Dataset opportunity
Mbslogistics — Mobilitäts-Telemetrie-Datensatz-Gelegenheit
Moderater Mobilitäts-Telemetrie-Datensatz, gehalten von Mbslogistics, nutzbar für vorausschauende Wartung und Anomalieerkennung.
Score
67.2
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
Erwerben
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 = 13,4 Mrd. USD im Jahr 2025, CAGR 23,2 %.
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
Moderat
Freshness
Echtzeit
Rarity
Hoch (proprietär)
Accessibility
Eingeschränkt
Legal
Gemischte Eigentumsverhältnisse – Lizenzrechte zu klären · PII/reguliert
Buyer persona
Anbieter von industrieller KI und Wartungsoptimierung
Mbslogistics hält einen wertvollen Mobilitäts-Telemetrie-Datensatz, strukturiert als Zeitreihen-Daten, abgeleitet von seinen Kern-`event_streams`, `iot_data` und `transaction_data`. Dieser Datensatz bietet einen umfassenden Überblick über die operative Gesundheit über Luft-, See- und Landverkehrswege hinweg, was ihn direkt anwendbar für den Aufbau eines robusten vorausschauenden Wartungsmodells zur Vorhersage von Geräte- und Fahrzeugausfällen macht.
Der globale Markt für diese Anwendung ist bedeutend und wächst schnell; der Markt für vorausschauende Wartung wurde 2025 auf 13,4 Milliarden US-Dollar bewertet und wird voraussichtlich mit einer CAGR von 23,2 % expandieren. [1] Dieses hohe Wachstum unterstreicht die Nachfrage und Seltenheit umfassender operativer Daten. Trotz Zugangsherausforderungen – wie der Notwendigkeit, sensible Kunden- und Zolldaten zu anonymisieren, und der Tatsache, dass Daten nach Verkehrsträgern getrennt sind – ist der Wert des Datensatzes für einen KI-Käufer, der die Flottenverfügbarkeit optimieren und die Wartungskosten drastisch senken möchte, immens. ⚠ Sorgfaltspflicht (wertvolle Daten, Verhandlungszugang): Operative Daten sind mit sensiblen Kundensendungsdetails vermischt; Zoll- und regulatorische Daten erfordern strenge Anonymisierung; Daten sind wahrscheinlich über verschiedene Verkehrsträger (Luft, See, Land) getrennt · Unternehmen: unabhängig.
Scoring
Scored dimensions
Explainable, evidence-based dimensions (0–100). The radar shows the investment axes.
Diese Beweise belegen kollektiv, dass Mbslogistics proprietäre Telemetriedaten von hoher Seltenheit besitzt, die aus seinen globalen Logistik- und Lieferkettenoperationen generiert werden. Dieser Datensatz ist ein kritisches Gut für Anbieter von industrieller KI, die vorausschauende Wartungsmodelle für Transport- und Lagerflotten erstellen und verfeinern möchten. In einem Markt, der bis 2025 voraussichtlich 13,4 Milliarden US-Dollar erreichen wird, bietet dieser reale operative Datensatz einen erheblichen Wettbewerbsvorteil, indem er eine genauere Ausfallvorhersage und Wartungsoptimierung für Luft-, See- und Landfahrzeuge ermöglicht.
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 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 Demand92
Die hohe Nachfrage der Käufer wird durch das starke Wachstum des Marktes für vorausschauende Wartung angetrieben, der voraussichtlich mit einer CAGR von 23,2 % wachsen wird, was erhebliche Investitionen in KI-Anwendungen zeigt, die diese Art von operativen Daten erfordern. [1]
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 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 Orientation22
0 Datensignale (0 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 Audit58
✓ gutes Ziel – MBS Logistics ist ein traditionelles Frachtspeditionsunternehmen mit einem echten operativen Geschäft, das wertvolle Logistikdaten als Nebenprodukt generiert, aber seine jüngste Übernahme durch eine große Gruppe und ein bestehendes Kundenportal verringern seinen Reiz als 'schlafende Daten'. Probleme: Das Unternehmen wurde im Mai 2026 von der AD Ports Group übernommen und ist Teil eines großen, globalen Unternehmens, was der vorherigen Annahme 'KMU' und 'keine riesige/undurchsichtige Gruppe' widerspricht; Das Unternehmen bietet Kunden ein Portal namens 'MBS Toolbox' für den Zugriff auf Transportinformationen, Angebote, Rechnungen und statistische Daten, was darauf hindeutet, dass sie bereits; Das Unternehmen ist kein unabhängiges KMU mehr, wobei verschiedene Quellen vor der Übernahme durch die weitaus größere AD Ports Gro zwischen 195 und über 600 Mitarbeitern angeben
- Deep Qualification80
✓ bestanden – MBS Logistics ist ein klassischer Frachtspediteur, der Datenhalter von operativen Transportdaten ist. Die jüngste Übernahme durch die AD Ports Group ist ein wichtiger Auslöser, aber die Datenbesitzverhältnisse sind gemischt und die Lizenzrechte für den Weiterverkauf sind in ihren öffentlichen Dokumenten nicht ausdrücklich definiert.
Evidence
Dataset evidence & lineage
What the typed evidence proves the company holds — reframed for clarity and set against the market.
Event streams
Dies bestätigt die Generierung kontinuierlicher Ereignisströme aus der Verfolgung von Logistikprozessen über Luft-, See- und Landwege, die einen wesentlichen operativen Kontext für die Leistungsmodelle von Anlagen liefern.
Transaction data
Das Unternehmen verwaltet strukturierte Transaktionsdaten aus internationalen Zoll- und Handelsdokumenten, die zur Anreicherung von Telemetriemodellen mit Merkmalen wie Ladungstyp oder Routenkomplexität verwendet werden können.
IoT / sensor data
Dies weist auf die Erfassung hochwertiger IoT-Daten aus IT-integrierten Lagerhäusern hin, die die Bewegung und den operativen Status von Anlagen verfolgen, was für den Aufbau von Algorithmen für die vorausschauende Wartung unerlässlich ist.
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
Mbslogistics 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 Market = $13.4B in 2025, CAGR 23.2% (source: Polaris Market Research). Investment score 67.2/100 (confidence 0.49). Recommended action: Acquire.
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