Dataset opportunity
Можливість отримання даних промислових датчиків від Storelectric
Помірний набір даних промислових датчиків від Storelectric, придатний для прогнозованого технічного обслуговування та виявлення аномалій.
Score
77.8
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
56%
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, за оцінками, зросте з 10,6 мільярда доларів США у 2024 році до 47,8 мільярда доларів США у 2029 році, CAGR 35,1% (джерело: MarketsandMarkets™)
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.
Profile
Dataset profile
Type
Набір даних промислових датчиків
Modality
Часові ряди
Sector
промисловий
Volume
Помірний
Freshness
В реальному часі
Rarity
Висока (пропрієтарні)
Accessibility
Частковий
Legal
Належить компанії — чисті для ліцензування
Buyer persona
Постачальники промислових ШІ та оптимізації технічного обслуговування
Storelectric володіє високоцінним набором даних промислових датчиків, що складається переважно з даних часових рядів з її пропрієтарних систем зберігання енергії стисненого повітря (CAES). Ця колекція `industrial_data` та `iot_data`, що відображає реальні експлуатаційні навантаження та продуктивність, надзвичайно добре підходить для розробки та валідації моделей ШІ для прогнозованого технічного обслуговування, призначених для прогнозування відмов обладнання та оптимізації графіків технічного обслуговування в енергетичному секторі.
Бізнес-цінність цих даних є значною, оскільки вони функціонують на глобальному ринку прогнозованого технічного обслуговування, який у 2024 році оцінювався в 10,6 мільярда доларів США і, за прогнозами, зросте зі CAGR 35,1%. [9] Хоча доступ залежить від переговорів через чутливі, специфічні для об'єкта геологічні дані та технічні дані, пов'язані з пропрієтарними патентами, рідкість та пряма промислова релевантність цього набору даних пропонують чітку конкурентну перевагу для покупців ШІ, які прагнуть створити надійні, перевірені в реальних умовах рішення на швидкозростаючому ринку. [9] ⚠ Ретельність (цінні дані, доступ для переговорів): Геологічні дані можуть бути специфічними для об'єкта та чутливими; Технічні дані про продуктивність, пов'язані з пропрієтарними патентами CAES · корпоративні: незалежні.
Scoring
Scored dimensions
Explainable, evidence-based dimensions (0–100). The radar shows the investment axes.
Ці докази підтверджують, що Storelectric володіє пропрієтарними даними часових рядів зі своїх унікальних великомасштабних промислових операцій зі зберігання енергії. Набір даних включає детальні показання датчиків з систем контролю тиску та зберігання енергії стисненого повітря (CAES), що є рідкісним активом для навчання складних алгоритмів прогнозованого технічного обслуговування. Для постачальників ШІ, орієнтованих на промисловий сектор, ці дані надають вирішальну перевагу на ринку, який, за прогнозами, перевищить 47 мільярдів доларів США до 2029 року, дозволяючи розробляти моделі, які можуть оптимізувати продуктивність та запобігати збоям у інфраструктурі зеленої енергії наступного покоління.
See dimension details ↓- Dataset Specificity90
домінуючі '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
пропрієтарні доменні дані
How scarce and proprietary the data is. Unique domain data scores high; openly available data lowers it. - Dataset Volume58
4 збіги доказів
Apparent scale of the data, inferred from the number of evidence hits and any explicit volume mentions. - Dataset Freshness82
в реальному часі/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
попит з боку покупців ШІ надзвичайно високий, зумовлений ринком, який, за прогнозами, зросте на 35,1% CAGR, оскільки компанії все частіше впроваджують стратегії, керовані даними, для запобігання дорогим простоям обладнання. [9]
How strongly AI builders and companies are likely to want this data, based on market signals. - Legal Accessibility62
відкритий доступ/API
How legally easy the data is to obtain and use — open/API access scores high; PII or regulated data scores low. - Acquisition Feasibility4
середня складність, незалежний
How realistic it is to actually obtain the data, given access difficulty and the holder's corporate structure. - Evidence Strength74
4 типи доказів, 4 збіги
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 Orientation56
2 сигнали апетиту до даних (2 типи)
How actively the company invests in data, measured by its data-appetite signals (hires, products, APIs…). - Dormant Data Surplus92
надлишок=високий, 5 нещодавніх зовнішніх сигналів — 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.
