Dataset opportunity
Powin — Oportunidad de Conjunto de Datos de Operaciones Industriales
Gran conjunto de datos de operaciones industriales en posesión de Powin, utilizable para Monitoreo y Pronóstico Industrial.
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
Licenciar
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)
Se proyecta que el Mercado Global de Sistemas de Almacenamiento de Energía de Baterías (BESS) alcance los 105.96 mil millones de USD para 2030, desde los 50.81 mil millones de USD en 2025, a una Tasa de Crecimiento Anual Compuesta (CAGR) del 15.8% (fuente: 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
Conjunto de Datos de Operaciones Industriales
Modality
Series Temporales
Sector
industrial
Volume
Grande
Freshness
Tiempo real
Rarity
Alta (propietario)
Accessibility
Abierto / API
Legal
Propiedad mixta — limpio para licenciar
Buyer persona
Integradores de IA Industrial
Powin posee un valioso Conjunto de Datos de Operaciones Industriales compuesto por datos de Series Temporales de su flota global de Sistemas de Almacenamiento de Energía de Batería (BESS). Estos datos, que incluyen `iot_data`, `maintenance_logs`, `geo_data` y `event_streams`, proporcionan una visión integral del rendimiento, la degradación y el comportamiento operativo de los BESS, lo que los hace ideales para desarrollar modelos avanzados de IA para Monitoreo Industrial y mantenimiento predictivo. El acceso se gestiona a través de la integración con el HybridOS propietario de Powin y el Centro de Operaciones Remotas (ROC).
Estos datos se sitúan dentro del mercado de rápido crecimiento de software BESS, que está directamente ligado al valor operativo de dichos sistemas. Se proyecta que el mercado alcance los 105.96 mil millones de dólares para 2030, creciendo a una Tasa de Crecimiento Anual Compuesta (CAGR) del 15.8%. [12] A pesar de las complejidades de acceso, como los requisitos de integración y la posible necesidad de anonimización de datos, la rareza y profundidad de estos datos industriales ofrecen una ventaja competitiva significativa para los compradores de IA que buscan capturar valor en el sector energético de alto crecimiento. [12] ⚠ Diligencia (datos valiosos, acceso a negociar): Los datos se generan a partir de activos físicos (BESS) a menudo propiedad de desarrolladores o servicios públicos de terceros.; El acceso requiere integración con su HybridOS y Centro de Operaciones Remotas (ROC) propietarios.; Puede ser necesaria la anonimización de ubicaciones específicas de la red o identificadores de clientes para licencias secundarias. · corporativo: independiente.
Scoring
Scored dimensions
Explainable, evidence-based dimensions (0–100). The radar shows the investment axes.
Esta evidencia demuestra colectivamente la propiedad de datos de series temporales de alta fidelidad de Sistemas de Almacenamiento de Energía de Batería (BESS) industriales. El conjunto de datos incluye flujos detallados de SCADA, flujos de eventos en tiempo real y métricas de salud del activo, que son críticos para desarrollar modelos avanzados de monitoreo industrial y mantenimiento predictivo. Para los integradores de IA, estos datos propietarios son un camino directo para capturar valor en el mercado BESS —proyectado para duplicarse para 2030— donde la optimización del rendimiento del sitio y la vida útil del activo es una ventaja competitiva clave.
