Dataset opportunity
Storelectric — Gelegenheit für industrielle Sensordaten
Moderate industrielle Sensordaten von Storelectric, nutzbar für vorausschauende Wartung und Anomalieerkennung.
Score
77.8
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
56%
Action
Erwerben
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 vorausschauende Wartung wird voraussichtlich von 10,6 Milliarden US-Dollar im Jahr 2024 auf 47,8 Milliarden US-Dollar im Jahr 2029 wachsen, mit einer CAGR von 35,1 % (Quelle: MarketsandMarkets™)
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.
Profile
Dataset profile
Type
Industrieller Sensordatensatz
Modality
Zeitreihen
Sector
Industrie
Volume
Moderat
Freshness
Echtzeit
Rarity
Hoch (proprietär)
Accessibility
Teilweise
Legal
Im Besitz des Unternehmens — Lizenzierung sauber
Buyer persona
Anbieter von industrieller KI und Wartungsoptimierung
Storelectric besitzt einen hochwertigen Industriellen Sensordatensatz, der hauptsächlich aus Zeitreihendaten seiner proprietären Druckluftspeichersysteme (CAES) besteht. Diese Sammlung von `industrial_data` und `iot_data`, die reale operative Belastungen und Leistungen widerspiegelt, eignet sich außergewöhnlich gut für die Entwicklung und Validierung von KI-Modellen für die vorausschauende Wartung, die darauf ausgelegt sind, Geräteausfälle vorherzusagen und Wartungspläne im Energiesektor zu optimieren.
Der Geschäftswert dieser Daten ist erheblich und operiert im globalen Markt für vorausschauende Wartung, der im Jahr 2024 auf 10,6 Milliarden US-Dollar geschätzt wurde und voraussichtlich mit einer CAGR von 35,1 % wachsen wird. [9] Während der Zugang aufgrund sensibler, standortspezifischer geologischer Daten und technischer Daten, die mit proprietären Patenten verknüpft sind, verhandelt werden muss, bieten die Seltenheit und die direkte industrielle Relevanz dieses Datensatzes einen deutlichen Wettbewerbsvorteil für KI-Käufer, die robuste, in der Praxis erprobte Lösungen in einem schnell wachsenden Markt aufbauen wollen. [9] ⚠ Sorgfaltspflicht (wertvolle Daten, Zugang zur Verhandlung): Geologische Daten können standortspezifisch und sensibel sein; Technische Leistungsdaten, die an proprietäre CAES-Patente gebunden sind · Unternehmen: unabhängig.
Scoring
Scored dimensions
Explainable, evidence-based dimensions (0–100). The radar shows the investment axes.
Diese Evidenz bestätigt, dass Storelectric proprietäre Zeitreihendaten aus seinen einzigartigen, groß angelegten industriellen Energiespeicherbetrieben besitzt. Der Datensatz umfasst detaillierte Sensorwerte von Druckregelungs- und Druckluftspeichersystemen (CAES), ein seltenes Gut für das Training hochentwickelter vorausschauender Wartungsalgorithmen. Für KI-Anbieter, die auf den Industriesektor abzielen, bietet dieser Datensatz einen entscheidenden Vorteil in einem Markt, der bis 2029 voraussichtlich über 47 Milliarden US-Dollar erreichen wird, und ermöglicht die Entwicklung von Modellen, die die Leistung optimieren und Ausfälle in der nächsten Generation von grünen Energien-Infrastrukturen verhindern können.
See dimension details ↓- Dataset Specificity90
dominante 'iot_data', Sektor Industrie, 3 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
How scarce and proprietary the data is. Unique domain data scores high; openly available data lowers it. - Dataset Volume58
4 Treffer
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 Value84
Geeignet für vorausschauende Wartung
How useful the data is for the target AI use-case — its fit for model training or fine-tuning. - Buyer Demand95
Die Nachfrage von KI-Käufern ist außergewöhnlich hoch, angetrieben durch einen Markt, der voraussichtlich mit einer CAGR von 35,1 % wachsen wird, da Unternehmen zunehmend datengesteuerte Strategien zur Vermeidung kostspieliger Ausfallzeiten von Geräten einführen. [9]
How strongly AI builders and companies are likely to want this data, based on market signals. - Legal Accessibility62
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 Feasibility4
Mittelschwere Schwierigkeit, unabhängig
How realistic it is to actually obtain the data, given access difficulty and the holder's corporate structure. - Evidence Strength74
4 Evidenztypen, 4 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 Orientation56
2 Datennachfragesignale (2 Typen)
How actively the company invests in data, measured by its data-appetite signals (hires, products, APIs…). - Dormant Data Surplus92
Überschuss=hoch, 5 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.
