Dataset opportunity
Gotoglobal — Gelegenheit für Mobilitäts-Telemetrie-Datensatz
Moderater Mobilitäts-Telemetrie-Datensatz von Gotoglobal, nutzbar für vorausschauende Wartung und Anomalieerkennung.
Score
48
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
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)
Die globale Marktgröße für vorausschauende Flottenwartung erreichte 5,2 Milliarden US-Dollar im Jahr 2024 und wird voraussichtlich 25,1 Milliarden US-Dollar bis 2033 erreichen, CAGR 18,1 % (Quelle: Dataintelo). [11]
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.
- 🤝Data partnership
Übernahme von Trinity, einem KI-Text-to-Speech-Startup, zeigt Interesse an KI-Assets
source ↗ - 📦Data product
Proprietäre Technologieplattform für Flottenmanagement und Optimierung der Fahrzeugauslastung
source ↗ - 📣Press / announcement
Strategische Übernahme von felyx Deutschland zur Konsolidierung des Marktanteils und der operativen Daten
source ↗
Profile
Dataset profile
Type
Mobilitäts-Telemetrie-Datensatz
Modality
Zeitreihe
Sector
Mobilität
Volume
Moderat
Freshness
Echtzeit
Rarity
Hoch (proprietär)
Accessibility
Eingeschränkt
Legal
Gemischter Besitz — DSGVO-sensibel (PII-Überprüfung)
Buyer persona
Anbieter von industrieller KI und Wartungsoptimierung
Gotoglobal verfügt über einen reichhaltigen Mobilitäts-Telemetrie-Datensatz, der als Zeitreihendaten strukturiert ist und `geo_data`, `iot_data` von Fahrzeugsensoren sowie `transaction_data` integriert. Diese granularen, realen Daten eignen sich ideal für das Training von vorausschauenden Wartungsmodellen, um Ausfälle von Fahrzeugkomponenten vorherzusagen und Wartungspläne zu optimieren, da sie einen umfassenden Überblick über den Flottenbetrieb bieten.
Der Wert wird durch den globalen Markt für vorausschauende Flottenwartung unterstrichen, der im Jahr 2024 5,2 Milliarden US-Dollar erreichte und voraussichtlich mit einer CAGR von 18,1 % auf 25,1 Milliarden US-Dollar bis 2033 wachsen wird. [11] Während der Zugang die Navigation durch DSGVO/Datenschutz-Sensibilitäten und ein hybrides Datenbesitzermodell erfordert, machen die Seltenheit und Tiefe dieses integrierten Datensatzes ihn zu einem wertvollen Vermögenswert für Käufer, die einen Wettbewerbsvorteil in diesem wachstumsstarken Markt suchen. ⚠ Sorgfaltspflicht (wertvolle Daten, Verhandlungszugang): Daten umfassen hochauflösende GPS- und Benutzer-PII, was sie DSGVO/Datenschutz-sensibel macht; Hybrides Geschäftsmodell: Betreibt Flotten (eigene Daten) und bietet gleichzeitig eine SaaS-Plattform (kundeneigene Daten); Börsennotierung (TASE: GOTO) impliziert strukturierte Compliance- und Governance-Anforderungen · Unternehmen: unabhängig.
Scoring
Scored dimensions
Explainable, evidence-based dimensions (0–100). The radar shows the investment axes.
Diese Beweise belegen gemeinsam, dass Gotoglobal einen proprietären Datensatz von hoher Seltenheit mit Echtzeit-Telemetrie von einer großen, aktiv verwalteten, multinationalen Fahrzeugflotte besitzt. Dies ist genau die Art von Ground-Truth-Daten, die von Anbietern industrieller KI gesucht werden, um hochentwickelte Algorithmen für die vorausschauende Wartung zu entwickeln und zu trainieren. In einem globalen Markt für vorausschauende Flottenwartung, der bis 2033 voraussichtlich 25,1 Milliarden US-Dollar erreichen wird, bietet dieser Datensatz einen erheblichen Wettbewerbsvorteil, indem er genauere Modelle zur Vorhersage von Ausfällen und zur Wartungsoptimierung ermöglicht.
