Dataset opportunity
Opportunità di Dataset per Operazioni Industriali — Store Dot
Dataset moderato di operazioni industriali detenuto da Store Dot, utilizzabile per il Monitoraggio Industriale e la Previsione.
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
Licenza
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
Il **mercato globale dell'AI Industriale** ha raggiunto **43,6 miliardi di dollari nel 2024** e si prevede che crescerà a un **tasso di crescita annuo composto (CAGR) del 23% fino a 153,9 miliardi di dollari entro il 2030**. Il **mercato della manutenzione predittiva**, un'applicazione chiave per questi dati, è stato stimato a **14,29 miliardi di dollari nel 2025** e si prevede che raggiungerà **98,16 miliardi di dollari entro il 2033**, crescendo a un **CAGR del 27,9%**. Il più ampio **mercato dell'IoT Industriale** è valutato a **514,39 miliardi di dollari nel 2025** e si prevede che raggiungerà **2430,21 miliardi di dollari entro il 2035**, espandendosi a un **CAGR del 16,8%**. Il solo **mercato dell'analisi delle serie temporali** è valutato a **4,8 miliardi di dollari nel 2025** e si prevede che raggiungerà **14,2 miliardi di dollari entro il 2034** con un **CAGR del 12,8%**. Nonostante le complessità derivanti da molteplici investitori strategici, un processo di fusione SPAC e recenti sfide finanziarie, l'**elevata domanda** di **dati per l'addestramento AI** (che ha generato 800 milioni di dollari nel 2025 e si prevede crescerà fino a 2–3 miliardi di dollari entro il 2027) e i **margini di profitto del 90-98%** nella licenza dei dati sottolineano il **significativo valore commerciale** di questo dataset, rendendo la negoziazione di accesso degna di nota.
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
Il sito web menziona la tecnologia 'AI-Charged' per l'ottimizzazione delle batterie.
source ↗ - 📝Published article
Post/articolo del blog su 'Il ruolo dell'AI nel migliorare la produttività della R&S delle celle della batteria'.
source ↗ - 🧑💻Hiring a data role
La pagina Carriere evidenzia 'Data Science. Applicazione della Data Science e dell'AI per accelerare lo screening chimico.'
source ↗
Profile
Dataset profile
Type
Dataset di Operazioni Industriali
Modality
Serie Temporali
Sector
mobilità
Volume
Moderato
Freshness
Tempo reale
Rarity
Medio
Accessibility
Aperto / API
Legal
Di proprietà dell'azienda — pulito da licenziare
Buyer persona
Integratori AI Industriali
Store Dot possiede un ricco Dataset di Operazioni Industriali con una modalità Serie Temporali, che comprende download, dati industriali, dati IoT e una knowledge base. Questi dati sono di grande valore per applicazioni di Monitoraggio Industriale, in particolare per abilitare la manutenzione predittiva, ottimizzare l'efficienza operativa e facilitare il processo decisionale in tempo reale nel settore della mobilità. La granularità e la profondità storica di questi dati, raccolti da apparecchiature industriali tramite sensori, sono cruciali per l'addestramento di modelli AI avanzati per rilevare anomalie e prevedere il comportamento delle apparecchiature. ⚠ Diligenza (dati preziosi, accesso da negoziare): Molteplici investitori strategici potrebbero complicare le discussioni sulla licenza dei dati; L'azienda è in fase di fusione SPAC, il che aggiunge complessità; Recenti sfide finanziarie e licenziamenti indicano una potenziale instabilità; Il modello di business è la licenza della tecnologia, non la vendita diretta di dati. · corporate: indipendente.
Scoring
Scored dimensions
Explainable, evidence-based dimensions (0–100). The radar shows the investment axes.
StoreDot possiede un ricco dataset proprietario di Operazioni Industriali, composto principalmente da dati in Serie Temporali, derivante da oltre due decenni di sviluppo avanzato di batterie e test rigorosi. Questo dato unico risponde direttamente alla crescente domanda da parte degli integratori AI Industriali di soluzioni di monitoraggio industriale e manutenzione predittiva, un mercato proiettato a raggiungere 98,16 miliardi di dollari entro il 2033. Offrendo approfondimenti sulle prestazioni delle batterie, sul degrado e sulle condizioni operative, questo dataset è fondamentale per l'addestramento di modelli AI che ottimizzano gli asset industriali, sbloccando un valore significativo nei settori in rapida espansione dell'IoT Industriale e dell'AI Industriale. La sua rarità e applicabilità diretta lo rendono un asset convincente per una valutazione immediata, attingendo ai margini di profitto del 90-98% osservati nella licenza dei dati.
