Dataset opportunity
Goodlogisticsgroup — Gelegenheit für Mobilitätsereignis-Datensatz
Moderater Mobilitätsereignis-Datensatz im Besitz von Goodlogisticsgroup, nutzbar für Prognosen und Anomalieerkennung.
Score
63.3
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
Partnerschaft (Gruppenebene)
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)
Die Marktgröße für globale Supply-Chain-Analysen belief sich 2025 auf 11,0 Milliarden USD und wird voraussichtlich bis 2034 41,2 Milliarden USD erreichen, mit einer CAGR von 15,85 %.
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
Mobilitätsereignis-Datensatz
Modality
Zeitreihe
Sector
Mobilität
Volume
Moderat
Freshness
Echtzeit
Rarity
Hoch (proprietär)
Accessibility
Eingeschränkt
Legal
Gemischter Besitz — Lizenzrechte zu klären
Buyer persona
Quant-Fonds & KI-Teams für Nachfrageprognosen
Goodlogisticsgroup besitzt einen Mobilitätsereignis-Datensatz, der als Zeitreihe strukturiert ist und aus Geschäftsprotokollen, Echtzeit-Ereignisströmen und Geodaten zusammengestellt wurde. Dies bietet eine granulare, sequentielle Ansicht multimodaler Sendungsbewegungen und eignet sich daher hervorragend für KI-gesteuerte Prognosemodelle zur Vorhersage von Transitzeiten, zur Behebung von Verzögerungen und zur Optimierung der Nachfrageplanung.
Der globale Markt für Supply-Chain-Analysen hatte 2025 einen Wert von 11,0 Milliarden USD und wird voraussichtlich bis 2034 41,2 Milliarden USD erreichen, mit einer CAGR von 15,85 %. [2] Trotz Zugangskomplexitäten – einschließlich mehrstufiger Genehmigungen unter der Denholm-Gruppe, gemeinsamer Datenbesitz und Einhaltung gesetzlicher Vorschriften – bieten die Seltenheit und der Reichtum dieser Daten, die derzeit in Altsystemen gebunden sind, einen erheblichen Wettbewerbsvorteil für einen Käufer, der bereit ist, den Due-Diligence-Prozess zu durchlaufen. ⚠ Due Diligence (wertvolle Daten, Zugang zur Verhandlung): Tochtergesellschaft einer großen privaten Gruppe (Denholm), die mehrstufige Genehmigungen erfordert; Datenbesitz wird zwischen Spediteuren, Frachtführern und dem Logistikdienstleister geteilt; Zoll- und Handelsdaten unterliegen strengen regulatorischen Vorschriften und Vertraulichkeit; Ein erhebliches Datenvolumen ist in Altsystemen für Frachtmanagement gebunden · Unternehmen: Tochtergesellschaft der Denholm Group.
Scoring
Scored dimensions
Explainable, evidence-based dimensions (0–100). The radar shows the investment axes.
Diese Beweise belegen kollektiv, dass Goodlogisticsgroup über ein proprietäres, multimodales Logistik-Intelligence-Asset verfügt, das Echtzeit-Sendungsverfolgung mit tiefem historischen Kontext zu Zoll- und Routenleistung kombiniert. Dieser einzigartige Datensatz ist ideal für Quant-Fonds und unternehmensinterne KI-Teams, die prädiktive Modelle zur Vorhersage von Lieferketten-Störungen und Rohstoff-Flüssen erstellen. In einem globalen Markt für Supply-Chain-Analysen, der bis 2034 voraussichtlich 41,2 Milliarden USD erreichen wird, bietet dieser Datensatz einen erheblichen Prognose-Vorteil.
