Datensatz-Möglichkeit
d-nvest — Gelegenheit für Mobilitäts-Telemetrie-Datensatz
Moderater Mobilitäts-Telemetrie-Datensatz von Chargeguru, nutzbar für vorausschauende Wartung und Anomalieerkennung.
Score
48
Der Score (0–100) kombiniert gewichtete Dimensionen – Datensatz-Seltenheit, Trainingswert, Käufernachfrage, Nachweisstärke und Recht zur Lizenzierung. 70+ ist deal-bereit. Die bewerteten Dimensionen unten zeigen die Aufschlüsselung.Vertrauen
49%
Aktion
Datenfreigabevereinbarung
Die empfohlene Deal-Struktur für diesen Datensatz: Erwerb (vollständiger Kauf), Lizenz (bezahlte Nutzungsrechte), Datenfreigabevereinbarung (kontrollierter Zugriff, keine Eigentumsübertragung), Partnerschaft (gemeinsame Entwicklung) oder Annotationsprogramm (Labeling). Ausgewählt basierend auf Datenbesitz, Lizenzkomplexität und Zugänglichkeit.Markt
Globaler Markt für vorausschauende Wartung von EV-Ladegeräten = 2,8 Milliarden US-Dollar im Jahr 2025, CAGR 12,4 % (Quelle: Dataintelo). [1]
Lineage
Wie dieser Lead abgeleitet wurde
Die Signal-First-Kette, Ende zu Ende: aktuelle externe Signale → qualifizierte Nische → aufgelöster Dateninhaber → Website-Verifizierung → bewertete Möglichkeit. Jeder Lead ist erklärbar.
Profile
Datensatzprofil
Typ
Mobilitäts-Telemetrie-Datensatz
Modalität
Zeitreihen
Sektor
Mobilität
Volumen
Moderat
Aktualität
Echtzeit
Seltenheit
Hoch (proprietär)
Zugänglichkeit
Eingeschränkt
Rechtliches
Gemischter Besitz – DSGVO-sensibel (PII-Überprüfung)
Käufer-Persona
Anbieter von industrieller KI und Wartungsoptimierung
Chargeguru verfügt über ein Mobility Telemetry Dataset, das als Zeitreihendaten strukturiert ist und Event-Streams, Geodaten und rohe IoT-Daten aus seinem Netzwerk von Elektrofahrzeugladegeräten enthält. Diese reichhaltigen, realen Betriebsdaten eignen sich speziell für die Entwicklung und Schulung von Predictive Maintenance-Modellen, die darauf ausgelegt sind, Hardwareausfälle vorherzusagen, Ausfallzeiten zu reduzieren und die Zuverlässigkeit im gesamten Netzwerk zu optimieren.
Der Geschäftswert dieser Daten ist direkt mit dem EV Charger Predictive Maintenance Market verbunden, einem Sektor, dessen Wert im Jahr 2025 auf 2,8 Milliarden US-Dollar geschätzt wird und der voraussichtlich mit einer jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von 12,4 % wachsen wird. [1] Trotz Zugangserschwernissen – einschließlich PII, die eine robuste Anonymisierung erfordert, gemeinsamer Datenbesitz mit B2B-Kunden und Governance-Herausforderungen nach der Zeplug-Fusion – machen die Seltenheit und die direkte Anwendbarkeit dieses Datensatzes für hochwertige KI-Anwendungen ihn zu einem überzeugenden Verhandlungsgegenstand. ⚠ Sorgfaltspflicht (wertvolle Daten, Verhandlungszugang): Daten enthalten PII (Nutzerladeverhalten und -standorte), die anonymisiert werden müssen.; Der Besitz kann mit B2B-Kunden (Unternehmen/Wohnanlagen) geteilt werden, in denen Ladegeräte installiert sind.; Die jüngste Fusion mit Zeplug könnte die Datenverwaltung über die neue Gruppe hinweg erschweren. · Unternehmen: unabhängig.
Scoring
Bewertete Dimensionen
Erklärbare, evidenzbasierte Dimensionen (0–100). Das Radar zeigt die Investitionsachsen.
Diese Beweise belegen, dass Chargeguru einen proprietären, hochauflösenden Datensatz besitzt, der die realen Betriebs- und Nutzungsmuster Tausender von EV-Ladegeräten in ganz Europa erfasst. Dies ist ein entscheidendes Gut für Anbieter von industrieller KI und Wartungsoptimierung, die zukunftsweisende Predictive Maintenance-Lösungen entwickeln möchten. Die Daten ermöglichen direkt das Training von Modellen zur Vorhersage von Komponentenausfällen und zur Optimierung der Service-Logistik und bieten einen erheblichen Wettbewerbsvorteil im schnell wachsenden EV-Ladegerätemarkt, der bis 2025 voraussichtlich 2,8 Milliarden US-Dollar erreichen wird. Diese einzigartigen Zeitreihendaten sind der Schlüssel zur Steigerung von Effizienz und Zuverlässigkeit in der zukünftigen Mobilitäts-Infrastruktur.
