Dataset opportunity
Gobolt — Gelegenheit für Mobilitäts-Telemetrie-Datensatz
Moderater Mobilitäts-Telemetrie-Datensatz von Gobolt, nutzbar für vorausschauende Wartung und Anomalieerkennung.
Score
71.8
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
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)
Globaler Markt für Telematik für Nutzfahrzeuge = 24,3 Mrd. USD im Jahr 2024, CAGR 12,9 % (Quelle: Precedence Research)
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.
- 🧑💻Hiring a data role
Aktiv Rekrutierung für Technologie- und Ingenieurstellen zum Aufbau von Lieferkettennetzwerken
source ↗
Profile
Dataset profile
Type
Mobilitäts-Telemetrie-Datensatz
Modality
Zeitreihen
Sector
Mobilität
Volume
Moderat
Freshness
Echtzeit
Rarity
Hoch (proprietär)
Accessibility
Eingeschränkt
Legal
Gemischte Eigentumsverhältnisse – DSGVO-sensibel (PII-Überprüfung)
Buyer persona
Anbieter von industrieller KI und Wartungsoptimierung
Gobolt verfügt über einen umfassenden Mobility Telemetry Dataset, der als Zeitreihendaten strukturiert ist und Geo-Daten, operative Daten von Industrieflotten, IoT-Sensordaten und Transaktionsaufzeichnungen integriert. Diese granularen, multimodalen Daten sind speziell für die Entwicklung fortschrittlicher Predictive Maintenance-Modelle konzipiert, die die Vorhersage von Fahrzeugkomponentenausfällen und die Optimierung komplexer Wartungspläne ermöglichen.
Der globale Markt für Telematik für Nutzfahrzeuge stellt eine bedeutende und schnell wachsende Chance dar, mit einem Wert von 24,3 Milliarden USD im Jahr 2024 und einer prognostizierten CAGR von 12,9 %. [1] Obwohl der Zugriff auf diesen Datensatz mit bestimmten Komplexitäten verbunden ist, wie z. B. der strengen Anonymisierung von PII in Lieferprotokollen für die letzte Meile und der potenziellen Mitinhaberschaft von Versanddaten mit Händlern, ist sein Wert immens. Die Einbeziehung von Nachhaltigkeits- und CO2-Emissionsdaten als wichtiges sekundäres Gut erhöht seinen strategischen Wert für KI-Käufer, die sich auf Effizienz und ESG-Ziele konzentrieren. ⚠ Sorgfaltspflicht (wertvolle Daten, Zugang zur Verhandlung): Daten zur Lieferung auf der letzten Meile enthalten PII (Namen, Adressen), die eine strenge Anonymisierung erfordern.; Flotten-Telemetrie ist proprietär, aber versandspezifische Daten können eine Mitinhaberschaft von Händlern beinhalten.; Daten zu Nachhaltigkeit und CO2-Emissionen sind ein wichtiges sekundäres Gut. · Unternehmen: unabhängig.
Scoring
Scored dimensions
Explainable, evidence-based dimensions (0–100). The radar shows the investment axes.
Diese Beweise belegen kollektiv, dass Gobolt einen proprietären Zeitreihendatensatz besitzt, der von seiner Flotte von Elektrofahrzeugen während der Lieferungen auf der letzten Meile generiert wird. Diese seltene Telemetrie-Daten sind ein direkter Input für hochentwickelte Predictive Maintenance-Modelle, eine Schlüsselanforderung für industrielle KI-Anbieter, die die Flottenverfügbarkeit optimieren und die Betriebskosten senken wollen. In einem Markt für Telematik für Nutzfahrzeuge, der voraussichtlich 24 Milliarden US-Dollar übersteigen wird, bietet dieser Datensatz ein einzigartiges Gut für die Entwicklung von KI-Lösungen der nächsten Generation für den schnell wachsenden Sektor der EV-Logistik.
See dimension details ↓- Dataset Specificity100
dominante 'iot_data', Sektor Mobilität, 4 spezifische Typen
How sharply the data targets a specific, hard-to-substitute domain or task. Niche, well-defined data scores higher than generic. - Dataset Rarity94
Proprietäre Domänendaten
How scarce and proprietary the data is. Unique domain data scores high; openly available data lowers it. - Dataset Volume58
4 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 Value94
Geeignet für Predictive Maintenance
How useful the data is for the target AI use-case — its fit for model training or fine-tuning. - Buyer Demand85
Die Nachfrage von KI-Käufern ist hoch, angetrieben durch das signifikante Wachstum des Marktes für Telematik für Nutzfahrzeuge (CAGR von 12,9 %), da diese Daten für die Entwicklung kostensparender Predictive Maintenance-Anwendungen entscheidend sind. [1]
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 Strength74
4 Beweistypen, 4 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 Datennachfragesignale (1 Typen)
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 Audit92
✓ gutes Ziel – Gobolt ist ein starkes Ziel, da sein Kerngeschäft die Drittanbieter-Logistik ist und ein wertvolles Nebenprodukt von Mobilitäts- und Erfüllungsdaten generiert, die für die operative Transparenz genutzt werden, aber nicht als eigenständiges Produkt verkauft werden. [1, 3] Probleme: Das Unternehmen ist technologieorientiert und bietet seinen Kunden bereits Datentransparenz und APIs als Teil seiner Dienstleistung an; die Daten sind nicht vollständig 'ruhend', aber nicht b; Erste Suchergebnisse können mit einem indischen Unternehmen ähnlichen Namens (gobolt.in) verwechselt werden.