See dimension details ↓- Dataset Specificity90
dominierend '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 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 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
Die KI-Nachfrage von Käufern ist hoch, angetrieben durch das signifikante Wachstum des Marktes für vorausschauende Flottenwartung, der mit einer CAGR von 18,1 % expandiert. [11]
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 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 License28
Besitz=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 Orientation73
3 Datensignale (3 Typen)
How actively the company invests in data, measured by its data-appetite signals (hires, products, APIs…). - Dormant Data Surplus92
Überschuss=hoch, 2 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 Audit75
⚠ Überprüfung — GoTo Global betreibt eine reale Shared-Mobility-Flotte, die wertvolle Telemetriedaten generiert, bietet aber auch explizit seine Technologie als White-Label-SaaS-Plattform für andere Flottenbetreiber an, was es zu einem Technologieanbieter und damit zu einem schlechten Fit macht. Probleme: Die Website und die Investor-Relations-Materialien des Unternehmens besagen ausdrücklich, dass sie ihre Mobilitätsplattform als White-Label-Technologielösung für andere Unternehmen anbieten; Dieses Geschäftsmodell des Verkaufs einer Technologieplattform/SaaS steht in direktem Konflikt mit der Definition eines 'schlechten Ziels', da sie Intelligenz/Software als ; Es besteht ein hohes Verwechslungsrisiko mit GoTo (ehemals LogMeIn), einem sehr großen US-amerikanischen SaaS-Unternehmen. Das Zielunternehmen ist das israelische GoTo Global.
- Deep Qualification90
✓ bestanden — Das Ziel ist ein Datenhalter, kein Verkäufer; sein Kerngeschäft sind Shared-Mobility-Dienste und die Bereitstellung einer Flottenmanagementplattform. Der 'Mobility Telemetry Dataset' ist ein kohärentes Nebenprodukt seiner Aktivitäten. Der Datenbesitz ist gemischt und umfasst sowohl Unternehmensdaten aus eigenen Flotten als auch Kundendaten von seinen SaaS-Kunden, was ihn unter der DSGVO hochsensibel macht. Ein aktueller Finanzbericht vom Juni 2026 liefert einen zeitnahen Auslöser.
Evidence
Dataset evidence & lineage
What the typed evidence proves the company holds — reframed for clarity and set against the market.
press
- “<p>WeaveGrid, a grid-edge orchestration software provider for electric utilities, is collaborating with GM Energy to support access to utility programs across the country. The collaboration is aligned with General Motors’ vehicle-to-grid (V2G) efforts and is designed to help eligible Chevrolet, GMC, and Cadillac EV drivers participate in utility programs that can help support a more […]</p> <p>The post <a href="https://www.powermag.com/weavegrid-gm-advance-grid-integrated-ev-charging-and-home-energy-programs/">WeaveGrid, GM Advance Grid-Integrated EV Charging and Home Energy Programs</a>”
- “La maison mère de MG Motor change de directeur général en France. Vincent Zuo, qui a déjà travaillé en Italie et dans les pays nordiques pour SAIC, succède à Haojie Guo qui rejoint le siège du constructeur en Chine.”
IoT / sensor data
Dies sind Zeitreihendaten von Fahrzeug-IoT-Sensoren, die für KI-Anbieter, die vorausschauende Wartungsmodelle erstellen, unerlässlich sind, um die Fahrzeuggesundheit zu analysieren und Komponentenausfälle vorherzusagen.
Geospatial data
Diese tabellarischen Daten bestätigen die geografische Vielfalt und den Umfang der Flotte in mehreren Ländern, was für das Training robuster Modelle, die über verschiedene Betriebsumgebungen und Klimazonen hinweg generalisieren können, von entscheidender Bedeutung ist.
Transaction data
Diese tabellarischen Daten zeigen eine hohe Flottenauslastung durch eine große Kundenbasis und liefern aussagekräftige Nutzungsmuster, die für die Modellierung der realen Belastung und des Verschleißs von Fahrzeugkomponenten unerlässlich sind.
Marketplace
Dataset details
Detailed schema & sample available on access request.
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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
Gotoglobal Mobility Telemetry — a Moderate mobility telemetry dataset (Time Series modality) in the mobility domain. Primary AI use-case: Predictive Maintenance. Market signal: Global Predictive Fleet Maintenance market size reached $5.2 billion in 2024, projected to reach $25.1 billion by 2033, CAGR 18.1% (source: Dataintelo). [11]. Investment score 48.0/100 (confidence 0.49). Recommended action: Data Sharing Agreement.
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