Dataset opportunity
Makotsl — Transaktionsdatensatz-Gelegenheit
Moderater Transaktionsdatensatz im Besitz von Makotsl, nutzbar für Empfehlungsmodelle und Betrugserkennung.
Score
61.4
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)
Globaler Markt für Transportanalysen = 12,6 Milliarden US-Dollar im Jahr 2024, CAGR 23,8 %.
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.
- ✨Signal
Berichtete 195.803 durchgeführte Transportbeziehungen im Jahr 2025
source ↗
Profile
Dataset profile
Type
Transaktionsdatensatz
Modality
Tabellarisch
Sector
Mobilität
Volume
Moderat
Freshness
Periodisch
Rarity
Hoch (proprietär)
Accessibility
Eingeschränkt
Legal
Gemischtes Eigentum — DSGVO-sensibel (Überprüfung personenbezogener Daten)
Buyer persona
KI-Teams für E-Commerce & Personalisierung
Makotsl stellt einen tabellarischen Transaktionsdatensatz aus seinen Mobilitätsaktivitäten bereit, der Geschäftsunterlagen, Geo-Daten und Transaktionsinformationen von über 1.000 vertraglich gebundenen Transportfahrzeugen integriert. Diese reichhaltige Kombination von realen Betriebsdaten ist für den Aufbau und das Training fortschrittlicher Empfehlungsmodelle strukturiert und ermöglicht Optimierungen bei der Kunden-Transporteur-Zuordnung, der dynamischen Preisgestaltung und der Routeneffizienz.
Der Geschäftswert dieser Daten wird durch den Transportation Analytics Market hervorgehoben, der im Jahr 2024 auf 12,6 Milliarden US-Dollar bewertet wurde und voraussichtlich mit einer CAGR von 23,8 % wachsen wird. [1] Trotz Zugangserschwernissen wie geteiltem Dateneigentum und der Notwendigkeit, personenbezogene Daten aus e-CMR-Dokumenten zu anonymisieren, machen die Seltenheit und die hohe kommerzielle Sensibilität des Datensatzes ihn zu einem wertvollen Gut für KI-Käufer, die einen erheblichen Wettbewerbsvorteil in der Logistik erzielen wollen. ⚠ Sorgfaltspflicht (wertvolle Daten, Verhandlungszugang): Dateneigentum wird mit beauftragten Spediteuren geteilt (über 1000 Fahrzeuge nicht vollständig im Besitz); e-CMR-Dokumente enthalten personenbezogene Daten (Namen, Unterschriften, Adressen), die anonymisiert werden müssen; Hohe kommerzielle Sensibilität bezüglich Routenpreisen und Kunden-Transporteur-Zuordnung · Unternehmen: unabhängig.
Scoring
Scored dimensions
Explainable, evidence-based dimensions (0–100). The radar shows the investment axes.
Diese Beweise belegen kollektiv das Eigentum von Makotsl an einem groß angelegten, proprietären Transaktionsdatensatz, der über 195.000 Logistikrouten in Westeuropa detailliert beschreibt. Für KI-Teams im Bereich E-Commerce und Personalisierung ist dieser Datensatz ein seltenes Gut für das Training fortschrittlicher Empfehlungsmodelle und die Optimierung komplexer Lieferketten. In einem Markt für Transportanalysen, der voraussichtlich jährlich um fast 24 % wachsen wird, bietet diese granulare Aufzeichnung von realen Mobilitätsmustern einen deutlichen Wettbewerbsvorteil für das Verständnis und die Vorhersage der Logistik-Nachfrage.
See dimension details ↓- Data Orientation39
1 Datensignale (1 Typen)
How actively the company invests in data, measured by its data-appetite signals (hires, products, APIs…). - Dataset Specificity78
dominante 'transaktionsdaten', 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 Freshness46
Periodisch
How current the data stays — real-time/streaming scores highest, periodic dumps lower. - Training Value74
Geeignet für Empfehlungsmodelle
How useful the data is for the target AI use-case — its fit for model training or fine-tuning. - Buyer Demand90
Die Nachfrage von KI-Käufern ist außergewöhnlich hoch, angetrieben durch das schnelle Wachstum des Marktes für Transportanalysen, der mit einer CAGR von 23,8 % expandiert. [1]
How strongly AI builders and companies are likely to want this data, based on market signals. - Legal Accessibility0
Personenbezogene Daten/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
Eigentum=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. - 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 Audit100
✓ gutes Ziel — Makotsl ist ein polnisches KMU für Logistik und Frachtvermittlung, das als Nebenprodukt seines Kerngeschäfts ein erhebliches Volumen an proprietären Betriebsdaten (Routen, Telematikdaten von Fahrzeugen, Transaktionsdetails) generiert, was es zu einem perfekten Ziel macht, das diese Daten noch nicht extern monetarisiert. [1, 2, 9]
- Deep Qualification90
✓ bestanden — Makotsl ist ein Frachtvermittlungsunternehmen, dessen operative Tätigkeiten bei der Verwaltung von über 1.000 beauftragten Fahrzeugen einen wertvollen Transaktions- und Telematikdatensatz generieren. Das Dateneigentum wird jedoch mit den Spediteuren geteilt und die Daten enthalten sensible personenbezogene Daten aus e-CMR-Dokumenten, die vor einer möglichen Nutzung sorgfältig anonymisiert werden müssen.
Evidence
Dataset evidence & lineage
What the typed evidence proves the company holds — reframed for clarity and set against the market.
business_records
Diese Beweise deuten darauf hin, dass das Unternehmen für jede Bestellung in Europa eine hohe Anzahl von Logistikdokumenten generiert, die digitalisiert und automatisiert werden.
Transaction data
Diese tabellarischen Daten quantifizieren die operative Skalierung des Unternehmens und detaillieren über 195.000 abgeschlossene Routen, die sich auf Deutschland und Westeuropa konzentrieren, und bieten eine reiche Quelle für prädiktive Modellierung.
Geospatial data
Diese Daten spezifizieren die Zusammensetzung der physischen Flotte, die über 1.000 beauftragte Fahrzeuge und die größte Lieferwagenflotte in Polen umfasst, und fügen entscheidende Details auf Asset-Ebene für die Lieferkettenanalyse hinzu.
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
Makotsl Transaction — a Moderate transaction dataset (Tabular modality) in the mobility domain. Primary AI use-case: Recommendation Models. Market signal: Global Transportation Analytics Market = $12.6 billion in 2024, CAGR 23.8% (source: Grand View Research). [1]. Investment score 61.4/100 (confidence 0.49). Recommended action: Data Sharing Agreement.
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