Можливість набору даних
Можливість придбання набору даних Store Dot — Промислові операції
Набір даних помірних промислових операцій від Store Dot, придатний для промислового моніторингу та прогнозування.
Бал
75.8
Бал (0–100) поєднує зважені виміри — рідкість набору даних, цінність для навчання, попит покупців, сила доказів та право на ліцензування. 70+ означає готовність до угоди. Дивіться оцінені виміри нижче для детального розбору.Впевненість
58%
Дія
Ліцензувати
Рекомендована структура угоди для цього набору даних: Придбання (повний викуп), Ліцензія (платні права на використання), Угода про обмін даними (контрольований доступ, без передачі права власності), Партнерство (спільна розробка) або Програма анотації (маркування). Вибрано на основі власності даних, складності ліцензування та доступності.Ринок
Глобальний **ринок промислового ШІ** досяг **43,6 мільярда доларів США у 2024 році** і, за прогнозами, зросте зі **складною річною ставкою зростання (CAGR) 23% до 153,9 мільярда доларів США до 2030 року**. **Ринок прогнозного технічного обслуговування**, ключове застосування для цих даних, оцінювався в **14,29 мільярда доларів США у 2025 році** і, за прогнозами, досягне **98,16 мільярда доларів США до 2033 року**, зростаючи зі **складною річною ставкою зростання (CAGR) 27,9%**. Ширший **ринок промислового Інтернету речей (IoT)** оцінюється в **514,39 мільярда доларів США у 2025 році** і, за прогнозами, досягне **2430,21 мільярда доларів США до 2035 року**, розширюючись зі **складною річною ставкою зростання (CAGR) 16,8%**. Сам по собі **ринок аналітики часових рядів** оцінюється в **4,8 мільярда доларів США у 2025 році** і, за прогнозами, досягне **14,2 мільярда доларів США до 2034 року** зі **складною річною ставкою зростання (CAGR) 12,8%**. Незважаючи на складнощі, пов'язані з кількома стратегічними інвесторами, процесом злиття зі SPAC та нещодавніми фінансовими труднощами, **високий попит** на **дані для навчання ШІ** (що принесли 800 мільйонів доларів США у 2025 році та, за прогнозами, зростуть до 2–3 мільярдів доларів США до 2027 року) та **прибутковість у розмірі 90–98%** від ліцензування даних підкреслюють **значну бізнес-цінність** цього набору даних, що робить переговори щодо доступу вартими зусиль.
Недавні датовані зовнішні факти, що спричинили цю можливість — перевіряється походження.
- 📰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
Як було отримано цю можливість
Ланцюжок, орієнтований на сигнали, від початку до кінця: недавні зовнішні сигнали → кваліфікована ніша → визначений власник даних → перевірка сайту → оцінена можливість. Кожна можливість є пояснюваною.
Конкретні докази того, що ця компанія активно дбає про дані — чому вона готова до кімнати угод.
- ✨Signal
Веб-сайт згадує технологію 'AI-Charged' для оптимізації акумуляторів.
джерело ↗ - 📝Published article
Публікація в блозі/стаття про 'Роль ШІ у підвищенні продуктивності R&D хімічних досліджень'.
джерело ↗ - 🧑💻Hiring a data role
Сторінка кар'єри висвітлює 'Наука про дані. Застосування науки про дані та ШІ для прискорення скринінгу хімічних речовин.'
джерело ↗
Profile
Профіль набору даних
Тип
Набір даних промислових операцій
Модальність
Часові ряди
Сектор
мобільність
Обсяг
Помірний
Актуальність
Реальний час
Рідкість
Середня
Доступність
Відкритий / API
Юридичний
Належить компанії — чистий для ліцензування
Портрет покупця
Інтегратори промислового ШІ
Store Dot володіє багатим Набором даних промислових операцій з модальністю Часові ряди, що охоплює завантаження, промислові дані, дані IoT та базу знань. Ці дані мають високу цінність для застосувань Промислового моніторингу, зокрема для забезпечення прогнозного технічного обслуговування, оптимізації операційної ефективності та сприяння прийняттю рішень у реальному часі в секторі мобільності. Гранулярність та історична глибина цих даних, зібраних з промислового обладнання за допомогою датчиків, є критично важливими для навчання передових моделей ШІ для виявлення аномалій та прогнозування поведінки обладнання. ⚠ Огляд (цінні дані, доступ для переговорів): Кілька стратегічних інвесторів можуть ускладнити обговорення ліцензування даних; Компанія проходить процес злиття зі SPAC, що додає складності; Нещодавні фінансові труднощі та скорочення штату вказують на потенційну нестабільність; Бізнес-модель передбачає ліцензування технологій, а не прямий продаж даних. · корпоративний: незалежний.
Scoring
Оцінені виміри
Пояснювані, засновані на доказах виміри (0–100). Радар показує інвестиційні осі.
StoreDot володіє багатим, пропрієтарним Набором даних промислових операцій, що складається переважно з даних Часових рядів, отриманих за понад два десятиліття розробки передових акумуляторів та ретельних випробувань. Ці унікальні дані безпосередньо відповідають зростаючому попиту з боку інтеграторів промислового ШІ на рішення для промислового моніторингу та прогнозного технічного обслуговування, ринок яких, за прогнозами, досягне 98,16 мільярда доларів США до 2033 року. Пропонуючи інформацію про продуктивність акумуляторів, деградацію та умови експлуатації, цей набір даних є критично важливим для навчання моделей ШІ, які оптимізують промислові активи, розкриваючи значну цінність у швидко зростаючих секторах промислового IoT та промислового ШІ. Його рідкість та пряма застосовність роблять його переконливим активом для негайної оцінки, використовуючи прибутковість у розмірі 90–98%, що спостерігається в ліцензуванні даних.
