Dataset opportunity
Opportunité de jeu de données sur les opérations industrielles de Store Dot
Jeu de données modéré sur les opérations industrielles détenu par Store Dot, utilisable pour la surveillance et la prévision industrielles.
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
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
Le marché mondial de l'**IA industrielle** a atteint **43,6 milliards de dollars en 2024** et devrait croître à un **TCAC de 23 % pour atteindre 153,9 milliards de dollars d'ici 2030**. Le marché de la **maintenance prédictive**, une application clé pour ces données, était estimé à **14,29 milliards de dollars en 2025** et devrait atteindre **98,16 milliards de dollars d'ici 2033**, avec une croissance de **27,9 % en TCAC**. Le marché plus large de l'**IoT industriel** est évalué à **514,39 milliards de dollars en 2025** et devrait atteindre **2430,21 milliards de dollars d'ici 2035**, avec une expansion de **16,8 % en TCAC**. Le marché de l'**analyse des séries temporelles** à lui seul est évalué à **4,8 milliards de dollars en 2025** et devrait atteindre **14,2 milliards de dollars d'ici 2034** avec un **TCAC de 12,8 %**. Malgré les complexités découlant de multiples investisseurs stratégiques, d'un processus de fusion SPAC et de défis financiers récents, la **forte demande** de **données d'entraînement IA** (qui a généré 800 millions de dollars en 2025 et devrait passer à 2–3 milliards de dollars d'ici 2027) et les **marges bénéficiaires de 90 à 98 %** dans la licence de données soulignent la **valeur commerciale significative** de ce jeu de données, rendant la négociation d'accès intéressante.
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
Le site Web mentionne la technologie 'AI-Charged' pour l'optimisation des batteries.
source ↗ - 📝Published article
Article de blog sur 'Le rôle de l'IA dans l'amélioration de la productivité de la R&D des cellules de batterie'.
source ↗ - 🧑💻Hiring a data role
La page Carrières met en avant 'Data Science. Application de la science des données et de l'IA pour accélérer le criblage chimique.'
source ↗
Profile
Dataset profile
Type
Jeu de données sur les opérations industrielles
Modality
Séries temporelles
Sector
mobilité
Volume
Modéré
Freshness
Temps réel
Rarity
Moyen
Accessibility
Ouvert / API
Legal
Détenu par l'entreprise — licence claire
Buyer persona
Intégrateurs d'IA industriels
StoreDot possède un riche Jeu de Données sur les Opérations Industrielles avec une modalité Séries Temporelles, comprenant les téléchargements, les données industrielles, les données IoT et une base de connaissances. Ces données sont très précieuses pour les applications de Surveillance Industrielle, notamment pour permettre la maintenance prédictive, optimiser l'efficacité opérationnelle et faciliter la prise de décision en temps réel dans le secteur de la mobilité. La granularité et la profondeur historique de ces données, collectées à partir d'équipements industriels via des capteurs, sont cruciales pour former des modèles d'IA avancés afin de détecter les anomalies et de prévoir le comportement des équipements. ⚠ Diligence (données précieuses, accès à négocier) : Plusieurs investisseurs stratégiques pourraient compliquer les discussions de licence de données ; L'entreprise est en cours de fusion SPAC, ce qui ajoute de la complexité ; Les défis financiers récents et les licenciements indiquent une instabilité potentielle ; Le modèle économique est la licence de technologie, pas la vente directe de données. · corporate : indépendant.
Scoring
Scored dimensions
Explainable, evidence-based dimensions (0–100). The radar shows the investment axes.
StoreDot possède un riche Jeu de Données sur les Opérations Industrielles propriétaire, principalement composé de données en Séries Temporelles, issues de plus de deux décennies de développement et de tests rigoureux de batteries avancées. Ces données uniques répondent directement à la demande croissante des intégrateurs d'IA industriels pour des solutions de surveillance industrielle et de maintenance prédictive, un marché dont la valeur devrait atteindre 98,16 milliards de dollars d'ici 2033. En offrant des informations sur les performances des batteries, leur dégradation et leurs conditions opérationnelles, ce jeu de données est essentiel pour former des modèles d'IA qui optimisent les actifs industriels, débloquant une valeur significative dans les secteurs en expansion rapide de l'IoT Industriel et de l'IA Industrielle. Sa rareté et son applicabilité directe en font un atout convaincant pour une évaluation immédiate, exploitant les marges bénéficiaires de 90 à 98 % observées dans la licence de données.