Evidence
Dataset evidence & lineage
What the typed evidence proves the company holds — reframed for clarity and set against the market.
press
- “<figure><div><img src="https://imgproxy.divecdn.com/EahCiV6O8MLgm_J104Pn0P8_FfM1psDw0-ydg66gvG8/g:ce/rs:fill:1600:900:1/Z3M6Ly9kaXZlc2l0ZS1zdG9yYWdlL2RpdmVpbWFnZS9OaW5lRG90LUVuZXJneS1iYXR0ZXJ5LXNjYWxlZC5qcGc=.webp" /></div></figure><p>Distributed capacity has turned the distribution grid into a platform for capacity growth and increased grid utilization, not a cost center driving up rates, writes Sparkfund’s Pier LaFarge.</p>”
- “<figure><div><img src="https://imgproxy.divecdn.com/29fWuybhGAoS93hLXv-4dCN9TVb0CSquJn5V7ryN_HU/g:nowe:540:851/c:4851:2740/rs:fill:1600:900:1/Z3M6Ly9kaXZlc2l0ZS1zdG9yYWdlL2RpdmVpbWFnZS9HZXR0eUltYWdlcy0xNzIzMTA2MDQzLmpwZw==.webp" /></div></figure><p>Data centers willl now have to provide annual energy usage reports to the state, and the PJM Interconnection will need to give state regulators additional insight into its demand forecasting.</p>”
- “<figure><div><img src="https://imgproxy.divecdn.com/3RZOPqj7AGub98zz860mDfOP8-0E3LhDS5JUG3-pkG0/g:ce/rs:fill:1600:900:1/Z3M6Ly9kaXZlc2l0ZS1zdG9yYWdlL2RpdmVpbWFnZS9yYXRlcGF5ZXJfcHJvdGVzdC5qcGc=.webp" /></div></figure><p>Dominion Energy in Virginia is seeking about $1.5 billion in increases across three rate requests, the report said. Oncor in Texas requested the largest single increase in Q2 at $1.2 billion, driven largely by transmission and distribution investments.</p>”
Developer portal
Öffentlich zugängliche Dokumentation etabliert die Identität des Unternehmens als Technologieentwickler im Sektor grüne Energie und bestätigt den industriellen Kontext für potenzielle Datenkäufer.
Geospatial data
Diese tabellarischen Daten beschreiben den physischen Standort und den geologischen Kontext ihrer Industrieanlagen und liefern kritische geospatiale Kontexte, die für umfassende Asset-Management-Plattformen wertvoll sind.
IoT / sensor data
Diese proprietären IoT-Daten aus ihrem Druckluftspeichersystem (CAES) sind das Kernstück für den Aufbau prädiktiver Modelle und bieten direkten Einblick in die operative Effizienz einer einzigartigen Energiespeicher-Technologie.
Industrial data
Diese granularen Sensordaten von Hochdruckregelsystemen sind außergewöhnlich selten und unerlässlich für das Training robuster vorausschauender Wartungsmodelle zur Antizipation von Ausfällen in kritischen Industriekomponenten.
Marketplace
Dataset details
Detailed schema & sample available on access request.
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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
Storelectric Industrial Sensor — a Moderate industrial sensor dataset (Time Series modality) in the industrial domain. Primary AI use-case: Predictive Maintenance. Market signal: Global Predictive Maintenance Market is estimated to grow from $10.6 billion in 2024 to $47.8 billion in 2029, CAGR 35.1% (source: MarketsandMarkets™). Investment score 77.8/100 (confidence 0.56). Recommended action: Acquire.
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