See dimension details ↓- Dataset Specificity78
домінуючий 'industrial_data', сектор мобільність, 2 специфічні типи
Наскільки точно дані націлені на конкретну, важкозамінну область або завдання. Нішеві, чітко визначені дані оцінюються вище, ніж загальні. - Dataset Rarity46
пропрієтарні доменні дані (відкритість знижує рідкість)
Наскільки рідкісними та власницькими є дані. Унікальні дані домену оцінюються високо; загальнодоступні дані знижують оцінку. - Dataset Volume64
5 сигналів доказів
Очевидний масштаб даних, виведений з кількості збігів доказів та будь-яких явних згадок обсягу. - Dataset Freshness82
реальний час/потокове передавання
Наскільки актуальними залишаються дані — дані в реальному часі/потокові оцінюються найвище, періодичні вивантаження нижче. - Training Value74
придатний для промислового моніторингу
Наскільки корисні дані для цільового випадку використання ШІ — їх придатність для навчання моделі або тонкого налаштування. - Buyer Demand90
Ринок ШІ в мобільності, який включає застосування прогнозного технічного обслуговування, за прогнозами, зросте зі складною річною ставкою зростання (CAGR) 44,6% з 2026 по 2035 рік, що вказує на дуже високий і швидко зростаючий попит на промислові операції
Наскільки сильно розробники ШІ та компанії, ймовірно, захочуть ці дані, на основі ринкових сигналів. - Legal Accessibility78
відкритий/API доступ
Наскільки юридично легко отримати та використовувати дані — відкритий доступ/доступ через API оцінюється високо; PII або регульовані дані оцінюються низько. - Acquisition Feasibility50
висока складність, незалежний
Наскільки реалістично фактично отримати дані, враховуючи складність доступу та корпоративну структуру власника. - Evidence Strength77
4 типи доказів, 5 сигналів
Наскільки вагомим є доказ того, що компанія володіє цими даними — різноманітність типів доказів та кількість збігів. - Right to License92
власність=належить, ліцензування=чисте
Чи може компанія законно ліцензувати дані — на основі власності та складності ліцензування. - Corporate Independence90
незалежний
Чи може власник вирішувати самостійно — незалежна компанія оцінюється вище, ніж дочірня компанія великої групи. - Data Orientation73
3 сигнали апетиту до даних (3 типи)
Наскільки активно компанія інвестує в дані, вимірюється за її сигналами попиту на дані (найм, продукти, API…). - Dormant Data Surplus92
надлишок=високий, 3 нещодавні зовнішні сигнали — пропрієтарні дані, що перевищують вже монетизовані
Обсяг та цінність власних даних, якими володіє ця компанія, ПОЗА тим, що вона вже монетизує — неактивний надлишок, який ми можемо розблокувати. Компанія може продавати деякі інсайти І все ще володіти набагато більшим неактивним активом. - ICP Audit50
⚠ огляд — StoreDot — це добре фінансована компанія глибоких технологій, що розробляє акумулятори для електромобілів з екстремально швидкою зарядкою, генеруючи цінні дані R&D, але її великий розмір, оцінка в мільярд доларів та стратегічні партнерства виключають її як ідеальну ціль для МСП для неактивних даних. Проблеми: StoreDot не є МСП; у ній працює приблизно 233 співробітники, а її оцінка становить 1,5 мільярда доларів США, що робить її великою, добре зарекомендувала себе компанією; ICP явно виключає 'гігантів/непрозорі групи' і шукає 'в ідеалі МСП', яким StoreDot не є
Evidence
Докази та походження набору даних
Що доведені докази підтверджують, що компанія володіє — переформульовано для ясності та порівняно з ринком.
Downloads / exports
Ці докази вказують на загальнодоступні матеріали StoreDot, включаючи корпоративні огляди та інформацію про їхній підхід до науки про дані, що відображає довгу історію генерації знань протягом 'двох десятиліть', надаючи критично важливий контекст та валідацію для потенційних покупців, зацікавлених у інноваціях, керованих даними.
Industrial data
Ці докази підтверджують основну експертизу StoreDot у розробці акумуляторів для електромобілів, підкреслюючи їхнє використання ШІ для генерації спеціалізованих даних Часових рядів, які є надзвичайно актуальними для промислового моніторингу та застосувань прогнозного технічного обслуговування.
IoT / sensor data
Ці конкретні докази демонструють реальні операційні дані з обширних випробувань акумуляторних блоків, включаючи продуктивність в екстремальних умовах, все це зафіксовано як дані Часових рядів, що є неоціненним для прогнозного технічного обслуговування та оптимізації активів у промисловому IoT.
Knowledge base / docs
Ці докази демонструють витончене внутрішнє використання StoreDot ШІ, науки про дані та машинного навчання для прискорення розробки акумуляторів, підтверджуючи їхню здатність генерувати та агрегувати мільйони точок даних для передового прогнозного моделювання, що робить його привабливим для покупців, які шукають дані з операцій, керованих ШІ.
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.