See dimension details ↓- Dataset Specificity78
dominant 'données industrielles', secteur mobilité, 2 types spécifiques
How sharply the data targets a specific, hard-to-substitute domain or task. Niche, well-defined data scores higher than generic. - Dataset Rarity46
données propriétaires de domaine (l'ouverture réduit la rareté)
How scarce and proprietary the data is. Unique domain data scores high; openly available data lowers it. - Dataset Volume64
5 points de preuve
Apparent scale of the data, inferred from the number of evidence hits and any explicit volume mentions. - Dataset Freshness82
temps réel/streaming
How current the data stays — real-time/streaming scores highest, periodic dumps lower. - Training Value74
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
Le marché de l'IA dans la mobilité, qui comprend les applications de maintenance prédictive, devrait croître à un taux de croissance annuel composé (CAGR) de 44,6 % de 2026 à 2035, indiquant une demande très élevée et en augmentation rapide pour les opérations industrielles
How strongly AI builders and companies are likely to want this data, based on market signals. - Legal Accessibility78
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 Feasibility50
difficulté élevée, indépendant
How realistic it is to actually obtain the data, given access difficulty and the holder's corporate structure. - Evidence Strength77
4 types de preuves, 5 points
How solid the proof is that the company holds this data — diversity of evidence types and number of hits. - Right to License92
propriété=détenue, licence=claire
Whether the company can legally license the data out — based on ownership and licensing complexity. - Corporate Independence90
indépendant
Whether the holder can decide alone — an independent company scores higher than a subsidiary of a large group. - Data Orientation73
3 signaux d'appétit pour les données (3 types)
How actively the company invests in data, measured by its data-appetite signals (hires, products, APIs…). - Dormant Data Surplus92
excédent=élevé, 3 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 Audit50
⚠ examen — StoreDot est une entreprise deep-tech bien financée développant des batteries pour véhicules électriques à charge ultra-rapide, générant des données R&D précieuses, mais sa grande taille, sa valorisation de licorne et ses partenariats stratégiques l'excluent en tant que cible PME idéale pour des données dormantes. Problèmes : StoreDot n'est pas une PME ; elle compte environ 233 employés et une valorisation de 1,5 milliard de dollars, ce qui en fait une grande entreprise bien établie ; L'ICP exclut explicitement les 'géants/groupes opaques' et recherche 'idéalement une PME', ce que StoreDot ne correspond pas
Evidence
Dataset evidence & lineage
What the typed evidence proves the company holds — reframed for clarity and set against the market.
Downloads / exports
Ces preuves indiquent les matériaux publics de StoreDot, y compris les aperçus d'entreprise et les informations sur leur approche de la science des données, reflétant une longue histoire de génération de connaissances sur "deux décennies", fournissant un contexte et une validation cruciaux pour les acheteurs potentiels intéressés par l'innovation axée sur les données.
Industrial data
Ces preuves confirment l'expertise principale de StoreDot dans le développement de batteries pour VE, soulignant leur utilisation de l'IA pour générer des données spécialisées en Séries Temporelles, qui sont très pertinentes pour les applications de surveillance industrielle et de maintenance prédictive.
IoT / sensor data
Ces preuves concrètes présentent des données opérationnelles réelles issues de tests approfondis au niveau des packs de batteries, y compris les performances dans des conditions extrêmes, le tout capturé sous forme de données en Séries Temporelles, inestimables pour la maintenance prédictive et l'optimisation des actifs dans l'IoT Industriel.
Knowledge base / docs
Ces preuves démontrent l'utilisation interne sophistiquée de l'IA, de la science des données et de l'apprentissage automatique par StoreDot pour accélérer le développement de batteries, confirmant leur capacité à générer et agréger des millions de points de données pour la modélisation prédictive avancée, ce qui en fait un atout attractif pour les acheteurs recherchant des données provenant d'opérations natives d'IA.
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.
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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
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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