Dataset opportunity
Nrstor — Можливість придбання набору даних промислових датчиків
Набір даних промислових датчиків від Nrstor, придатний для прогнозованого технічного обслуговування та виявлення аномалій.
Score
76.2
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
49%
Action
Придбати
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)
Глобальний ринок прогнозованого технічного обслуговування оцінювався в 12,3 мільярда доларів США у 2024 році та, як очікується, зросте зі сукупним річним темпом зростання (CAGR) 29,7% до 2033 року. [1]
Recent dated external facts that triggered this opportunity — auditable provenance.
- 📰press2026-06-16
Northeast states eye offshore HVDC transmission as Trump drops wind fight
utilitydive.com ↗ - 📰press2026-06-16
A New Coal Plant in the U.S.? Once Unthinkable, Now a Strong Maybe
powermag.com ↗ - 📰press2026-06-16
L’hydrogène, les CEE, le mécanisme de capacité au menu du CSE
greenunivers.com ↗ - 📰press2026-06-16
Prix négatifs : le CSE saisi d’une nouvelle évolution de l’obligation d’achat
greenunivers.com ↗ - 📰press2026-06-15
Les députés RN reviennent à la charge sur le moratoire éolien et solaire
greenunivers.com ↗
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
Фокус на операційній ефективності та даних про реагування на частоту мережі
source ↗
Profile
Dataset profile
Type
Набір даних промислових датчиків
Modality
Часові ряди
Sector
промисловий
Volume
Помірний
Freshness
Реальний час
Rarity
Висока (власний)
Accessibility
Частковий
Legal
Належить компанії — чистий для ліцензування
Buyer persona
Постачальники промислових ШІ та оптимізації технічного обслуговування
Nrstor володіє цінними промисловими даними з датчиків зі своїх операцій з накопичення енергії, переважно в часових рядах. Ці дані, включаючи `event_streams` та `iot_data`, пропонують детальний журнал роботи обладнання в реальному часі, що робить їх винятково придатними для розробки та навчання моделей прогнозованого технічного обслуговування, призначених для прогнозування відмов активів та оптимізації операційного часу.
Значний попит на цей тип даних відображається на світовому ринку прогнозованого технічного обслуговування, який у 2024 році оцінювався в 12,3 мільярда доларів США і, за прогнозами, розшириться з вражаючою складною річною ставкою зростання (CAGR) 29,7%. [1] Хоча існують складнощі з доступом, такі як спільне володіння даними з партнерами по спільним підприємствам або потреба у специфічній галузевій експертизі, ці фактори підкреслюють рідкість даних та їх стратегічну цінність. Для покупців ШІ подолання цих перешкод для отримання такого спеціалізованого набору даних надає чітку конкурентну перевагу, виправдовуючи зусилля з переговорів. ⚠ Належна обачність (цінні дані, доступ для переговорів): Право власності на дані для великих проектів, таких як Oneida, може бути спільним з партнерами по спільним підприємствам (наприклад, Northland Power, Six Nations); технічні промислові дані вимагають специфічної галузевої експертизи для інтерпретації · корпоративний: незалежний.
Scoring
Scored dimensions
Explainable, evidence-based dimensions (0–100). The radar shows the investment axes.
Ці докази підтверджують володіння Nrstor власними, високоточними даними часових рядів з великомасштабних промислових об'єктів накопичення енергії. Цей набір даних є критично важливим активом для постачальників ШІ, що розробляють моделі прогнозованого технічного обслуговування, ринок яких, за прогнозами, перевищить 12,3 мільярда доларів США у 2024 році. Фокус даних на циклах зарядки/розрядки, механічній продуктивності та стабільності мережі пропонує рідкісну можливість для навчання алгоритмів на реальних даних про деградацію активів та режими відмов, що є ключовим диференціатором у секторі, що швидко зростає.
