Dataset opportunity
Green On — Gelegenheit für Mobilitätstelemetrie-Datensatz
Moderater Mobilitätstelemetrie-Datensatz von Green On, 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
49%
Action
Datenaustauschvereinbarung
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
Globaler Markt für vorausschauende Wartung von Fahrzeugen = 4,66 Milliarden USD im Jahr 2024, CAGR 17,5% (2025-2034)
Recent dated external facts that triggered this opportunity — auditable provenance.
- 📰press2026-06-03
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journalauto.com ↗
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
Mobilitätstelemetrie-Datensatz
Modality
Zeitreihen
Sector
Mobilität
Volume
Moderat
Freshness
Echtzeit
Rarity
Hoch (proprietär)
Accessibility
Eingeschränkt
Legal
Im Besitz des Unternehmens — DSGVO-sensibel (PII-Überprüfung)
Buyer persona
Anbieter von industrieller KI und Wartungsoptimierung
Green On verfügt über einen umfangreichen Mobilitätstelemetrie-Datensatz, hauptsächlich in der Modalität Zeitreihen, bestehend aus Ereignisströmen, Geodaten und IoT-Daten. Diese granularen Daten, die Echtzeit-Betriebsparameter und Nutzungsmuster von Fahrzeugen erfassen, eignen sich hervorragend für Anwendungen der vorausschauenden Wartung, da sie die Vorhersage von Geräteausfällen und die Optimierung von Wartungsplänen ermöglichen.
Trotz der Komplexität, die sich aus Kundenverträgen und der Einbeziehung DSGVO-sensibler persönlicher Nutzungsdaten (Standort, Mietverlauf) ergibt, bleibt dieser Datensatz äußerst wertvoll. Der globale Markt für vorausschauende Wartung, ein Hauptziel für diese Daten, wurde 2024 auf 34,77 Milliarden USD geschätzt und soll bis 2035 449,6 Milliarden USD erreichen, mit einer robusten CAGR von 26,2% (2025-2035). Insbesondere der Markt für vorausschauende Wartung von Fahrzeugen allein wurde 2024 auf 4,66 Milliarden USD geschätzt und wird voraussichtlich mit einer CAGR von 17,5% (2025-2034) wachsen, was die erhebliche Nachfrage nach solch spezialisierten IoT-Daten im Mobilitätssektor unterstreicht. ⚠ Sorgfaltspflicht (wertvolle Daten, Zugang zur Verhandlung): Daten werden durch Kundenverträge (Unternehmen und lokale Behörden) generiert.; Daten enthalten persönliche Nutzungsdaten (Standort, Mietverlauf), die DSGVO-sensibel sind.; Daten sind wahrscheinlich an ihre Betriebs-Plattform und App gebunden. · Unternehmen: unabhängig.
Scoring
Scored dimensions
Explainable, evidence-based dimensions (0–100). The radar shows the investment axes.
Diese Belege bestätigen gemeinsam den Besitz von Green On an einem umfangreichen, proprietären Zeitreihen-Datensatz, der aus dem Betrieb ihrer umfangreichen Elektrofahrrad-Flotte stammt. Diese Daten sind hochrelevant für industrielle KI- und Wartungsoptimierungsanbieter, die fortschrittliche Lösungen für die vorausschauende Wartung von Fahrzeugen entwickeln möchten, einem Markt, der bis 2024 voraussichtlich 4,66 Milliarden USD erreichen wird. Seine Seltenheit und direkte Anwendbarkeit auf reale Mobilitätstelemetrie machen ihn außergewöhnlich wertvoll, um neue Effizienzen zu erschließen und Betriebskosten in einem schnell wachsenden Sektor zu senken.
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 Volume52
3 Evidenztreffer
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 Demand92
Der Markt für vorausschauende Wartung im Automobilbereich, der stark auf Mobilitätstelemetriedaten für KI/ML angewiesen ist, wird voraussichtlich bis 2030 über 130 Milliarden USD erreichen, mit einer beeindruckenden CAGR von 21% von 2024 bis 2030.
How strongly AI builders and companies are likely to want this data, based on market signals. - Legal Accessibility20
eingeschränkt/unbekannt
How legally easy the data is to obtain and use — open/API access scores high; PII or regulated data scores low. - Acquisition Feasibility30
mittlerer Schwierigkeitsgrad, unabhängig
How realistic it is to actually obtain the data, given access difficulty and the holder's corporate structure. - Evidence Strength62
3 Evidenztypen, 3 Treffer
How solid the proof is that the company holds this data — diversity of evidence types and number of hits. - Right to License62
Eigentum=eigen, 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 Orientation22
0 Datenbedarfs-Signale (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 — Green On (Frankreich) ist ein KMU, das in Frankreich elektrische Fahrradverleihdienste anbietet, wertvolle Mobilitäts-Telemetriedaten als Nebenprodukt seiner Geschäftstätigkeit generiert und diese Daten derzeit offenbar nicht verkauft, was es zu einem attraktiven Ziel macht. Probleme: Es existieren mehrere Unternehmen mit ähnlichen 'Green On'-Namen, was eine sorgfältige Unterscheidung anhand der bereitgestellten URL erfordert.; Während Green On's Geschäftstätigkeit naturgemäß Telemetriedaten generiert, bewirbt es 'Telemetrie' nicht explizit
Evidence
Dataset evidence & lineage
What the typed evidence proves the company holds — reframed for clarity and set against the market.
IoT / sensor data
Diese Belege bestätigen die Erfassung von IoT-Telemetriedaten durch Green On aus ihrer operativen Elektrofahrrad-Flotte, die granulare Einblicke in die Fahrzeugleistung liefern, die für die prädiktive Analyse entscheidend sind.
Geospatial data
Dies weist auf die Erfassung von anonymisierten Standortdaten hin, die wertvollen Kontext für das Verständnis von Mobilitätsmustern und die Optimierung des Asset-Einsatzes bieten.
Event streams
Dies bestätigt die Erfassung von operativen Ereignisströmen, die die Dienstnutzung detaillieren, einschließlich Mietkennzahlen und Inter-Stations-Verkehr, wesentlich für die Nachfrageprognose und Serviceoptimierung.
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 predictive maintenance use cases, subject to GDPR and client contract restrictions.
Personal data
Contains 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 dataset's value is driven by its proprietary nature and direct application to the high-growth predictive maintenance market. The real-time telemetry from a proprietary electric bike fleet offers unique insights for AI-driven vehicle maintenance optimization.
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
Green On Mobility Telemetry — a Moderate mobility telemetry dataset (Time Series modality) in the mobility domain. Primary AI use-case: Predictive Maintenance. Market signal: Global Predictive Maintenance for Vehicles Market = $4.66 Billion in 2024, CAGR 17.5% (2025-2034). Investment score 71.5/100 (confidence 0.49). Recommended action: Data Sharing Agreement.
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