See dimension details ↓- Dataset Specificity78
dominante 'event_streams', Sektor Mobilität, 2 spezifische Typen
How sharply the data targets a specific, hard-to-substitute domain or task. Niche, well-defined data scores higher than generic. - Dataset Rarity70
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 Value74
Geeignet für Prognosen
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 außergewöhnlich hoch, angetrieben durch den schnell wachsenden Markt für Supply-Chain-Analysen (CAGR 15,85 %), in dem granulare Zeitreihendaten für die Erstellung wertvoller prädiktiver Prognosemodelle entscheidend sind. [2]
How strongly AI builders and companies are likely to want this data, based on market signals. - Legal Accessibility28
Eingeschränkt/Unbekannt
How legally easy the data is to obtain and use — open/API access scores high; PII or regulated data scores low. - Acquisition Feasibility0
Hohe Schwierigkeit, Tochtergesellschaft der Denholm Group
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 License36
Besitz = gemischt, Lizenzierung = Rechte unklar
Whether the company can legally license the data out — based on ownership and licensing complexity. - Corporate Independence50
Tochtergesellschaft der Denholm Group
Whether the holder can decide alone — an independent company scores higher than a subsidiary of a large group. - Data Orientation22
0 Datenappetit-Signale (0 Typen)
How actively the company invests in data, measured by its data-appetite signals (hires, products, APIs…). - Dormant Data Surplus92
Überschuss = hoch — proprietäre Daten über das hinaus, was bereits monetarisiert wurde
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 — Dies ist ein reales, langjähriges Logistik- und Speditionsunternehmen mit physischen Betrieben, was es zu einer guten potenziellen Quelle für proprietäre, ruhende operative Daten macht. Probleme: Das Unternehmen wurde 2021 von der Denholm Group übernommen und 2024 mit Denholm Global Logistics zur 'Denholm Good Logistics' fusioniert. [5, 8]; Es ist nun Teil einer größeren Gruppe, was die Entscheidungsfindung erschweren kann, obwohl es als eigenständige Einheit zu operieren scheint. [5, 9]; Die Erwähnung eines 'Mobilitätsereignis-Datensatzes' im Prompt ist auf der Website des Unternehmens nicht zu finden; ihr Geschäft ist die Erbringung von Logistikdienstleistungen, nicht der Verkauf von Daten. [8,
- Deep Qualification80
✓ bestanden — Das Ziel ist ein 3PL/4PL-Logistikdienstleister, was es zu einem Datenspeicher eines plausiblen Mobilitätsereignis-Datensatzes macht, der als Nebenprodukt seiner Kerngeschäfte generiert wird. Der Datenbesitz ist jedoch in der Logistik naturgemäß gemischt, und die Lizenzrechte für den Weiterverkauf sind in öffentlichen Dokumenten nicht spezifiziert und erfordern eine direkte Verhandlung.
Evidence
Dataset evidence & lineage
What the typed evidence proves the company holds — reframed for clarity and set against the market.
Event streams
Dieser Beweistyp ist ein kontinuierlicher Zeitreihen-Stream, der Echtzeit-Einblick in globale Sendungen bietet und für Modelle unerlässlich ist, die Transitzeiten und Störungen vorhersagen.
business_records
Dieser Beweis bestätigt die Existenz strukturierter Geschäftsprotokolle, einschließlich Zolleingänge und Warencodes, die für die Vorhersage internationaler Handelsströme und wirtschaftlicher Aktivitäten von entscheidender Bedeutung sind.
Geospatial data
Dieser Beweis verweist auf einen reichhaltigen historischen Datensatz, der Routenleistungsdaten und Logistikleistung detailliert beschreibt und das Training von KI-Modellen zur Optimierung multimodaler Transitstrategien ermöglicht.
Marketplace
Dataset details
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
Goodlogisticsgroup Mobility Event — a Moderate mobility event dataset (Time Series modality) in the mobility domain. Primary AI use-case: Forecasting. Market signal: Global supply chain analytics market size was valued at USD 11.0 Billion in 2025 and is projected to reach USD 41.2 Billion by 2034, exhibiting a CAGR of 15.85% (source: IMARC Group). [2]. Investment score 63.3/100 (confidence 0.49). Recommended action: Partnership (group-level).
From the marketplace
Explore live data opportunities
Burro — Gelegenheit für Sensor-Telemetrie-Datensatz
View opportunity →IndustrieMeximpex — Gelegenheit für Korpus von Unternehmensunterlagen
View opportunity →IndustrieMoltexflex — Gelegenheit für Datensatz mit regulatorischen Aufzeichnungen
View opportunity →Data Academy
Learn before you deal
- Sind Ihre Daten Geld wert?3 min read
- Was ist ein Datensatz wert?3 min read
- Wie läuft eine Datentransaktion ab3 min read