Dataset opportunity
Beev — Gelegenheit für Mobilitäts-Telemetrie-Datensatz
Moderater Mobilitäts-Telemetrie-Datensatz von Beev, nutzbar für vorausschauende Wartung und Anomalieerkennung.
Score
67.4
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
Datenfreigabevereinbarung
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)
Der globale Markt für vorausschauende Wartung von Fahrzeugen wurde 2024 auf 4,66 Milliarden USD geschätzt und wird voraussichtlich bis 2034 23,39 Milliarden USD erreichen, mit einer CAGR von 17,5 % (Quelle: Global Market Insights Inc.)
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.
- 📝Published article
Beev veröffentlicht detaillierte Whitepaper und Marktstudien zur E-Fahrzeugadoption und Ladeinfrastruktur
source ↗
Profile
Dataset profile
Type
Mobilitäts-Telemetrie-Datensatz
Modality
Zeitreihen
Sector
Mobilität
Volume
Moderat
Freshness
Echtzeit
Rarity
Hoch (proprietär)
Accessibility
Eingeschränkt
Legal
Gemischte Eigentümerschaft — DSGVO-sensibel (PII-Überprüfung)
Buyer persona
Anbieter von industrieller KI und Wartungsoptimierung
Beev verfügt über einen wertvollen Mobilitäts-Telemetrie-Datensatz, der als Zeitreihen-Daten strukturiert ist und granulare `geo_data`, `iot_data` von Fahrzeugen und Ladeinfrastruktur sowie `transaction_data` enthält. Diese reichhaltige Kombination ermöglicht eine ganzheitliche Betrachtung des Verhaltens von Fahrzeugen und Ladestationen und eignet sich daher hervorragend für die Entwicklung von Algorithmen zur vorausschauenden Wartung, um Hardwareausfälle vorherzusagen und die Betriebszeit zu optimieren.
Der globale Markt für vorausschauende Wartung von Fahrzeugen wurde 2024 auf 4,66 Milliarden USD geschätzt und wird voraussichtlich bis 2034 auf 23,39 Milliarden USD anwachsen, was eine starke CAGR von 17,5 % zeigt. [10] Dieses signifikante Marktwachstum unterstreicht den immensen Geschäftswert der Daten von Beev. Obwohl der Zugang die Navigation durch Komplexitäten wie DSGVO-Sensibilität, gemeinsame Telemetrie-Eigentümerschaft und Rechte an Kundendaten erfordert, bieten die Seltenheit und Tiefe dieses realen, aggregierten Datensatzes einen überzeugenden strategischen Vorteil für KI-Käufer, die in diesem stark nachgefragten Sektor führend sein wollen. ⚠ Sorgfaltspflicht (wertvolle Daten, Verhandlungszugang): Daten beinhalten individuelles Fahrerverhalten und präzise Standorte (DSGVO-sensibel); Eigentum an Lade-Telemetrie kann mit Hardwareherstellern geteilt werden; Flottennutzungsdaten gehören wahrscheinlich Unternehmens kunden, werden aber von Beev aggregiert · Unternehmen: unabhängig.
Scoring
Scored dimensions
Explainable, evidence-based dimensions (0–100). The radar shows the investment axes.
Diese Beweise belegen kollektiv das Eigentum von Beev an einem proprietären Datensatz, der die reale Leistung und die betriebliche Belastung der Elektrofahrzeuginfrastruktur erfasst. Er fließt direkt in die Entwicklung von Algorithmen zur vorausschauenden Wartung ein, ein kritischer Bedarf für industrielle KI-Anbieter, die auf das schnell wachsende EV-Ökosystem abzielen. Da der globale Markt für vorausschauende Wartung von Fahrzeugen bis 2034 voraussichtlich 23,39 Milliarden US-Dollar erreichen wird, bietet dieser Datensatz einen einzigartigen Wettbewerbsvorteil, indem er granulare Telemetrie zu Energie lasten, Nutzungshäufigkeit und technischen Fehlern liefert.
