Dataset opportunity
Powin — Opportunité de jeu de données sur les opérations industrielles
Vaste jeu de données sur les opérations industrielles détenu par Powin, utilisable pour la surveillance et la prévision industrielles.
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
Licence
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)
Le marché mondial des systèmes de stockage d'énergie par batterie (BESS) devrait atteindre 105,96 milliards USD d'ici 2030, contre 50,81 milliards USD en 2025, avec un TCAC de 15,8 % (source : 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
Jeu de données sur les opérations industrielles
Modality
Séries temporelles
Sector
industriel
Volume
Important
Freshness
Temps réel
Rarity
Élevée (propriétaire)
Accessibility
Ouvert / API
Legal
Propriété mixte — licence claire
Buyer persona
Intégrateurs d'IA industriels
Powin détient un précieux Jeu de Données sur les Opérations Industrielles composé de données Séries Temporelles issues de sa flotte mondiale de Systèmes de Stockage d'Énergie par Batterie (BESS). Ces données, incluant `iot_data`, `maintenance_logs`, `geo_data`, et `event_streams`, offrent une vue complète des performances, de la dégradation et du comportement opérationnel des BESS, ce qui les rend idéales pour développer des modèles d'IA avancés de Surveillance Industrielle et de maintenance prédictive. L'accès est géré par l'intégration avec le système propriétaire HybridOS et le Centre d'Opérations à Distance (ROC) de Powin.
Ces données s'inscrivent dans le marché en croissance rapide des logiciels BESS, directement lié à la valeur opérationnelle de tels systèmes. Le marché devrait atteindre 105,96 milliards de dollars d'ici 2030, avec une croissance de 15,8 % en TCAC. [12] Malgré les complexités d'accès, telles que les exigences d'intégration et le besoin potentiel d'anonymisation des données, la rareté et la profondeur de ces données industrielles offrent un avantage concurrentiel significatif aux acheteurs d'IA visant à capturer de la valeur dans le secteur de l'énergie à forte croissance. [12] ⚠ Diligence (données précieuses, accès à négocier) : Les données sont générées à partir d'actifs physiques (BESS) souvent détenus par des développeurs tiers ou des services publics ; L'accès nécessite une intégration avec leur système propriétaire HybridOS et leur Centre d'Opérations à Distance (ROC) ; L'anonymisation d'emplacements spécifiques du réseau ou d'identifiants clients peut être requise pour une licence secondaire. · entreprise : indépendante.
Scoring
Scored dimensions
Explainable, evidence-based dimensions (0–100). The radar shows the investment axes.
Ces preuves démontrent collectivement la propriété de données séries temporelles de haute fidélité provenant de Systèmes de Stockage d'Énergie par Batterie (BESS) industriels. Le jeu de données comprend des flux SCADA détaillés, des flux d'événements en temps réel et des métriques de santé des actifs, qui sont essentiels pour développer des modèles avancés de surveillance industrielle et de maintenance prédictive. Pour les intégrateurs d'IA, ces données propriétaires constituent une voie directe pour capturer de la valeur sur le marché des BESS, dont la croissance est projetée à doubler d'ici 2030, où l'optimisation des performances du site et de la durée de vie des actifs est un avantage concurrentiel clé.
