Datasetkans
Store Dot — Gelegenheid voor dataset industriële operaties
Dataset voor gematigde industriële operaties van Store Dot, bruikbaar voor industrieel toezicht en forecasting.
Score
75.8
Score (0–100) combineert gewogen dimensies — zeldzaamheid van de dataset, trainingswaarde, kopersvraag, bewijskracht en recht op licentie. 70+ is deal-klaar. Zie de gescoorde dimensies hieronder voor de uitsplitsing.Betrouwbaarheid
58%
Actie
Licentiëren
De aanbevolen dealstructuur voor deze dataset: Acquisitie (volledige overname), Licentie (betaalde gebruiksrechten), Data Sharing Agreement (gecontroleerde toegang, geen eigendomsoverdracht), Partnerschap (co-ontwikkeling) of Annotatieprogramma (labeling). Gekozen op basis van data-eigendom, licentiecomplexiteit en toegankelijkheid.Markt
De wereldwijde **markt voor Industriële AI** bereikte **$43,6 miljard in 2024** en zal naar verwachting groeien met een **CAGR van 23% tot $153,9 miljard in 2030**. De **markt voor voorspellend onderhoud**, een belangrijke toepassing voor deze data, werd geschat op **$14,29 miljard in 2025** en zal naar verwachting **$98,16 miljard bereiken in 2033**, met een groei van **27,9% CAGR**. De bredere **markt voor Industriële IoT** wordt gewaardeerd op **$514,39 miljard in 2025** en zal naar verwachting **$2430,21 miljard bereiken in 2035**, met een uitbreiding van **16,8% CAGR**. Alleen al de **markt voor time series analytics** wordt gewaardeerd op **$4,8 miljard in 2025** en zal naar verwachting **$14,2 miljard bereiken in 2034** met een **CAGR van 12,8%**. Ondanks complexiteiten die voortkomen uit meerdere strategische investeerders, een SPAC-fusieproces en recente financiële uitdagingen, onderstrepen de **hoge vraag** naar **AI-trainingsdata** (die $800 miljoen genereerde in 2025 en naar verwachting zal groeien tot $2–$3 miljard in 2027) en de **winstmarges van 90-98%** in datalicenties de **aanzienlijke bedrijfswaarde** van deze dataset, waardoor onderhandelingen over toegang de moeite waard zijn.
Recente gedateerde externe feiten die deze kans hebben getriggerd — controleerbare herkomst.
- 📰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
Hoe deze lead is afgeleid
De signaal-eerste keten, van begin tot eind: recente externe signalen → gekwalificeerde niche → opgeloste datahouder → siteverificatie → gescoorde kans. Elke lead is verklaarbaar.
Concreet bewijs dat dit bedrijf actief om data geeft — waarom het rijp is voor de dealroom.
- ✨Signal
Website vermeldt 'AI-Charged' technologie voor batterijoptimalisatie.
bron ↗ - 📝Published article
Blogpost/artikel over 'De rol van AI bij het verbeteren van de productiviteit van batterijcel R&D'.
bron ↗ - 🧑💻Hiring a data role
Carrièrepagina benadrukt 'Data Science. Toepassen van Data Science en AI om chemische screening te versnellen.'
bron ↗
Profile
Datasetprofiel
Type
Dataset Industriële Operaties
Modaliteit
Time Series
Sector
mobiliteit
Volume
Gematigd
Actualiteit
Real-time
Zeldzaamheid
Medium
Toegankelijkheid
Open / API
Juridisch
Eigendom van het bedrijf — schoon om te licentiëren
Koperspersona
Integrators van Industriële AI
Store Dot beschikt over een rijke Dataset Industriële Operaties met een Time Series modaliteit, omvattende downloads, industrial_data, iot_data en een knowledge_base. Deze data is zeer waardevol voor Industrieel Toezicht toepassingen, met name voor het mogelijk maken van voorspellend onderhoud, het optimaliseren van operationele efficiëntie en het faciliteren van real-time besluitvorming in de mobiliteitssector. De granulariteit en historische diepte van deze data, verzameld van industriële apparatuur via sensoren, zijn cruciaal voor het trainen van geavanceerde AI-modellen om anomalieën te detecteren en het gedrag van apparatuur te voorspellen. ⚠ Due diligence (waardevolle data, onderhandelbare toegang): Meerdere strategische investeerders kunnen discussies over datalicenties bemoeilijken.; Het bedrijf ondergaat een SPAC-fusieproces, wat complexiteit toevoegt.; Recente financiële uitdagingen en ontslagen duiden op potentiële instabiliteit.; Het bedrijfsmodel is het licentiëren van technologie, niet het direct verkopen van data. · corporate: onafhankelijk.
Scoring
Gescoorde dimensies
Verklaarbare, op bewijs gebaseerde dimensies (0–100). De radar toont de investeringsassen.
StoreDot beschikt over een rijke, propriëtaire Dataset Industriële Operaties, voornamelijk bestaande uit Time Series data, voortkomend uit meer dan twee decennia van geavanceerde batterijontwikkeling en rigoureuze tests. Deze unieke data voldoet direct aan de stijgende vraag van Integrators van Industriële AI naar oplossingen voor industrieel toezicht en voorspellend onderhoud, een markt die naar verwachting $98,16 miljard zal bereiken in 2033. Door inzichten te bieden in batterijprestaties, degradatie en operationele omstandigheden, is deze dataset cruciaal voor het trainen van AI-modellen die industriële activa optimaliseren, wat aanzienlijke waarde ontsluit in de snel uitbreidende sectoren Industriële IoT en Industriële AI. De zeldzaamheid en directe toepasbaarheid maken het een aantrekkelijk bezit voor onmiddellijke evaluatie, waarbij geprofiteerd wordt van de winstmarges van 90-98% die worden gezien in datalicenties.
