des Chemie-Screenings.' hervor.
source ↗
Profile
Dataset profile
Type
Dataset zu industriellen Betriebsabläufen
Modality
Zeitreihen
Sector
Mobilität
Volume
Moderat
Freshness
Echtzeit
Rarity
Mittel
Accessibility
Offen / API
Legal
Im Besitz des Unternehmens — Lizenzierung unbedenklich
Buyer 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
Scored dimensions
Explainable, evidence-based dimensions (0–100). The radar shows the investment axes.
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
How sharply the data targets a specific, hard-to-substitute domain or task. Niche, well-defined data scores higher than generic. - Dataset Rarity46
Proprietäre Domänendaten (offen senkt Seltenheit)
How scarce and proprietary the data is. Unique domain data scores high; openly available data lowers it. - Dataset Volume64
5 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 Value74
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
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.
How strongly AI builders and companies are likely to want this data, based on market signals. - Legal Accessibility78
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 Feasibility50
Hohe Schwierigkeit, unabhängig
How realistic it is to actually obtain the data, given access difficulty and the holder's corporate structure. - Evidence Strength77
4 Beweistypen, 5 Treffer
How solid the proof is that the company holds this data — diversity of evidence types and number of hits. - Right to License92
Eigentum=besessen, 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 Orientation73
3 Datensignale (3 Typen)
How actively the company invests in data, measured by its data-appetite signals (hires, products, APIs…). - Dormant Data Surplus92
Überschuss=hoch, 3 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 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
Dataset evidence & lineage
What the typed evidence proves the company holds — reframed for clarity and set against the market.
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.
Marketplace
Dataset details
Geographic coverage
Global
Time range
20+ years
Update frequency
Real-time
Delivery
API
Formats
Time Series, JSON
License
One-time license for industrial monitoring, predictive maintenance, and operational efficiency use cases within the mobility sector. Usage restrictions may apply.
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 value for industrial AI applications, particularly predictive maintenance and operational efficiency in the mobility sector, driven by strong market growth and demand for AI training data. Its moderate rarity and real-time freshness, combined with over two decades of proprietary development, justify a premium valuation.
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
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.
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