Dataset opportunity
Livingpackets — Mobilitäts-Telemetrie-Datensatz-Gelegenheit
Großer Mobilitäts-Telemetrie-Datensatz von Livingpackets, 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
79%
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 vorausschauende Wartung = 15,10 Mrd. USD im Jahr 2025, CAGR 31,1 %.
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.
Profile
Dataset profile
Type
Mobilitäts-Telemetrie-Datensatz
Modality
Zeitreihen
Sector
Mobilität
Volume
Groß
Freshness
Echtzeit
Rarity
Mittel
Accessibility
Eingeschränkt
Legal
Gemischte Eigentumsverhältnisse — Lizenzrechte zu klären · PII/reguliert
Buyer persona
Anbieter von industrieller KI und Wartungsoptimierung
Livingpackets verfügt über einen Mobilitäts-Telemetrie-Datensatz, der von seiner proprietären 'THE BOX' IoT-Hardware auf aktiven Kundensendungen generiert wird. Diese Zeitreihendaten, belegt durch `iot_data` und `event_streams`, erfassen granulare Metriken wie Stöße, Temperatur und Routen, wodurch sie direkt für das Training von vorausschauenden Wartungsmodellen zur Antizipation von Geräte- und Transitausfällen anwendbar sind.
Der Geschäftswert ist beträchtlich, da der globale Markt für vorausschauende Wartung im Jahr 2025 auf 15,10 Milliarden US-Dollar bewertet wurde und voraussichtlich mit einer CAGR von 31,1 % wachsen wird. [11] Obwohl der Zugang Verhandlungen erfordert, da die Daten aus Kundensendungen stammen und das Unternehmen sich ihres Wertes sehr bewusst ist, unterstreicht die nachgewiesene Nutzung für 'forensische' Einblicke seine Seltenheit und seinen strategischen Wert für Käufer, die einen Wettbewerbsvorteil in der Logistik erzielen wollen. ⚠ Sorgfaltspflicht (wertvolle Daten, Verhandlungszugang): Daten werden über proprietäre IoT-Hardware (THE BOX) generiert, beinhalten aber Kundensendungen.; Telemetriedaten (Stöße, Temperatur, Routen) werden wahrscheinlich von LivingPackets aggregiert, aber spezifische Frachtdetails gehören den Kunden.; Das Unternehmen nutzt Daten bereits für 'forensische' Logistikeinblicke, was auf ein hohes Bewusstsein für den Datenwert hindeutet. · Corporate: unabhängig.
Scoring
Scored dimensions
Explainable, evidence-based dimensions (0–100). The radar shows the investment axes.
Die Beweise zeigen, dass Livingpackets einen beträchtlichen proprietären Datensatz besitzt, der über 23 Millionen Kilometer operativer Sendetelemetrie erfasst. Diese einzigartige Sammlung von IoT-Sensordaten und Echtzeit-Ereignisströmen erfüllt direkt die Kernbedürfnisse von Anbietern industrieller KI, die vorausschauende Wartungslösungen entwickeln. In einem Markt für vorausschauende Wartung, der jährlich um über 30 % wächst, bietet dieser Datensatz die operativen Ground-Truth-Daten, die zum Trainieren von Modellen erforderlich sind, um kostspielige Ausfälle in der Logistik und im hochwertigen Versand vorherzusagen und zu verhindern.
