Dataset opportunity
Logsytech — Mobilitäts-Telemetrie-Datensatz-Angebot
Großer Mobilitäts-Telemetrie-Datensatz von Logsytech, nutzbar für vorausschauende Wartung und Anomalieerkennung.
Score
75.9
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
70%
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 = 14,29 Milliarden USD im Jahr 2025, voraussichtlich 98,16 Milliarden USD bis 2033, mit einer CAGR von 27,9 % (2026-2033)
Recent dated external facts that triggered this opportunity — auditable provenance.
- 📰press2026-06-04
3 logistics upgrades benefiting Wayfair
supplychaindive.com ↗ - 📰press2026-06-04
Amazon wants sellers to be more precise with handling times
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Motul regroupe sa logistique avec FM Logistic à Nangis (77)
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Argan a livré 18.000 m² pour Nortene Home Depot à Louailles
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Pilgrim’s palettise en froid avec Promalyon à Hénin-Beaumont
supplychainmagazine.fr ↗
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 — DSGVO-sensibel (PII-Überprüfung)
Buyer persona
Anbieter von industrieller KI und Wartungsoptimierung
Logsytech verfügt über einen umfangreichen Mobilitäts-Telemetrie-Datensatz, eine entscheidende Zeitreihen-Sammlung, die API, Ereignisströme, Geodaten, Industriedaten, IoT-Daten und Transaktionsdaten umfasst. Diese granularen Daten liefern Echtzeit-Einblicke in die Fahrzeugleistung und operative Muster, was sie für Anwendungen der vorausschauenden Wartung (Predictive Maintenance) außerordentlich wertvoll macht, indem sie die Vorhersage von Geräteausfällen und die Optimierung der Betriebseffizienz ermöglichen.
Der Geschäftswert solcher Daten im Mobilitätssektor ist erheblich, wobei die globale Marktgröße für vorausschauende Wartung im Jahr 2025 auf 14,29 Milliarden USD geschätzt wird und bis 2033 voraussichtlich 98,16 Milliarden USD erreichen wird, mit einer CAGR von 27,9 % von 2026 bis 2033. Trotz Komplexitäten wie der Tatsache, dass es sich um eine Tochtergesellschaft der D Groupe handelt, die eine Koordination für die Datenlizenzierung erfordert, der Verarbeitung DSGVO-sensibler personenbezogener Daten aufgrund der B2C-Logistik und potenzieller Datenhoheit, die Kundenvereinbarungen unterliegen kann, macht die hohe Nachfrage von KI-Käufern nach dieser Art von Daten ihren Zugang äußerst wertvoll und verhandlungsfähig. ⚠ Sorgfaltspflicht (wertvolle Daten, Zugang zur Verhandlung): Tochtergesellschaft der D Groupe, die eine Koordination mit der Muttergesellschaft für die Datenlizenzierung erfordert; Verarbeitet DSGVO-sensible personenbezogene Daten aufgrund von B2C-Logistikoperationen; Die Datenhoheit kann spezifischen Kundenvereinbarungen für bestimmte Datensätze unterliegen. · Unternehmen: Tochtergesellschaft der D Groupe.
Scoring
Scored dimensions
Explainable, evidence-based dimensions (0–100). The radar shows the investment axes.
Logsytech verfügt über einen hochgradig proprietären und umfangreichen Mobilitäts-Telemetrie-Datensatz, belegt durch seine umfangreichen industriellen Operationen, die Verwaltung von 4 Millionen jährlichen Sendungen und eine hochentwickelte IoT-Infrastruktur. Diese reichhaltigen Zeitreihendaten, die industrielle Anlagen, Logistik und geospatiale Bewegungen umfassen, sind einzigartig positioniert, um den aufstrebenden Markt für vorausschauende Wartung (Predictive Maintenance) zu bedienen. Für Anbieter von industrieller KI und Wartungsoptimierung bietet dieser Datensatz unvergleichliche Einblicke zur Entwicklung fortschrittlicher Modelle, die die Effizienz steigern und Ausfallzeiten reduzieren in einem Markt, der bis 2033 voraussichtlich fast 100 Milliarden US-Dollar erreichen wird.