- Deep Qualification90
⚠ Überprüfung erforderlich – GoBolt ist ein 3PL-Anbieter, der wertvolle, proprietäre Mobilitäts- und Logistikdaten als Nebenprodukt seines Kerngeschäfts hält; er verkauft diese Daten nicht. Der Datensatz ist plausibel und kohärent mit seinen Aktivitäten, aber der Zugriff ist aufgrund gemischter Daten-Eigentumsverhältnisse mit Händlern und der Anwesenheit sensibler [Lizenzierung eingeschränkt] komplex.
Evidence
Dataset evidence & lineage
What the typed evidence proves the company holds — reframed for clarity and set against the market.
press
- “<p>Chez le concepteur et fabricant italien de solutions de capture automatique de données et d’automatisation industrielle Datalogic, les gammes de terminaux Skorpio et Falcon accueillent deux petits nouveaux terminaux mobiles, avec connectivité 5G et WiFi6. Avec son design ergonomique, son clavier de 48 touches et son format compact de type pistolet (avec poignée amovible), le […]</p> <p>L'article <a href="https://supplychainmagazine.fr/datalogic-fait-evoluer-ses-gammes-de-terminaux-skorpio-et-falcon/">Datalogic fait évoluer ses gammes de terminaux Skorpio et Falcon</a> est apparu en pr”
- “<p>Some carriers see it as a practical tool to keep cash flow moving. Others associate it with high costs, confusing agreements, chargebacks, or bad experiences with companies that were not clear from the beginning. And that is the real issue. In many cases, the problem is not factoring itself. The problem is how factoring has […]</p> <p>The post <a href="https://www.freightwaves.com/news/demystifying-factoring-how-it-can-become-a-real-business-tool-for-carriers">Demystifying Factoring: How It Can Become a Real Business Tool for Carriers</a> appeared first on <a href="https://www.freight”
- “<p>Container spot rates from China to the US West Coast have surged over 300% from March to June. FreightWaves' Craig Fuller breaks down why this isn't a demand-driven surge, but a reflection of concentrated power among international ocean carriers. Discover how foreign-owned shipping lines operate as a cartel, manipulating capacity and impacting US businesses. Plus, get insights on the domestic trucking market's holiday capacity crunch and how RXO provides crucial support.</p> <p>The post <a href="https://www.freightwaves.com/news/container-shipping-why-rates-are-skyrocketing-its-not-demand">”
IoT / sensor data
Dies bestätigt die Erfassung proprietärer IoT-Daten von einer Flotte von elektrischen Lieferfahrzeugen, ein kritischer Vermögenswert für das Training fortschrittlicher Predictive Maintenance-Algorithmen.
Geospatial data
Dies weist auf das Vorhandensein tabellarischer geospatialer Daten hin, die für die Routenoptimierung verwendet werden und einen entscheidenden Kontext für die Analyse der Fahrzeugleistung und Verschleißmuster in verschiedenen Gebieten liefern.
Transaction data
Dies deutet auf tabellarische Transaktionsdaten hin, die Erfüllungs- und Lieferungen auf der letzten Meile detailliert beschreiben und helfen, Fahrzeugtelemetrie mit spezifischen kommerziellen Aktivitäten und Nutzlasten zu verknüpfen.
Industrial data
Dies bestätigt die Erfassung von Zeitreihen-Industriedaten, die sich auf die operative und umweltbezogene Leistung ihrer nachhaltigen Logistikflotte konzentrieren, was besonders wertvoll für die Modellierung von EV-spezifischen Komponentenausfällen ist.
Marketplace
Dataset details
Geographic coverage
Global
Time range
Real-time
Update frequency
Real-time
Delivery
API
Formats
Time Series, JSON
License
One-time license for developing and deploying predictive maintenance models. Usage restrictions may apply to data redistribution.
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 proprietary, high-rarity time-series telemetry dataset from electric commercial vehicles is highly valuable for predictive maintenance in the rapidly growing $24.3B global commercial vehicle telematics market. Demand is driven by industrial AI vendors seeking to optimize fleet uptime.
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
Gobolt Mobility Telemetry — a Moderate mobility telemetry dataset (Time Series modality) in the mobility domain. Primary AI use-case: Predictive Maintenance. Market signal: Global Commercial Vehicle Telematics market = $24.3B in 2024, CAGR 12.9% (source: Precedence Research). Investment score 71.8/100 (confidence 0.56). Recommended action: Data Sharing Agreement.
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