See dimension details ↓- Dataset Specificity90
dominante 'iot_data', Sektor Mobilität, 3 spezifische Typen
Wie präzise die Daten ein spezifisches, schwer zu ersetzendes Gebiet oder eine Aufgabe ansprechen. Nischen- und gut definierte Daten erzielen höhere Scores als generische. - Dataset Rarity82
Proprietäre Domänendaten
Wie selten und proprietär die Daten sind. Einzigartige Domänendaten erzielen hohe Scores; offen verfügbare Daten senken diesen. - Dataset Volume52
3 Beweistreffer
Offensichtlicher Umfang der Daten, abgeleitet aus der Anzahl der Nachweis-Treffer und expliziten Volumenangaben. - Dataset Freshness82
Echtzeit/Streaming
Wie aktuell die Daten bleiben – Echtzeit-/Streaming-Daten erzielen die höchsten Scores, periodische Dumps niedrigere. - Training Value84
Geeignet für Predictive Maintenance
Wie nützlich die Daten für den Ziel-KI-Anwendungsfall sind – ihre Eignung für das Modelltraining oder Fine-Tuning. - Buyer Demand90
Die KI-Nachfrage ist hoch, angetrieben durch das signifikante Wachstum des Marktes für vorausschauende Wartung von EV-Infrastruktur, der mit einer jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von 12,4 % expandiert. [1]
Wie stark KI-Entwickler und Unternehmen diese Daten wahrscheinlich wünschen, basierend auf Marktsignalen. - Legal Accessibility20
Eingeschränkt/Unbekannt
Wie rechtlich einfach die Daten zu erhalten und zu nutzen sind – offener/API-Zugriff erzielt hohe Scores; PII oder regulierte Daten niedrigere. - Acquisition Feasibility30
Mittelschwere Schwierigkeit, unabhängig
Wie realistisch es ist, die Daten tatsächlich zu erhalten, angesichts der Zugangsschwierigkeiten und der Unternehmensstruktur des Inhabers. - Evidence Strength62
3 Beweistypen, 3 Treffer
Wie solide der Nachweis ist, dass das Unternehmen diese Daten besitzt – Vielfalt der Nachweistypen und Anzahl der Treffer. - Right to License28
Besitz=gemischt, Lizenzierung=DSGVO_sensibel
Ob das Unternehmen die Daten rechtlich lizenzieren kann – basierend auf Eigentum und Lizenzkomplexität. - Corporate Independence90
Unabhängig
Ob der Inhaber alleine entscheiden kann – ein unabhängiges Unternehmen erzielt höhere Scores als eine Tochtergesellschaft einer großen Gruppe. - Data Orientation22
0 Datennachfragesignale (0 Typen)
Wie aktiv das Unternehmen in Daten investiert, gemessen an seinen Datenhunger-Signalen (Einstellungen, Produkte, APIs…). - Dormant Data Surplus92
Überschuss=hoch – proprietäre Daten über das hinaus, was bereits monetarisiert wird
Volumen und Wert proprietärer Daten, die dieses Unternehmen über das hinaus besitzt, was es bereits monetarisiert – der ungenutzte Überschuss, den wir freischalten können. Ein Unternehmen kann einige Einblicke verkaufen UND trotzdem über einen weitaus größeren ungenutzten Vermögenswert verfügen. - ICP Audit75
⚠ Überprüfung – Das Kerngeschäft von Chargeguru ist die Bereitstellung von EV-Ladelösungen als Dienstleistung, einschließlich Ladeinfrastruktur-Management-Software, was es zu einem Anbieter von Intelligenz und nicht nur zu einem Halter von ruhenden Daten macht. Probleme: Das Kernangebot des Unternehmens ist ein Dienst, der 'Ladeinfrastruktur-Management-Softwarelösungen' und 'Smart Charging'-Funktionen wie Lastmanagement und Nutzung umfasst; Sie bieten Geschäftskunden (z. B. Hotels, Restaurants) Software an, die dynamische Preisgestaltung, Echtzeit-Kosten/Umsatz ermöglicht.
- Deep Qualification90
✓ Bestanden – Chargeguru ist ein Dienstleister für die Installation und Verwaltung von EV-Ladegeräten, kein Datenverkäufer. Die von ihm gehaltenen Daten sind ein plausibles Nebenprodukt, aber der Besitz ist gemischt und unterliegt der DSGVO, wobei die Komplexität der Datenverwaltung durch die jüngste Zeplug-Fusion erhöht wird.
Evidence
Datensatz-Nachweis & Herkunft
Was die eingegebenen Nachweise belegen, die das Unternehmen besitzt – zur Klarheit neu formuliert und am Markt ausgerichtet.
IoT / sensor data
Der Datensatz enthält kontinuierliche Zeitreihendaten von Tausenden von europäischen Ladepunkten, die Betriebsmetriken wie Last und Sitzungsdauer erfassen, was für das Training von Anomalieerkennungs-Modellen unerlässlich ist.
Geospatial data
Diese proprietäre tabellarische Datenbank liefert wichtigen Kontext zu Standorten von Ladegeräten, technischen Spezifikationen und Installationsbeschränkungen, was genauere, hardware-spezifische Wartungsprognosen und eine effiziente Logistik ermöglicht.
Event streams
Diese aggregierten Zeitreihendaten zeigen reale Nutzungsmuster und Fahrerverhalten und liefern ein Nachfragesignal, das für die Modellierung von Netzwerkauslastung und die Optimierung des Asset-Managements entscheidend ist.
Coverage
Scanned sources
Deliverable
Premium dataset report
Chargeguru Mobility Telemetry — a Moderate mobility telemetry dataset (Time Series modality) in the mobility domain. Primary AI use-case: Predictive Maintenance. Market signal: Global EV Charger Predictive Maintenance Market = $2.8 billion in 2025, CAGR 12.4% (source: Dataintelo). [1]. Investment score 48.0/100 (confidence 0.49). Recommended action: Data Sharing Agreement.