Dataset opportunity
Storelectric — Opportunité de jeu de données de capteurs industriels
Jeu de données de capteurs industriels modéré détenu par Storelectric, utilisable pour la maintenance prédictive et la détection d'anomalies.
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
Acquérir
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 de la maintenance prédictive devrait passer de 10,6 milliards de dollars en 2024 à 47,8 milliards de dollars en 2029, avec un TCAC de 35,1 % (source : 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
Jeu de données de capteurs industriels
Modality
Séries temporelles
Sector
industriel
Volume
Modéré
Freshness
Temps réel
Rarity
Élevée (propriétaire)
Accessibility
Partiel
Legal
Détenu par l'entreprise — licence claire
Buyer persona
Fournisseurs d'IA industrielle et d'optimisation de la maintenance
Storelectric possède un jeu de données de capteurs industriels de grande valeur, principalement composé de données séries temporelles issues de ses systèmes propriétaires de stockage d'énergie par air comprimé (CAES). Cette collection de `données_industrielles` et de `données_iot`, reflétant le stress opérationnel et les performances du monde réel, est exceptionnellement bien adaptée au développement et à la validation de modèles d'IA de maintenance prédictive conçus pour prévoir les défaillances d'équipement et optimiser les calendriers de maintenance dans le secteur de l'énergie.
La valeur commerciale de ces données est significative, opérant sur le marché mondial de la maintenance prédictive, estimé à 10,6 milliards de dollars en 2024 et dont la croissance est projetée à un TCAC de 35,1 %. [9] Bien que l'accès soit sujet à négociation en raison de données géologiques sensibles et spécifiques au site et de données techniques liées à des brevets propriétaires, la rareté et la pertinence industrielle directe de ce jeu de données offrent un avantage concurrentiel distinct aux acheteurs d'IA visant à construire des solutions robustes et testées dans le monde réel sur un marché en expansion rapide. [9] ⚠ Diligence (données précieuses, accès à négocier) : Les données géologiques peuvent être spécifiques au site et sensibles ; les données de performance technique liées aux brevets CAES propriétaires · entreprise : indépendante.
Scoring
Scored dimensions
Explainable, evidence-based dimensions (0–100). The radar shows the investment axes.
Ces preuves confirment que Storelectric possède des données séries temporelles propriétaires issues de ses opérations uniques de stockage d'énergie industrielle à grande échelle. Le jeu de données comprend des relevés de capteurs détaillés des systèmes de contrôle de pression et de stockage d'énergie par air comprimé (CAES), un atout rare pour la formation d'algorithmes sophistiqués de maintenance prédictive. Pour les fournisseurs d'IA ciblant le secteur industriel, ces données offrent un avantage crucial sur un marché dont la valeur devrait dépasser 47 milliards de dollars d'ici 2029, permettant le développement de modèles capables d'optimiser les performances et de prévenir les défaillances dans les infrastructures d'énergie verte de nouvelle génération.
See dimension details ↓- Dataset Specificity90
dominant 'données_iot', secteur industriel, 3 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
How scarce and proprietary the data is. Unique domain data scores high; openly available data lowers it. - Dataset Volume58
4 correspondances 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 Value84
adapté à la maintenance prédictive
How useful the data is for the target AI use-case — its fit for model training or fine-tuning. - Buyer Demand95
la demande des acheteurs d'IA est exceptionnellement élevée, stimulée par un marché dont la croissance est projetée à un TCAC de 35,1 % à mesure que les entreprises adoptent de plus en plus de stratégies basées sur les données pour prévenir les temps d'arrêt coûteux des équipements. [9]
How strongly AI builders and companies are likely to want this data, based on market signals. - Legal Accessibility62
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 Feasibility4
difficulté moyenne, indépendant
How realistic it is to actually obtain the data, given access difficulty and the holder's corporate structure. - Evidence Strength74
4 types de preuves, 4 correspondances
How solid the proof is that the company holds this data — diversity of evidence types and number of hits. - Right to License92
propriété=détenu, 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 Orientation56
2 signaux d'appétit pour les données (2 types)
How actively the company invests in data, measured by its data-appetite signals (hires, products, APIs…). - Dormant Data Surplus92
excédent=élevé, 5 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.
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
La documentation publique établit l'identité de l'entreprise en tant que développeur de technologie dans le secteur de l'énergie verte, confirmant le contexte industriel pour les acheteurs potentiels de données.
Geospatial data
Ces données tabulaires décrivent l'emplacement physique et le contexte géologique de leurs actifs industriels, fournissant un contexte géospatial critique précieux pour les plateformes complètes de gestion d'actifs.
IoT / sensor data
Ces données IoT propriétaires de leur système de stockage d'énergie par air comprimé (CAES) constituent l'actif principal pour la construction de modèles prédictifs, offrant un aperçu direct de l'efficacité opérationnelle d'une technologie unique de stockage d'énergie.
Industrial data
Ces données de capteurs granulaires provenant de systèmes de contrôle haute pression sont exceptionnellement rares et essentielles pour la formation de modèles robustes de maintenance prédictive afin d'anticiper les défaillances dans les composants industriels critiques.
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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