See dimension details ↓- Data Orientation39
1 сигнал апетиту до даних (1 тип)
How actively the company invests in data, measured by its data-appetite signals (hires, products, APIs…). - Dataset Specificity90
домінуючий 'iot_data', промисловий сектор, 3 специфічні типи
How sharply the data targets a specific, hard-to-substitute domain or task. Niche, well-defined data scores higher than generic. - Dataset Rarity82
власні дані домену
How scarce and proprietary the data is. Unique domain data scores high; openly available data lowers it. - Dataset Volume52
3 згадки доказів
Apparent scale of the data, inferred from the number of evidence hits and any explicit volume mentions. - Dataset Freshness82
реальний час/потокове передавання
How current the data stays — real-time/streaming scores highest, periodic dumps lower. - Training Value84
придатний для прогнозованого технічного обслуговування
How useful the data is for the target AI use-case — its fit for model training or fine-tuning. - Buyer Demand95
Ринок прогнозованого технічного обслуговування, який є основним споживачем промислових наборів даних датчиків для ШІ, за прогнозами, зросте до 91,04 мільярда доларів США до 2033 року зі складною річною ставкою зростання (CAGR) 29,4%, що вказує на винятково сильне та значне зростання.
How strongly AI builders and companies are likely to want this data, based on market signals. - Legal Accessibility50
обмежений/невідомий
How legally easy the data is to obtain and use — open/API access scores high; PII or regulated data scores low. - Acquisition Feasibility30
середня складність, незалежний
How realistic it is to actually obtain the data, given access difficulty and the holder's corporate structure. - Evidence Strength62
3 типи доказів, 3 згадки
How solid the proof is that the company holds this data — diversity of evidence types and number of hits. - Right to License92
власність=власна, ліцензування=чисте
Whether the company can legally license the data out — based on ownership and licensing complexity. - Corporate Independence90
незалежний
Whether the holder can decide alone — an independent company scores higher than a subsidiary of a large group. - Dormant Data Surplus92
надлишок=високий, 5 нещодавніх зовнішніх сигналів — власні дані, що перевищують вже монетизовані
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 Audit100
✓ хороший цільовий показник — Nrstor є чудовим цільовим показником, оскільки він розробляє, володіє та експлуатує проекти з накопичення енергії, які генерують цінні дані з датчиків як побічний продукт своєї основної операційної діяльності, і немає доказів того, що вони зараз продають ці дані або отриману з них інформацію.
- Deep Qualification80
✓ пройдено — NRStor володіє цінними промисловими даними з датчиків як побічним продуктом своєї діяльності з енергетичних проектів, але ці дані обтяжені складними структурами власності спільних підприємств, що ускладнює переговори та придбання.
Evidence
Dataset evidence & lineage
What the typed evidence proves the company holds — reframed for clarity and set against the market.
IoT / sensor data
Це операційні дані часових рядів з масивного проекту накопичення енергії на 250 МВт, що надає пряме уявлення про показники стану здоров'я, критично важливі для навчання моделей оптимізації життєвого циклу активів.
Industrial data
Набір даних включає високочастотні показання датчиків з промислового маховика, деталізуючи механічну продуктивність під навантаженням, що є неоціненним для розробки алгоритмів прогнозування відмов для високошвидкісних обертових машин.
Event streams
Ця колекція історичних даних про продуктивність з кількох енергетичних проектів надає макрорівневий огляд використання активів, дозволяючи моделям ШІ корелювати операційні стратегії з довгостроковою деградацією обладнання.
Marketplace
Dataset details
Geographic coverage
Global
Time range
Real-time
Update frequency
Real-time
Delivery
API
Formats
Time Series, JSON
License
One-time license for use in developing and training predictive maintenance models. Specific usage rights to be detailed in the full license agreement, considering potential joint venture data ownership complexities.
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's value is driven by its high rarity as proprietary industrial sensor data from energy storage operations, crucial for predictive maintenance. The significant and growing market for predictive maintenance, valued at $12.3 billion in 2024 with a 29.7% CAGR, underscores strong demand for such specialized time-series data.
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
Nrstor 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 was valued at $12.3 Billion in 2024 and is expected to grow at a CAGR of 29.7% through 2033. [1]. Investment score 76.2/100 (confidence 0.49). Recommended action: Acquire.
From the marketplace
Explore live data opportunities
Okovate — Можливості платформи даних розробника
View opportunity →роздрібна торгівляEfulfillmentservice — Можливість отримання набору даних сенсорної телеметрії
View opportunity →мобільністьOspreycharging — Можливість отримання даних про мобільність та геопросторове розташування
View opportunity →Data Academy
Learn before you deal
- Чому купувати зовнішні дані?3 min read
- Купівля даних без помилок3 min read
- Ваша експертиза цінна для ШІ3 min read