See dimension details ↓- Dataset Specificity78
dominante 'industrial_data', settore mobilità, 2 tipi specifici
How sharply the data targets a specific, hard-to-substitute domain or task. Niche, well-defined data scores higher than generic. - Dataset Rarity46
dati proprietari di dominio (aperto riduce la rarità)
How scarce and proprietary the data is. Unique domain data scores high; openly available data lowers it. - Dataset Volume64
5 hit di evidenza
Apparent scale of the data, inferred from the number of evidence hits and any explicit volume mentions. - Dataset Freshness82
tempo reale/streaming
How current the data stays — real-time/streaming scores highest, periodic dumps lower. - Training Value74
adatto per il Monitoraggio Industriale
How useful the data is for the target AI use-case — its fit for model training or fine-tuning. - Buyer Demand90
Il mercato dell'AI nella mobilità, che include applicazioni di manutenzione predittiva, dovrebbe crescere a un tasso di crescita annuo composto (CAGR) del 44,6% dal 2026 al 2035, indicando una domanda molto elevata e in rapida crescita per le operazioni industriali
How strongly AI builders and companies are likely to want this data, based on market signals. - Legal Accessibility78
accesso aperto/API
How legally easy the data is to obtain and use — open/API access scores high; PII or regulated data scores low. - Acquisition Feasibility50
alta difficoltà, indipendente
How realistic it is to actually obtain the data, given access difficulty and the holder's corporate structure. - Evidence Strength77
4 tipi di evidenza, 5 hit
How solid the proof is that the company holds this data — diversity of evidence types and number of hits. - Right to License92
proprietà=posseduta, licenza=pulita
Whether the company can legally license the data out — based on ownership and licensing complexity. - Corporate Independence90
indipendente
Whether the holder can decide alone — an independent company scores higher than a subsidiary of a large group. - Data Orientation73
3 segnali di appetito per i dati (3 tipi)
How actively the company invests in data, measured by its data-appetite signals (hires, products, APIs…). - Dormant Data Surplus92
surplus=alto, 3 recenti segnali esterni — dati proprietari oltre a quelli già monetizzati
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
⚠ revisione — StoreDot è un'azienda deep-tech ben finanziata che sviluppa batterie per veicoli elettrici a ricarica ultraveloce, generando preziosi dati di R&S, ma le sue grandi dimensioni, la valutazione da unicorno e le partnership strategiche la escludono come target ideale per PMI di dati dormienti. Problemi: StoreDot non è una PMI; ha circa 233 dipendenti e una valutazione di 1,5 miliardi di dollari, il che la rende un'azienda grande e ben consolidata; L'ICP esclude esplicitamente 'giganti/gruppi opachi' e cerca 'idealmente una PMI', cosa che StoreDot non è.
Evidence
Dataset evidence & lineage
What the typed evidence proves the company holds — reframed for clarity and set against the market.
Downloads / exports
Questa evidenza indica i materiali pubblici di StoreDot, comprese le panoramiche aziendali e gli approfondimenti sul loro approccio alla data science, riflettendo una lunga storia di generazione di conoscenza nel corso di "due decenni", fornendo un contesto e una validazione cruciali per i potenziali acquirenti interessati all'innovazione basata sui dati.
Industrial data
Questa evidenza conferma l'esperienza principale di StoreDot nello sviluppo di batterie per veicoli elettrici, evidenziando il loro uso dell'AI per generare dati in Serie Temporali specializzati, altamente rilevanti per il monitoraggio industriale e le applicazioni di manutenzione predittiva.
IoT / sensor data
Questa evidenza concreta mostra dati operativi reali da test estensivi a livello di pacco batteria, comprese le prestazioni in condizioni estreme, tutti catturati come dati in Serie Temporali, inestimabili per la manutenzione predittiva e l'ottimizzazione degli asset nell'IoT Industriale.
Knowledge base / docs
Questa evidenza dimostra l'uso interno sofisticato di AI, data science e machine learning da parte di StoreDot per accelerare lo sviluppo delle batterie, confermando la loro capacità di generare e aggregare milioni di punti dati per la modellazione predittiva avanzata, rendendola attraente per gli acquirenti che cercano dati da operazioni AI-native.
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.
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
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.
From the marketplace
Explore live data opportunities
Phoenix Robotics — Opportunità di Dataset di Sensori Industriali
View opportunity →industrialeSenswork — Opportunità di Dataset di Immagini
View opportunity →industrialeOpportunità di Dataset per Operazioni Industriali di Cornishlithium
View opportunity →Data Academy
Learn before you deal
- I tuoi dati valgono denaro?3 min read
- Quanto vale un dataset?3 min read
- Come si svolge una transazione di dati3 min read