See dimension details ↓- Dataset Rarity100
proprietäre Domänendaten
How scarce and proprietary the data is. Unique domain data scores high; openly available data lowers it. - Dataset Specificity100
dominante 'iot_data', Sektor Mobilität, 5 spezifische Typen
How sharply the data targets a specific, hard-to-substitute domain or task. Niche, well-defined data scores higher than generic. - Dataset Volume70
6 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 Value100
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 KI-gesteuerte Markt für vorausschauende Wartung, der stark auf Mobilitäts-Telemetriedaten angewiesen ist, wird voraussichtlich mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von 39,5 % von 2025 bis 2032 wachsen, was eine sehr hohe und schnell steigende Nachfrage von A anzeigt
How strongly AI builders and companies are likely to want this data, based on market signals. - Legal Accessibility0
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 Feasibility0
mittlerer Schwierigkeitsgrad, Tochtergesellschaft der D Groupe
How realistic it is to actually obtain the data, given access difficulty and the holder's corporate structure. - Evidence Strength98
6 Evidenztypen, 6 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 Independence50
Tochtergesellschaft der D Groupe
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 — Logsytech ist ein Logistikunternehmen mit 160 Mitarbeitern und 20 Mio. € Umsatz, das erhebliche Betriebsdaten aus seinen Lieferkettenaktivitäten generiert, die es intern und für den Kundenservice nutzt, aber nicht als Kernprodukt verkauft.
Evidence
Dataset evidence & lineage
What the typed evidence proves the company holds — reframed for clarity and set against the market.
IoT / sensor data
Logsytechs Engagement in den Industrie- und Telekommunikations-/IoT-Sektoren bestätigt die Sammlung von IoT-Daten, einer kritischen Komponente zur Überwachung vernetzter Geräte und zur Ermöglichung von Lösungen für die vorausschauende Wartung.
API access
Die Präsenz robuster API- und Konnektor-Funktionen demonstriert Logsytechs fortschrittliche technische Infrastruktur, die eine effiziente Datenintegration und den Austausch für KI-Anwendungen gewährleistet.
Transaction data
Der Nachweis der Abwicklung von 4 Millionen jährlichen Sendungen über B2C- und B2B-Operationen unterstreicht das immense Ausmaß der verfügbaren Mobilitäts-Transaktionsdaten, die einen reichhaltigen Kontext für Logistik und Anlagenleistung bieten.
Industrial data
Logsytechs Betrieb von 7 Lagerhäusern und proprietären WMS/ERP-Systemen bestätigt seine tiefe Beteiligung an der Industrielogistik, wodurch wertvolle Zeitreihen-Industriedaten generiert werden, die für die Betriebsoptimierung unerlässlich sind.
Geospatial data
Die Zusammenarbeit mit 18 nationalen und internationalen Spediteuren und der Besitz einer Fahrzeugflotte bedeuten eine umfangreiche Sammlung von Geodaten, die entscheidend für das Verständnis von Mobilitätsmustern und das Management verteilter Anlagen sind.
Event streams
Die Verarbeitung von 3.000 täglichen Anrufen in ihrem Callcenter deutet auf einen kontinuierlichen Strom operativer Ereignisdaten hin, die wertvolle Signale zur Korrelation mit Telemetriedaten und zur Verbesserung prädiktiver Modelle bieten.
Marketplace
Dataset details
Geographic coverage
Global
Time range
Real-time
Update frequency
Real-time
Delivery
API, Event Streams
Formats
API, Event Streams, Time Series
License
One-time license for internal predictive maintenance use, with restrictions on redistribution and resale.
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 dataset's high value is driven by its proprietary nature, real-time freshness, and direct application to the rapidly growing predictive maintenance market in mobility. The substantial projected market growth indicates strong demand for such granular operational insights.
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
Logsytech 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 = USD 14.29 billion in 2025, projected to reach USD 98.16 billion by 2033, with a CAGR of 27.9% (2026-2033). Investment score 75.9/100 (confidence 0.7). Recommended action: Data Sharing Agreement.
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