Dataset opportunity
Gofor — Datenmarktplatz-Gelegenheit für Mobilitäts-Telemetrie
Umfangreicher Mobilitäts-Telemetrie-Datensatz von Gofor, nutzbar für vorausschauende Wartung und Anomalieerkennung.
Score
71.5
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
Erwerben
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
Der globale Markt für vorausschauende Wartung von Fahrzeugen wurde 2024 auf 4,66 Milliarden US-Dollar geschätzt und wird voraussichtlich bis 2034 23,39 Milliarden US-Dollar erreichen, mit einer Wachstumsrate von 17,5 % CAGR (2025-2034). Der breitere Markt für IoT-Flottenmanagement erreichte 2024 14,5 Milliarden US-Dollar und wird voraussichtlich bis 2032 52,8 Milliarden US-Dollar übersteigen, mit einer Wachstumsrate von 17,5 % CAGR.
Recent dated external facts that triggered this opportunity — auditable provenance.
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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.
Profile
Dataset profile
Type
Mobilitäts-Telemetrie-Datensatz
Modality
Zeitreihen
Sector
Mobilität
Volume
Groß
Freshness
Echtzeit
Rarity
Hoch (proprietär)
Accessibility
Eingeschränkt
Legal
Im Besitz des Unternehmens — Lizenzrechte zu klären · PII/reguliert
Buyer persona
Anbieter von industrieller KI und Wartungsoptimierung
Gofor verfügt über einen reichhaltigen Mobilitäts-Telemetrie-Datensatz im Zeitreihen-Format, der Datenvolumen, Geodaten, IoT-Daten und Transaktionsdaten aus seinen B2B-Lieferaktivitäten umfasst. Dieser umfassende Datenstrom eignet sich hervorragend für Anwendungen zur vorausschauenden Wartung, die die Antizipation von Geräteausfällen und die Optimierung der Fahrzeugverfügbarkeit für Nutzfahrzeuge ermöglichen.
Obwohl die Daten von beauftragten Fahrern stammen und potenziell mit Partnern geteilt werden, liegt der Fokus auf B2B-Lieferungen, sodass aggregierte, wertvolle Einblicke in die Leistung des Flottenmanagements geboten werden. Der globale Markt für vorausschauende Wartung von Fahrzeugen, der 2024 auf 4,66 Milliarden US-Dollar geschätzt wurde und bis 2034 voraussichtlich 23,39 Milliarden US-Dollar erreichen wird, mit einer CAGR von 17,5 %, unterstreicht die erhebliche Nachfrage nach solchen Daten, was sie für die Reduzierung von Betriebskosten und die Verbesserung der Effizienz sehr begehrt macht. ⚠ Sorgfaltspflicht (wertvolle Daten, Verhandlungszugang): Daten werden von einem Netzwerk beauftragter Fahrer generiert, nicht von direkt Angestellten.; Daten können mit deren Einzelhandels-/Baupartnern geteilt werden.; Fokus auf B2B-Lieferungen, daher können Daten auf Unternehmensebene und nicht auf individueller Ebene aggregiert werden. · Unternehmen: unabhängig.
Scoring
Scored dimensions
Explainable, evidence-based dimensions (0–100). The radar shows the investment axes.
Gofor verfügt über einen hochgradig proprietären Mobilitäts-Telemetrie-Datensatz, hauptsächlich Zeitreihen-Daten, die direkt aus seinen aktiven Last-Mile-Logistikaktivitäten stammen. Diese reichhaltigen Beweise, ergänzt durch umfangreiche geospatiale und transaktionale Aufzeichnungen von über 200.000 Lieferungen, bieten eine unvergleichliche Grundlage für vorausschauende Wartungsmodelle. Für Anbieter von industrieller KI und Wartungsoptimierung bietet dieser Datensatz einen entscheidenden Vorteil in den schnell wachsenden Märkten für IoT-Flottenmanagement und vorausschauende Wartung von Fahrzeugen, die voraussichtlich 52,8 Milliarden US-Dollar bzw. 23,39 Milliarden US-Dollar erreichen werden, und ermöglicht bedeutende Fortschritte bei der betrieblichen Effizienz und der Langlebigkeit von Anlagen.
