Dataset opportunity
Mobilityhouse — Mobilitäts-Telemetrie-Datensatz-Gelegenheit
Moderater Mobilitäts-Telemetrie-Datensatz von Mobilityhouse, 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
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)
Die globale Marktgröße für vorausschauende Wartung von Fahrzeugen wurde 2024 auf 4,66 Milliarden US-Dollar geschätzt, mit einer prognostizierten CAGR von 17,5 % (2025-2034).
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
Gemischter Besitz — Lizenzrechte zu klären
Buyer persona
Anbieter von industrieller KI und Wartungsoptimierung
The Mobility House holds a valuable Mobility Telemetry Dataset composed of Time Series data from EV charging `event_streams` and `iot_data`. This granular data on charging sessions, battery performance, and vehicle behavior is specifically structured for developing Predictive Maintenance algorithms, enabling the anticipation of battery degradation and charging hardware failures.
Der globale Markt für vorausschauende Wartung in der Automobilindustrie hatte 2024 einen Wert von 4,66 Milliarden US-Dollar und wird voraussichtlich mit einer CAGR von 17,5 % wachsen. [2] Diese bedeutende Marktgröße und das schnelle Wachstum unterstreichen den hohen Wert dieser Daten. Trotz Zugangserschwernissen wie geteiltem Datenbesitz und DSGVO-Sensibilität machen die einzigartigen, seltenen Einblicke zur Optimierung des EV-Flottenbetriebs und des Batterielebenszyklus diesen Datensatz zu einem überzeugenden Vermögenswert für KI-Käufer. ⚠ Sorgfaltspflicht (wertvolle Daten, Verhandlungszugang): Der Datenbesitz ist zwischen EV-Besitzern, Flottenbetreibern und OEMs (z. B. Renault) geteilt; DSGVO-Sensibilität bezüglich individueller Ladestandorte und Gewohnheiten; Komplexe regulatorische Umgebung für Energiehandel und Netzdati · Unternehmen: unabhängig.
Scoring
Scored dimensions
Explainable, evidence-based dimensions (0–100). The radar shows the investment axes.
Diese Evidenz belegt, dass Mobilityhouse einen proprietären, groß angelegten Zeitreihen-Datensatz besitzt, der die reale Leistung von Elektrofahrzeugen, Ladestationen und stationären Batteriespeichern erfasst. Diese Daten dienen direkt dem stark nachgefragten Anwendungsfall der vorausschauenden Wartung für Anbieter von industrieller KI und ermöglichen ihnen den Aufbau und die Verfeinerung von Algorithmen zur Vorhersage von Komponentenausfällen und zur Optimierung der Batteriezustands. In einem Markt für vorausschauende Wartung von Fahrzeugen, der voraussichtlich um über 17 % jährlich wachsen wird, bietet dieser seltene Datensatz einen erheblichen Wettbewerbsvorteil für die Entwicklung von Wartungslösungen der nächsten Generation.
See dimension details ↓- Dataset Specificity90
dominantes '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 Demand90
Die Nachfrage von KI-Käufern ist sehr hoch, angetrieben durch den schnell wachsenden Markt für vorausschauende Wartung in der Automobilindustrie, der voraussichtlich mit einer CAGR von 17,5 % expandieren wird. [2]
How strongly AI builders and companies are likely to want this data, based on market signals. - Legal Accessibility28
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
Mittelschwere Schwierigkeit, 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 License36
Besitz=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 Audit67
⚠ Überprüfung — Das Kerngeschäft des Unternehmens ist der Verkauf intelligenter Software (ChargePilot®) und Energiemarktdienstleistungen (Cascade EV Aggregator), nicht die Speicherung ruhender Daten, was es zu einer schlechten Wahl macht. Probleme: Kerngeschäft ist der Verkauf von Intelligenz/Software: Die Hauptprodukte des Unternehmens sind ChargePilot®, ein intelligentes Lade- und Energiemanagementsystem, und Cascade EV Aggr; Kerngeschäft ist der Verkauf einer Dienstleistung auf Basis von Daten: Sie nutzen ihre Technologie, um Dienstleistungen wie Vehicle-to-Grid (V2G), Flexibilitätsaggregation für Energiemärkte anzubieten; Monetarisierung von Daten bereits: Das Unternehmen nutzt aktiv Fahrzeug- und Ladedaten, um seine Kerndienstleistungen anzubieten, wie z. B. die Optimierung von Ladekosten und den Verkauf von Aggregationsdiensten; Verfügt über eine öffentliche API für den Datenaustausch: Sie bieten eine 'Charging Data Push-API' an, um abrechnungsrelevante Ladesitzungsdatensätze an Kunden zu senden, was darauf hindeutet, dass sie bereits
- Deep Qualification90
✓ Bestanden — Das Ziel ist ein starker Dateninhaber, der eine intelligente Lade- und Energiemanagementplattform (ChargePilot®) betreibt, die wertvolle EV-Telemetriedaten generiert. Der Datenbesitz ist gemischt und unterliegt der DSGVO, aber ihre Datenschutzrichtlinie erlaubt die Nutzung und Offenlegung anonymisierter, aggregierter Daten.
Evidence
Dataset evidence & lineage
What the typed evidence proves the company holds — reframed for clarity and set against the market.
IoT / sensor data
Das Unternehmen erfasst proprietäre Zeitreihen-Daten, die die Batterienutzung und das bidirektionale Laden von Elektrofahrzeugen detailliert beschreiben, was für KI-Anbieter, die Modelle zur Verschlechterung von Komponenten erstellen, von grundlegender Bedeutung ist.
Event streams
Der Datensatz enthält Ereignisströme von Tausenden von Ladestationen, die granulare Daten über Lastprofile und Ladezeiten liefern, die für die Vorhersage von Infrastrukturbelastungen und Wartungsbedarf unerlässlich sind.
Industrial data
Mobilityhouse sammelt Industriedaten über stationäre Batteriespeicher, einschließlich Entladezyklen und Kapazität, und bietet damit einen wertvollen Stellvertreter für die Modellierung der langfristigen Batteriezustands von Fahrzeugen.
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
Mobilityhouse 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 size was estimated at $4.66 billion in 2024, with a projected CAGR of 17.5% (2025-2034) (source: Global Market Insights Inc.). Investment score 48.0/100 (confidence 0.49). Recommended action: Acquire.
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