See dimension details ↓- Dataset Specificity100
dominante 'datos_industriales', sector industrial, 5 tipos específicos
How sharply the data targets a specific, hard-to-substitute domain or task. Niche, well-defined data scores higher than generic. - Dataset Rarity82
datos propietarios de dominio (abierto reduce la rareza)
How scarce and proprietary the data is. Unique domain data scores high; openly available data lowers it. - Dataset Volume100
15 resultados de evidencia
Apparent scale of the data, inferred from the number of evidence hits and any explicit volume mentions. - Dataset Freshness82
tiempo real/streaming
How current the data stays — real-time/streaming scores highest, periodic dumps lower. - Training Value100
adecuado para Monitoreo Industrial
How useful the data is for the target AI use-case — its fit for model training or fine-tuning. - Buyer Demand90
la demanda de compradores de IA es muy alta, impulsada por el crecimiento significativo en el mercado BESS (CAGR del 15.8%) y la necesidad crítica de soluciones de monitoreo industrial basadas en datos para optimizar los activos energéticos. [12]
How strongly AI builders and companies are likely to want this data, based on market signals. - Legal Accessibility90
acceso abierto/API
How legally easy the data is to obtain and use — open/API access scores high; PII or regulated data scores low. - Acquisition Feasibility84
dificultad media, independiente
How realistic it is to actually obtain the data, given access difficulty and the holder's corporate structure. - Evidence Strength100
7 tipos de evidencia, 15 resultados
How solid the proof is that the company holds this data — diversity of evidence types and number of hits. - Right to License58
propiedad=mixta, licencia=limpia
Whether the company can legally license the data out — based on ownership and licensing complexity. - Corporate Independence90
independiente
Whether the holder can decide alone — an independent company scores higher than a subsidiary of a large group. - Data Orientation22
0 señales de apetito de datos (0 tipos)
How actively the company invests in data, measured by its data-appetite signals (hires, products, APIs…). - Dormant Data Surplus92
excedente=alto, 2 señales externas recientes — datos propietarios más allá de lo que ya se monetiza
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
⚠ revisión — El negocio principal de Powin es la venta de sistemas de almacenamiento de energía de batería (BESS) totalmente integrados, que incluyen software avanzado (StackOS) para la gestión de energía, monitoreo y optimización como una característica clave del producto, lo que lo convierte en un vendedor de inteligencia en lugar de un poseedor de datos inactivos. Problemas: El producto principal de la empresa es una plataforma integrada verticalmente de hardware y software. [5, 13]; El software, StackOS, se comercializa como un sistema avanzado de gestión de baterías y gestión de energía que p
- Deep Qualification90
✓ pasar — El objetivo, Powin, ya no existe como entidad independiente; se declaró en quiebra en junio de 2025 y sus activos, incluida toda su propiedad intelectual y software (StackOS), fueron adquiridos por FlexGen en agosto de 2025. Por lo tanto, cualquier oportunidad de datos ahora reside con FlexGen, el nuevo propietario.
Evidence
Dataset evidence & lineage
What the typed evidence proves the company holds — reframed for clarity and set against the market.
Developer portal
Esta evidencia apunta a documentación técnica y recursos para desarrolladores, lo que demuestra que los datos subyacentes están estructurados para acceso programático e integración, lo que acelera el tiempo de obtención de valor para los equipos de IA.
Industrial data
Estos son datos granulares de series temporales de sistemas de control industrial, incluidos registros de SCADA y controladores de plantas de energía, esenciales para modelar y optimizar operaciones complejas a nivel de sitio como el balanceo de carga.
Event streams
Estas son transmisiones continuas de datos operativos en tiempo real de plantas de baterías, que proporcionan los datos fundamentales para entrenar modelos que monitorean la salud del activo y permiten la toma de decisiones inmediata.
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
Esto se refiere a material de marketing técnico como white papers, que proporcionan un contexto crucial sobre el diseño del sistema y los parámetros operativos previstos en torno a los datos brutos.
Geospatial data
Esto indica registros estructurados de secuencias operativas complejas, como procedimientos de arranque en negro (black start), que son invaluables para entrenar IA para gestionar eventos críticos de la red de alto riesgo.
IoT / sensor data
Estos son datos a nivel de sensor de activos conectados, que proporcionan la verdad fundamental del sistema de gestión de energía necesaria para entrenar modelos predictivos de alta precisión e identificar limitaciones de rendimiento.
Maintenance logs
Estos son registros del sistema que detallan el tiempo de actividad del activo y la aplicación de software de mantenimiento predictivo, que proporcionan evidencia directa para validar y mejorar las estrategias de mantenimiento impulsadas por IA.
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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