See dimension details ↓- Dataset Specificity100
dominant 'données industrielles', secteur industriel, 5 types spécifiques
How sharply the data targets a specific, hard-to-substitute domain or task. Niche, well-defined data scores higher than generic. - Dataset Rarity82
données de domaine propriétaire (l'ouverture réduit la rareté)
How scarce and proprietary the data is. Unique domain data scores high; openly available data lowers it. - Dataset Volume100
15 occurrences de preuves
Apparent scale of the data, inferred from the number of evidence hits and any explicit volume mentions. - Dataset Freshness82
temps réel/flux
How current the data stays — real-time/streaming scores highest, periodic dumps lower. - Training Value100
adapté à la Surveillance Industrielle
How useful the data is for the target AI use-case — its fit for model training or fine-tuning. - Buyer Demand90
la demande des acheteurs d'IA est très élevée, stimulée par la croissance significative du marché des BESS (TCAC de 15,8 %) et le besoin critique de solutions de surveillance industrielle basées sur les données pour optimiser les actifs énergétiques. [12]
How strongly AI builders and companies are likely to want this data, based on market signals. - Legal Accessibility90
accès ouvert/API
How legally easy the data is to obtain and use — open/API access scores high; PII or regulated data scores low. - Acquisition Feasibility84
difficulté moyenne, indépendante
How realistic it is to actually obtain the data, given access difficulty and the holder's corporate structure. - Evidence Strength100
7 types de preuves, 15 occurrences
How solid the proof is that the company holds this data — diversity of evidence types and number of hits. - Right to License58
propriété=mixte, licence=claire
Whether the company can legally license the data out — based on ownership and licensing complexity. - Corporate Independence90
indépendante
Whether the holder can decide alone — an independent company scores higher than a subsidiary of a large group. - Data Orientation22
0 signal d'appétit pour les données (0 type)
How actively the company invests in data, measured by its data-appetite signals (hires, products, APIs…). - Dormant Data Surplus92
excédent=élevé, 2 signaux externes récents — données propriétaires au-delà de ce qui est déjà monétisé
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
⚠ examen — L'activité principale de Powin est la vente de systèmes de stockage d'énergie par batterie (BESS) entièrement intégrés, qui incluent des logiciels avancés (StackOS) pour la gestion de l'énergie, la surveillance et l'optimisation en tant que caractéristique clé du produit, ce qui en fait un vendeur d'intelligence plutôt qu'un détenteur de données dormantes. Problèmes : Le produit principal de l'entreprise est une plateforme matérielle et logicielle intégrée verticalement. [5, 13] ; Le logiciel, StackOS, est commercialisé comme un système avancé de gestion de batterie et de gestion de l'énergie qui p
- Deep Qualification90
✓ réussite — La cible, Powin, n'existe plus en tant qu'entité indépendante ; elle a déposé son bilan en juin 2025 et ses actifs, y compris toute sa propriété intellectuelle et ses logiciels (StackOS), ont été acquis par FlexGen en août 2025. Par conséquent, toute opportunité de données réside désormais auprès de FlexGen, le nouveau propriétaire.
Evidence
Dataset evidence & lineage
What the typed evidence proves the company holds — reframed for clarity and set against the market.
Developer portal
Ces preuves pointent vers une documentation technique et des ressources pour les développeurs, prouvant que les données sous-jacentes sont structurées pour un accès programmatique et une intégration, ce qui accélère le temps de valorisation pour les équipes d'IA.
Industrial data
Il s'agit de données séries temporelles granulaires provenant de systèmes de contrôle industriels, y compris les journaux SCADA et les contrôleurs de centrale électrique, essentiels pour modéliser et optimiser les opérations complexes au niveau du site telles que la régulation de charge.
Event streams
Il s'agit de flux continus de données opérationnelles en temps réel provenant de centrales à batterie, fournissant les données fondamentales pour former des modèles qui surveillent la santé des actifs et permettent une prise de décision immédiate.
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
Cela fait référence à du matériel marketing technique tel que des livres blancs, qui fournissent un contexte crucial sur la conception du système et les paramètres opérationnels prévus entourant les données brutes.
Geospatial data
Cela indique des journaux structurés de séquences opérationnelles complexes, telles que les procédures de démarrage à froid, qui sont inestimables pour former l'IA à gérer des événements critiques du réseau à enjeux élevés.
IoT / sensor data
Il s'agit de données au niveau du capteur provenant d'actifs connectés, fournissant la vérité terrain du système de gestion de l'énergie nécessaire pour former des modèles prédictifs très précis et identifier les limitations de performance.
Maintenance logs
Il s'agit de journaux système détaillant la disponibilité des actifs et l'application de logiciels de maintenance prédictive, qui fournissent des preuves directes pour valider et améliorer les stratégies de maintenance pilotées par l'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.
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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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