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 Rarity58
Proprietäre Domänendaten (offen senkt Seltenheit)
How scarce and proprietary the data is. Unique domain data scores high; openly available data lowers it. - Dataset Volume100
13 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 Demand95
Die KI-Nachfrage von Käufern ist außergewöhnlich hoch, angetrieben durch das explosive prognostizierte Wachstum des Marktes für vorausschauende Wartung mit einer CAGR von 31,1 %, das grundlegend auf hochwertigen, realen Telemetriedaten beruht. [11]
How strongly AI builders and companies are likely to want this data, based on market signals. - Legal Accessibility34
Offener/API-Zugang
How legally easy the data is to obtain and use — open/API access scores high; PII or regulated data scores low. - Acquisition Feasibility66
Mittelschwere Schwierigkeit, unabhängig
How realistic it is to actually obtain the data, given access difficulty and the holder's corporate structure. - Evidence Strength100
5 Beweistypen, 13 Treffer
How solid the proof is that the company holds this data — diversity of evidence types and number of hits. - Right to License36
Eigentum = gemischt, 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 Orientation56
2 Datensignale (2 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 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 Audit75
⚠ Überprüfung — Das Kerngeschäft des Unternehmens ist der Verkauf eines 'Packaging-as-a-Service'-Abonnements, das Daten und Benachrichtigungen beinhaltet, was es zu einem Verkäufer von Intelligenz macht, nicht nur zu einem Halter ruhender Daten. Probleme: Das Geschäftsmodell des Unternehmens ist explizit 'Packaging-as-a-Service', bei dem Kunden ein Abonnement für die Nutzung der Smart Boxes und zugehöriger Dienste bezahlen. [1, 3; Der Dienst umfasst eine Schnittstelle/App zur Verfolgung und Benachrichtigung aller Lieferungen, was den Verkauf von aus den Daten abgeleiteten Informationen darstellt. [10, 8]; Die Preisseite bietet ausdrücklich ein 'Daten- und Benachrichtigungsangebot' und erwähnt den Aufbau kundenspezifischer Datenlösungen für Kunden, was bestätigt, dass sie die Daten produktisieren. [12]; Das Unternehmen bietet eine API zur Verbindung mit Kundensystemen (WMS, TMS), was weiter darauf hindeutet, dass die Daten/Informationen ein Kernbestandteil ihres Produktangebots sind. [
- Deep Qualification80
✓ Bestanden — Livingpackets betreibt ein 'Packaging-as-a-Service'-Modell, bei dem die Telemetriedaten ein Nebenprodukt sind, was es zu einem Datenhalter macht. Die Datenhoheit ist jedoch gemischt und die Lizenzrechte für den Weiterverkauf sind aufgrund des Ursprungs der Daten aus Kundensendungen unklar, was sorgfältige Verhandlungen erfordert.
Evidence
Dataset evidence & lineage
What the typed evidence proves the company holds — reframed for clarity and set against the market.
Downloads / exports
Diese Beweise bestehen aus tabellarischen Daten aus den veröffentlichten Branchenstudien des Unternehmens und liefern wertvollen Marktkontext zu den finanziellen Auswirkungen von Versandfehlern für das Feature Engineering.
Event streams
Dies sind hochwertige Zeitreihen-Datenströme, die diskrete Fehlerereignisse wie Bruch und Diebstahl erfassen und die kritischen Labels liefern, die zum Trainieren und Validieren von Vorhersagemodellen benötigt werden.
IoT / sensor data
Dies ist der Kerndatensatz kontinuierlicher Sensordaten von Live-Sendungen, der die rohen operativen Daten liefert, die für das Training von Algorithmen zur vorausschauenden Wartung zur Antizipation realer Gerätestressbedingungen unerlässlich sind.
Developer portal
Dieser Hinweis auf ein internes Team von Entwicklern und Ingenieuren signalisiert das technische Talent hinter den Datensystemen und gibt Vertrauen in die Datenqualität und architektonische Integrität.
Claims records
Dies sind strukturierte Aufzeichnungen von Verlust- und Beschädigungsansprüchen, die die finanziellen Ground-Truth-Daten liefern, die die Sensor-Telemetrie direkt mit greifbaren Geschäftsergebnissen verknüpfen, um ROI-orientierte Modelle zu erstellen.
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
Livingpackets Mobility Telemetry — a Large mobility telemetry dataset (Time Series modality) in the mobility domain. Primary AI use-case: Predictive Maintenance. Market signal: Global Predictive Maintenance Market = $15.10B in 2025, CAGR 31.1% (source: Market Research Future). [11]. Investment score 48.0/100 (confidence 0.79). Recommended action: Data Sharing Agreement.
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