Evidence
Dataset evidence & lineage
What the typed evidence proves the company holds — reframed for clarity and set against the market.
press
- “<figure><div><img src="https://imgproxy.divecdn.com/EahCiV6O8MLgm_J104Pn0P8_FfM1psDw0-ydg66gvG8/g:ce/rs:fill:1600:900:1/Z3M6Ly9kaXZlc2l0ZS1zdG9yYWdlL2RpdmVpbWFnZS9OaW5lRG90LUVuZXJneS1iYXR0ZXJ5LXNjYWxlZC5qcGc=.webp" /></div></figure><p>Distributed capacity has turned the distribution grid into a platform for capacity growth and increased grid utilization, not a cost center driving up rates, writes Sparkfund’s Pier LaFarge.</p>”
- “<figure><div><img src="https://imgproxy.divecdn.com/29fWuybhGAoS93hLXv-4dCN9TVb0CSquJn5V7ryN_HU/g:nowe:540:851/c:4851:2740/rs:fill:1600:900:1/Z3M6Ly9kaXZlc2l0ZS1zdG9yYWdlL2RpdmVpbWFnZS9HZXR0eUltYWdlcy0xNzIzMTA2MDQzLmpwZw==.webp" /></div></figure><p>Data centers willl now have to provide annual energy usage reports to the state, and the PJM Interconnection will need to give state regulators additional insight into its demand forecasting.</p>”
- “<figure><div><img src="https://imgproxy.divecdn.com/3RZOPqj7AGub98zz860mDfOP8-0E3LhDS5JUG3-pkG0/g:ce/rs:fill:1600:900:1/Z3M6Ly9kaXZlc2l0ZS1zdG9yYWdlL2RpdmVpbWFnZS9yYXRlcGF5ZXJfcHJvdGVzdC5qcGc=.webp" /></div></figure><p>Dominion Energy in Virginia is seeking about $1.5 billion in increases across three rate requests, the report said. Oncor in Texas requested the largest single increase in Q2 at $1.2 billion, driven largely by transmission and distribution investments.</p>”
Developer portal
Публічна документація підтверджує ідентичність компанії як розробника технологій у секторі зеленої енергії, підтверджуючи промисловий контекст для потенційних покупців даних.
Geospatial data
Ці табличні дані описують фізичне розташування та геологічний контекст їхніх промислових активів, надаючи критично важливий геопросторовий контекст, цінний для комплексних платформ управління активами.
IoT / sensor data
Ці пропрієтарні IoT дані з їхньої системи зберігання енергії стисненого повітря (CAES) є основним активом для побудови прогнозних моделей, що надають пряме уявлення про операційну ефективність унікальної технології зберігання енергії.
Industrial data
Ці детальні дані датчиків з систем контролю високого тиску є винятково рідкісними та необхідними для навчання надійних моделей прогнозованого технічного обслуговування для передбачення збоїв у критично важливих промислових компонентах.
Marketplace
Dataset details
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
Storelectric 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 is estimated to grow from $10.6 billion in 2024 to $47.8 billion in 2029, CAGR 35.1% (source: MarketsandMarkets™). Investment score 77.8/100 (confidence 0.56). Recommended action: Acquire.
From the marketplace
Explore live data opportunities
Bess Germany — Можливість придбання промислового набору даних датчиків
View opportunity →ПромисловийSybotx — Industrial Sensor Dataset Opportunity
View opportunity →промисловийAlthensensors — Можливість отримання даних промислових датчиків
View opportunity →