See dimension details ↓- Dataset Specificity90
dominante 'iot_data', Sektor Mobilität, 3 spezifische Typen
How sharply the data targets a specific, hard-to-substitute domain or task. Niche, well-defined data scores higher than generic. - Dataset Rarity82
Proprietäre Domänendaten
How scarce and proprietary the data is. Unique domain data scores high; openly available data lowers it. - Dataset Volume52
3 Beweistreffer
Apparent scale of the data, inferred from the number of evidence hits and any explicit volume mentions. - Dataset Freshness82
Echtzeit/Streaming
How current the data stays — real-time/streaming scores highest, periodic dumps lower. - Training Value84
Geeignet für vorausschauende Wartung
How useful the data is for the target AI use-case — its fit for model training or fine-tuning. - Buyer Demand90
Die KI-Nachfrage der Käufer ist extrem hoch, angetrieben durch die schnelle CAGR von 17,5 % des Marktes für vorausschauende Wartung von Fahrzeugen, für den diese Art von Telemetriedaten ein kritischer Input ist. [10]
How strongly AI builders and companies are likely to want this data, based on market signals. - Legal Accessibility0
PII/reguliert
How legally easy the data is to obtain and use — open/API access scores high; PII or regulated data scores low. - Acquisition Feasibility0
Mittelschwere Schwierigkeit, unabhängig
How realistic it is to actually obtain the data, given access difficulty and the holder's corporate structure. - Evidence Strength62
3 Beweistypen, 3 Treffer
How solid the proof is that the company holds this data — diversity of evidence types and number of hits. - Right to License28
Eigentum=gemischt, Lizenzierung=DSGVO_sensibel
Whether the company can legally license the data out — based on ownership and licensing complexity. - Corporate Independence90
Unabhängig
Whether the holder can decide alone — an independent company scores higher than a subsidiary of a large group. - Data Orientation39
1 Datensignal (1 Typ)
How actively the company invests in data, measured by its data-appetite signals (hires, products, APIs…). - Dormant Data Surplus92
Überschuss=hoch, 5 aktuelle externe Signale — proprietäre Daten über das hinaus, was bereits monetarisiert wird
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 Audit83
✓ gutes Ziel — Gutes Ziel: Beev ist ein KMU, dessen Kerngeschäft die Förderung der E-Fahrzeugflottenadoption (Leasing, Ladeinstallation) ist und dabei wertvolle Daten zur Fahrzeugnutzung, zum Laden und zur Flottenverwaltung als Nebenprodukt generiert. Probleme: Das Modell des Unternehmens ist teilweise 'asset-light', agiert als Vermittler/Broker für Fahrzeugleasing und -finanzierung. [11, 16] Dies kann den Datenfluss erschweren; Sie bieten ein 'Fleet Manager'-Softwaretool und eine 'KI-gestützte' Steuerungslösung an, die an den Verkauf von Informationen grenzt
- Deep Qualification80
✓ bestanden — Beev ist ein Dienstleister für die Elektrifizierung von EV-Flotten, der Fahrzeugleasing, Installation von Ladestationen und Verwaltungssoftware anbietet. Es hält die beschriebenen Telemetriedaten als Nebenprodukt seiner Dienstleistungen, verkauft sie aber nicht als Kernprodukt. Die Datenhoheit ist komplex und DSGVO-sensibel, aber ein
Evidence
Dataset evidence & lineage
What the typed evidence proves the company holds — reframed for clarity and set against the market.
press
- “Kia va participer à l’édition 2026 du leasing social avec un seul modèle électrique : l’EV2. L’EV4, éligible en 2025, ne l’est plus en raison de son poids.”
- “Ayvens annonce la nomination d’Aurélie Lemaire au poste de directrice commerciale France. Elle succède à Guillaume Maureau, qui reste temporairement directeur général adjoint.”
- “Le 28 juin 2026 s'achevait à Paris la septième édition du Salon national de l'automobile électrique, un événement itinérant organisé par Make a Move, avec la collaboration de concessionnaires et de constructeurs. L'engouement pour ce segment de produits s'est fait sentir tout au long de la tournée.”
Geospatial data
Dies ist eine proprietäre tabellarische Datenbank, die die Standorte von Ladepunkten und entscheidend deren reale Zuverlässigkeit detailliert beschreibt und so einen wesentlichen geografischen Kontext für jedes Modell liefert, das Infrastrukturbelastungen oder -ausfälle vorhersagt.
IoT / sensor data
Dieser zentrale Zeitreihen-Datensatz erfasst granulare IoT-Telemetriedaten von überwachten Ladestationen, einschließlich Energie lasten und Nutzungshäufigkeit, die direkte Eingaben für das Training von vorausschauenden Wartungs-Modellen sind.
Transaction data
Diese tabellarischen Daten liefern den finanziellen Kontext für Wartungsentscheidungen und enthalten Betriebskosten und Restwerte, die es KI-Anbietern ermöglichen, die wirtschaftlichen Auswirkungen und den ROI ihrer vorausschauenden Lösungen zu modellieren.
Marketplace
Dataset details
Geographic coverage
Global
Time range
Real-time
Update frequency
Real-time
Delivery
API
Formats
Time Series
License
One-time license for predictive maintenance algorithm development and operational optimization within the EV sector.
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 due to its proprietary nature and direct application to the rapidly growing predictive maintenance market for vehicles, specifically within the EV ecosystem. The real-time freshness and granular data across geo, IoT, and transactions enhance its utility for critical uptime optimization.
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
Beev Mobility Telemetry — a Moderate mobility telemetry dataset (Time Series modality) in the mobility domain. Primary AI use-case: Predictive Maintenance. Market signal: Global predictive maintenance for vehicles market was estimated at USD 4.66 billion in 2024, projected to reach USD 23.39 billion by 2034, with a CAGR of 17.5% (source: Global Market Insights Inc.). Investment score 67.4/100 (confidence 0.49). Recommended action: Data Sharing Agreement.
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