See dimension details ↓- Dataset Specificity78
dominant 'industrial_data', sector mobiliteit, 2 specifieke types
Hoe scherp de data een specifiek, moeilijk te vervangen domein of taak target. Niche, goed gedefinieerde data scoort hoger dan generieke data. - Dataset Rarity46
propriëtaire domeindata (open verlaagt zeldzaamheid)
Hoe schaars en eigendomsrechtelijk de data is. Unieke domeindata scoort hoog; openbaar beschikbare data verlaagt dit. - Dataset Volume64
5 bewijspunten
Schijnbare schaal van de data, afgeleid uit het aantal bewijstreffers en eventuele expliciete volumevermeldingen. - Dataset Freshness82
real-time/streaming
Hoe actueel de data blijft — real-time/streaming scoort het hoogst, periodieke dumps lager. - Training Value74
geschikt voor Industrieel Toezicht
Hoe nuttig de data is voor de beoogde AI-gebruikscase — de geschiktheid voor modeltraining of fine-tuning. - Buyer Demand90
De markt voor AI in mobiliteit, inclusief toepassingen voor voorspellend onderhoud, zal naar verwachting groeien met een samengesteld jaarlijks groeipercentage (CAGR) van 44,6% van 2026 tot 2035, wat duidt op een zeer hoge en snel toenemende vraag naar industriële operaties
Hoe sterk AI-ontwikkelaars en bedrijven deze data waarschijnlijk willen, gebaseerd op marktsignalen. - Legal Accessibility78
open/API toegang
Hoe juridisch eenvoudig de data te verkrijgen en te gebruiken is — open/API-toegang scoort hoog; PII of gereguleerde data scoort laag. - Acquisition Feasibility50
hoge moeilijkheidsgraad, onafhankelijk
Hoe realistisch het is om de data daadwerkelijk te verkrijgen, gezien de moeilijkheidsgraad van toegang en de bedrijfsstructuur van de houder. - Evidence Strength77
4 bewijstypes, 5 hits
Hoe solide het bewijs is dat het bedrijf deze data bezit — diversiteit van bewijstypen en aantal treffers. - Right to License92
eigendom=bezit, licentiëring=schoon
Of het bedrijf de data legaal kan licentiëren — gebaseerd op eigendom en licentiecomplexiteit. - Corporate Independence90
onafhankelijk
Of de houder zelfstandig kan beslissen — een onafhankelijk bedrijf scoort hoger dan een dochteronderneming van een grote groep. - Data Orientation73
3 databehoefte-signalen (3 types)
Hoe actief het bedrijf investeert in data, gemeten aan de hand van zijn data-appetijt signalen (aanwervingen, producten, API's…). - Dormant Data Surplus92
overschot=hoog, 3 recente externe signalen — propriëtaire data buiten wat al wordt gemonetiseerd
Volume en waarde van eigen data die dit bedrijf bezit BOVENOP wat het al monetiseert — het slapende overschot dat we kunnen ontsluiten. Een bedrijf kan inzichten verkopen EN nog steeds een veel groter slapend activum bezitten. - ICP Audit50
⚠ beoordeling — StoreDot is een goed gefinancierd deep-tech bedrijf dat extreme snellaad-EV-batterijen ontwikkelt, wat waardevolle R&D-data genereert, maar de grote omvang, unicorn-waardering en strategische partnerschappen sluiten het uit als een ideale MKB-doelwit voor slapende data. Problemen: StoreDot is geen MKB; het heeft ongeveer 233 werknemers en een waardering van $1,5 miljard, wat het een groot, gevestigd bedrijf maakt.; Het ICP sluit expliciet 'giganten/onzichtbare groepen' uit en zoekt 'idealiter een MKB', wat StoreDot niet is
Evidence
Datasetbewijs & herkomst
Wat het getypte bewijs aantoont dat het bedrijf bezit — herformuleerd voor duidelijkheid en afgezet tegen de markt.
Downloads / exports
Dit bewijs duidt op de publieke materialen van StoreDot, inclusief bedrijfsoverzichten en inzichten in hun data science aanpak, wat een lange geschiedenis van kennisgeneratie over 'twee decennia' weerspiegelt, en cruciale context en validatie biedt voor potentiële kopers die geïnteresseerd zijn in datagedreven innovatie.
Industrial data
Dit bewijs bevestigt de kernexpertise van StoreDot in de ontwikkeling van EV-batterijen, en benadrukt hun gebruik van AI om gespecialiseerde Time Series data te genereren, wat zeer relevant is voor toepassingen voor industrieel toezicht en voorspellend onderhoud.
IoT / sensor data
Dit concrete bewijs toont operationele data uit de praktijk van uitgebreide tests op batterijpakketniveau, inclusief prestaties onder extreme omstandigheden, allemaal vastgelegd als Time Series data, van onschatbare waarde voor voorspellend onderhoud en activabeheer in Industriële IoT.
Knowledge base / docs
Dit bewijs demonstreert het geavanceerde interne gebruik van AI, data science en machine learning door StoreDot om de batterijontwikkeling te versnellen, en bevestigt hun vermogen om miljoenen datapunten te genereren en te aggregeren voor geavanceerde voorspellende modellering, wat aantrekkelijk is voor kopers die data zoeken van AI-native operaties.
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.