Dataset opportunity
Можливість придбання набору даних Store Dot — Промислові операції
Набір даних помірних промислових операцій від Store Dot, придатний для промислового моніторингу та прогнозування.
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
Ліцензувати
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
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.
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
Веб-сайт згадує технологію 'AI-Charged' для оптимізації акумуляторів.
source ↗ - 📝Published article
Публікація в блозі/стаття про 'Роль ШІ у підвищенні продуктивності R&D хімічних досліджень'.
source ↗ - 🧑💻Hiring a data role
Сторінка кар'єри висвітлює 'Наука про дані. Застосування науки про дані та ШІ для прискорення скринінгу хімічних речовин.'
source ↗
Profile
Dataset profile
Type
Набір даних промислових операцій
Modality
Часові ряди
Sector
мобільність
Volume
Помірний
Freshness
Реальний час
Rarity
Середня
Accessibility
Відкритий / API
Legal
Належить компанії — чистий для ліцензування
Buyer persona
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
Scored dimensions
Explainable, evidence-based dimensions (0–100). The radar shows the investment axes.
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
How sharply the data targets a specific, hard-to-substitute domain or task. Niche, well-defined data scores higher than generic. - Dataset Rarity46
пропрієтарні доменні дані (відкритість знижує рідкість)
How scarce and proprietary the data is. Unique domain data scores high; openly available data lowers it. - Dataset Volume64
5 сигналів 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 Value74
придатний для промислового моніторингу
How useful the data is for the target AI use-case — its fit for model training or fine-tuning. - 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
How strongly AI builders and companies are likely to want this data, based on market signals. - Legal Accessibility78
відкритий/API доступ
How legally easy the data is to obtain and use — open/API access scores high; PII or regulated data scores low. - Acquisition Feasibility50
висока складність, незалежний
How realistic it is to actually obtain the data, given access difficulty and the holder's corporate structure. - Evidence Strength77
4 типи доказів, 5 сигналів
How solid the proof is that the company holds this data — diversity of evidence types and number of hits. - Right to License92
власність=належить, 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. - Data Orientation73
3 сигнали апетиту до даних (3 типи)
How actively the company invests in data, measured by its data-appetite signals (hires, products, APIs…). - Dormant Data Surplus92
надлишок=високий, 3 нещодавні зовнішні сигнали — пропрієтарні 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 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
Dataset evidence & lineage
What the typed evidence proves the company holds — reframed for clarity and set against the market.
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.
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
Sybotx — Industrial Sensor Dataset Opportunity
View opportunity →промисловийAlthensensors — Можливість отримання даних промислових датчиків
View opportunity →мобільністьJachttrans — Можливості набору даних телеметрії мобільності
View opportunity →Data Academy
Learn before you deal
- Чи ваші дані коштують грошей?3 min read
- Скільки коштує набір даних?3 min read
- Як відбувається угода з даними3 min read