Datensatz-Möglichkeit
Connectedkerb — Gelegenheit für Mobilitäts-Telemetrie-Datensatz
Umfangreicher Mobilitäts-Telemetrie-Datensatz von Connectedkerb, nutzbar für vorausschauende Wartung und Anomalieerkennung.
Score
71.9
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
55%
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 E-Ladegeräten = 2,8 Milliarden US-Dollar im Jahr 2025, CAGR 12,4 % (2025-2034)
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.
Konkrete Nachweise, dass dieses Unternehmen aktiv an Daten interessiert ist – warum es reif für den Deal Room ist.
- 📝Published article
Unser einzigartiger Ansatz integriert Strom und Daten zur Unterstützung intelligenter, vernetzter Städte
Quelle ↗
Profile
Datensatzprofil
Typ
Mobilitäts-Telemetrie-Datensatz
Modalität
Zeitreihen
Sektor
Mobilität
Volumen
Groß
Aktualität
Echtzeit
Seltenheit
Hoch (proprietär)
Zugänglichkeit
Eingeschränkt
Rechtliches
Im Besitz des Unternehmens — DSGVO-sensibel (Überprüfung von PII)
Käufer-Persona
Anbieter von industrieller KI und Wartungsoptimierung
Connectedkerb verfügt über einen reichhaltigen Mobilitäts-Telemetrie-Datensatz, der hauptsächlich aus Zeitreihen-Daten besteht, einschließlich Ereignisströmen, Geo-Daten und IoT-Daten aus seinem umfangreichen Netzwerk von E-Ladestationen. Diese granularen Echtzeitdaten eignen sich einzigartig für Anwendungen zur vorausschauenden Wartung, die eine proaktive Identifizierung potenzieller Ausfälle von Komponenten der E-Ladeinfrastruktur wie Leistungselektronik, Kühlsysteme und Steckverbinder ermöglichen, bevor diese zu kostspieligen Ausfallzeiten führen.
Diese Daten haben einen erheblichen Geschäftswert in einem sich schnell entwickelnden Markt. Allein der globale Markt für vorausschauende Wartung von E-Ladegeräten wird voraussichtlich bis 2034 7,9 Milliarden US-Dollar erreichen, mit einer CAGR von 12,4 % von 2,8 Milliarden US-Dollar im Jahr 2025, angetrieben durch den dringenden Bedarf an zuverlässigen Ladenetzwerken. Während der Zugang die Navigation durch Datenfreigabevereinbarungen mit lokalen Behörden und Partnern, die Gewährleistung der DSGVO-Konformität für personenbezogene Daten und die Verwaltung verteilter Daten über physische Anlagen erfordert, machen die Spezifität und Seltenheit dieses umfassenden Datensatzes für die Reduzierung von Ausfallzeiten und Kosteneinsparungen (z. B. bis zu 26 % Reduzierung ungeplanter Ausfallzeiten und 22 % bei Wartungskosten für E-Fahrzeugsysteme) ihn für KI-Käufer, die E-Ladevorgänge optimieren möchten, äußerst wertvoll. ⚠ Sorgfaltspflicht (wertvolle Daten, Verhandlungszugang): Datenfreigabevereinbarungen mit lokalen Behörden und Partnern können den direkten Zugriff auf bestimmte Datensätze einschränken.; DSGVO-Konformität für personenbezogene Daten im Zusammenhang mit Benutzern und Ladevorgängen erforderlich.; Daten sind über ein großes Netzwerk physischer Anlagen verteilt. · Unternehmen: Tochtergesellschaft von Aviva Investors, National Wealth Fund.
Scoring
Bewertete Dimensionen
Erklärbare, evidenzbasierte Dimensionen (0–100). Das Radar zeigt die Investitionsachsen.
Connectedkerb verfügt über einen proprietären und umfangreichen Datensatz, der Echtzeit-Betriebstelemetrie und Live-Statusaktualisierungen aus seinem bedeutenden Netzwerk von über 7.000 E-Ladegeräten in ganz Großbritannien umfasst, angereichert durch strategische geospatiale Daten. Diese einzigartige Sammlung befeuert direkt den aufstrebenden Markt für vorausschauende Wartung von E-Ladegeräten, der voraussichtlich 2,8 Milliarden US-Dollar bis 2025 erreichen wird, was ihn für industrielle KI und Wartungsoptimierungsanbieter unverzichtbar macht. Die granularen Details und betrieblichen Einblicke in diesen Daten sind entscheidend für die Entwicklung fortschrittlicher vorausschauender Wartungsmodelle, die Gewährleistung der Infrastrukturzuverlässigkeit und die Steigerung der Effizienz in einem sich schnell entwickelnden Sektor.