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 Volume74
4 Beweistreffer, explizite Erwähnung des Datenvolumens
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
Der globale Markt für künstliche Intelligenz (KI) in der Mobilität, der Anwendungen für vorausschauende Wartung umfasst und auf Telemetriedaten angewiesen ist, wird voraussichtlich mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von 44,6 % von 2026 bis 2035 wachsen.
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
Mittlere 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 License70
Eigentum=besessen, Lizenzierung=Rechte_unklar
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 Orientation22
0 Datennachfragesignale (0 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 bereits monetarisierte hinaus
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 Audit100
✓ Gutes Ziel — Gofor ist ein Unternehmen für Software und Dienstleistungen im Bereich der Zustelllogistik, das wertvolle Mobilitäts-Telemetriedaten als Nebenprodukt seiner Aktivitäten generiert und diese Daten oder daraus abgeleitete Erkenntnisse nicht aktiv als Kerngeschäft verkauft.
Evidence
Dataset evidence & lineage
What the typed evidence proves the company holds — reframed for clarity and set against the market.
IoT / sensor data
Dieser Beweis bestätigt, dass Gofor Echtzeit-Telemetrie von seiner Flotte sammelt und granulare Zeitreihen-Daten zur Fahrzeugleistung und -nutzung liefert, die für KI-Käufer, die sich auf vorausschauende Wartung und betriebliche Optimierung im Mobilitätssektor konzentrieren, unerlässlich sind.
Geospatial data
Dies deutet darauf hin, dass Gofor detaillierte geospatiale Daten im Zusammenhang mit seinen umfangreichen Last-Mile-Lieferaktivitäten besitzt, einschließlich Routen und Lieferpunkten, die wertvoll für das Verständnis von Fahrzeugnutzungsmustern und Umweltfaktoren sind, die für Flottenmanagement und Wartungsplanung entscheidend sind.
Transaction data
Dies unterstreicht Gofors erhebliches operatives Ausmaß mit über 200.000 abgeschlossenen Liefertransaktionen und erheblichem Umsatzwachstum, was einen kritischen Kontext für die Flottenaktivität und die Nachfrage liefert und die Wartungsplanung und Ressourcenzuweisung für KI-Lösungen informiert.
Data-volume signal
Dies bestätigt ein erhebliches Datenvolumen, das aus Gofors schnell wachsenden Aktivitäten stammt, belegt durch über 200.000 Lieferungen und ein Umsatzwachstum von 500 %, was KI-Käufern ein robustes und wachsendes Datenset zusichert, das für das Training und die Validierung von groß angelegten Machine-Learning-Modellen in der Mobilität unerlässlich ist.
Marketplace
Dataset details
Geographic coverage
Global (inferred from market read)
Time range
Real-time (rolling)
Update frequency
Real-time
Delivery
API
Formats
Time Series, JSON
License
One-time license for predictive maintenance and fleet management use cases. Usage restrictions may apply regarding redistribution and competitive analysis.
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 mobility telemetry dataset offers high value for predictive maintenance in the rapidly growing commercial vehicle sector. Its real-time nature and large volume of detailed operational data, including geo-data, IoT, and transaction records, directly address a significant market demand for fleet optimization and 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
Gofor Mobility Telemetry — a Large mobility telemetry dataset (Time Series modality) in the mobility domain. Primary AI use-case: Predictive Maintenance. Market signal: The global predictive maintenance for vehicles market was estimated at $4.66 billion in 2024 and is projected to reach $23.39 billion by 2034, growing at a CAGR of 17.5% (2025-2034). The broader IoT fleet management market reached $14.5 billion in 2024 and is projected to exceed $52.8 billion by 2032, growing at a 17.5% CAGR.. Investment score 71.5/100 (confidence 0.56). Recommended action: Acquire.
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