See dimension details ↓- Dataset Specificity90
dominierend '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 Volume70
6 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 vorausschauende Wartung
Wie nützlich die Daten für den Ziel-KI-Anwendungsfall sind – ihre Eignung für das Modelltraining oder Fine-Tuning. - Buyer Demand92
Der globale Markt für KI in der Mobilität, der vorausschauende Wartung als Schlüsselanwendung einschließt, wird voraussichtlich mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von 44,6 % von 2026 bis 2035 wachsen, was eine sehr hohe Nachfrage nach relevanten Daten anzeigt.
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 Feasibility15
Mittelschwere Schwierigkeit, Tochtergesellschaft von Aviva Investors, National Wealth Fund
Wie realistisch es ist, die Daten tatsächlich zu erhalten, angesichts der Zugangsschwierigkeiten und der Unternehmensstruktur des Inhabers. - Evidence Strength71
3 Beweistypen, 6 Treffer
Wie solide der Nachweis ist, dass das Unternehmen diese Daten besitzt – Vielfalt der Nachweistypen und Anzahl der Treffer. - Right to License62
Eigentum=Besessen, Lizenzierung=DSGVO-sensibel
Ob das Unternehmen die Daten rechtlich lizenzieren kann – basierend auf Eigentum und Lizenzkomplexität. - Corporate Independence50
Tochtergesellschaft von Aviva Investors, National Wealth Fund
Ob der Inhaber alleine entscheiden kann – ein unabhängiges Unternehmen erzielt höhere Scores als eine Tochtergesellschaft einer großen Gruppe. - Data Orientation39
1 Datensignale (1 Typ)
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 Audit92
✓ Gutes Ziel — Connected Kerb betreibt ein reales operatives Geschäft für E-Ladeinfrastruktur, generiert wertvolle Telemetrie- und Betriebsdaten als Nebenprodukt und scheint diese Daten oder abgeleiteten Erkenntnisse nicht primär als Kernprodukt zu verkaufen.
Evidence
Datensatz-Nachweis & Herkunft
Was die eingegebenen Nachweise belegen, die das Unternehmen besitzt – zur Klarheit neu formuliert und am Markt ausgerichtet.
IoT / sensor data
Dieser Beweistyp repräsentiert Echtzeit-Betriebstelemetrie aus dem E-Ladernetzwerk von Connectedkerb und liefert granulare Einblicke in die Ladeleistung, Nutzungsmuster und Transaktionsereignisse, die für vorausschauende Wartung und operative Effizienzlösungen entscheidend sind.
Geospatial data
Dies umfasst Standort- und demografische Daten, die für die strategische Infrastrukturplanung verwendet werden und wertvollen Kontext für das Verständnis der Ladeinfrastruktur und regionaler Nachfragemuster für die Marktanalyse bieten.
Event streams
Dies beinhaltet Live-Betriebsstatusdaten für Ladepunkte, die die Echtzeitverfügbarkeit und den Betriebszustand anzeigen, was für Netzwerkmanagement- und Benutzererfahrungsanwendungen unerlässlich ist.
Deal room
Deal Room — Connectedkerb — Mobility Telemetry Dataset Opportunity
Mobility Telemetry Dataset (Time Series, mobility). Best AI use-case: Predictive Maintenance. Target buyers: Industrial AI & maintenance-optimization vendors. Market: Global EV charger predictive maintenance market = $2.8 billion in 2025, CAGR 12.4% (2025-2034). Rarity: High (proprietary); accessibility: Restricted. Key risk: Owned by the company — GDPR-sensitive (PII review). Recommended deal structure: Data Sharing Agreement. Investment score 71.9/100.
Käufer-Persona
Anbieter von industrieller KI und Wartungsoptimierung
Der Typ von Unternehmen oder Team, der am ehesten diesen Datensatz kaufen oder nutzen würde – das Ziel auf der Nachfrageseite.Markt
Globaler Markt für vorausschauende Wartung von E-Ladegeräten = 2,8 Milliarden US-Dollar im Jahr 2025, CAGR 12,4 % (2025-2034)
Eine grobe Einschätzung von Nachfrage und Preisspanne für diese Daten, basierend auf Marktsignalen ($ = Nische, $$$ = hohe KI-Käufernachfrage).Risiko
Im Besitz des Unternehmens — DSGVO-sensibel (Überprüfung von PII)
Die wichtigsten rechtlichen und Compliance-Einschränkungen bei der Nutzung oder Übertragung dieser Daten – PII/DSGVO, Lizenzrechte, regulatorische Grenzen.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.Coverage
Scanned sources
Deliverable
Premium dataset report
Connectedkerb Mobility Telemetry — a Large 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% (2025-2034). Investment score 71.9/100 (confidence 0.55). Recommended action: Data Sharing Agreement.