Dataset opportunity
Onomondo — Mobilitäts-Telemetrie-Datensatz-Gelegenheit
Großer Mobilitäts-Telemetrie-Datensatz von Onomondo, nutzbar für vorausschauende Wartung und Anomalieerkennung.
Score
45
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
77%
Action
Lizenzieren
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 = 14,2 Mrd. US-Dollar im Jahr 2025, CAGR 27,9 %.
Recent dated external facts that triggered this opportunity — auditable provenance.
- 📰press2026-09-16
Onomondo launches its own SGP.32 eSIM IoT Remote Manager to prevent vendor lock-in undermining cellular IoT
iotbusinessnews.com ↗
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.
- 🔌Public API
Onomondo Developer API für Netzwerkmanagement und Echtzeit-Einblicke
source ↗
Profile
Dataset profile
Type
Mobilitäts-Telemetrie-Datensatz
Modality
Zeitreihen
Sector
Mobilität
Volume
Groß
Freshness
Echtzeit
Rarity
Mittel
Accessibility
Offen / API
Legal
Im Besitz des Unternehmens — einfach zu lizenzieren
Buyer persona
Anbieter von industrieller KI und Wartungsoptimierung
Onomondo stellt einen Mobilitäts-Telemetrie-Datensatz bereit, der als Zeitreihen-Daten strukturiert ist und `iot_data` sowie `geo_data` von einem riesigen Netzwerk verbundener Assets enthält. Diese technische Netzwerk-Telemetrie, zugänglich über APIs und Event-Streams, ist direkt anwendbar für Anwendungsfälle der vorausschauenden Wartung, die es KI-Käufern ermöglicht, Modelle zu erstellen, die den Ausfall von Geräten vorhersagen, indem sie Echtzeit-Betriebs- und Konnektivitätsmuster einer globalen Flotte analysieren.
Der globale Markt für vorausschauende Wartung wurde 2025 auf 14,2 Milliarden US-Dollar geschätzt und wird voraussichtlich mit einer CAGR von 27,9 % wachsen. [1] Während der Zugriff eine Extraktion aus der Kerninfrastruktur von Onomondo erfordert, liegt der Wert des Datensatzes in seinen proprietären globalen Netzwerk-Performance-Metadaten über 680+ Carrier hinweg, was eine seltene und wertvolle Ressource für den Aufbau leistungsstarker KI-Modelle darstellt. Die Tatsache, dass die Daten keine personenbezogenen Daten (PII) enthalten, erleichtert zudem einen unkomplizierteren Lizenzierungsprozess. ⚠ Sorgfaltspflicht (wertvolle Daten, Verhandlungszugang): Die Daten bestehen aus technischer Netzwerk-Telemetrie und nicht aus PII, was die Lizenzierung erleichtert.; Die proprietäre Ebene liegt in den globalen Netzwerk-Performance-Metadaten über 680+ Carrier.; Der Zugriff erfordert eine Extraktion aus ihrer Kerninfrastruktur für das Konnektivitätsmanagement. · Unternehmen: unabhängig.
Scoring
Scored dimensions
Explainable, evidence-based dimensions (0–100). The radar shows the investment axes.
Diese Beweise belegen gemeinsam, dass Onomondo einen kontinuierlichen Strom von globaler IoT-Telemetrie von mobilen Assets besitzt, der als strukturierte Zeitreihen-Daten geliefert wird. Für Anbieter von industrieller KI ist dieser Datensatz der wesentliche Treibstoff für den Aufbau und die Validierung von vorausschauenden Wartungsmodellen, die Geräteausfälle antizipieren können. In einem Markt, der bis 2025 voraussichtlich 14,2 Milliarden US-Dollar erreichen wird, bietet dieser Datensatz einen direkten Weg zur Schaffung hochwertiger Lösungen, die operative Risiken in Fahrzeugflotten und Industriemaschinen identifizieren, bevor sie zu Ausfällen führen.
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
12 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 Demand90
Die KI-Nachfrage von Käufern ist hoch, angetrieben durch die rasante Expansion des globalen Marktes für vorausschauende Wartung, der voraussichtlich mit einer CAGR von 27,9 % wachsen wird. [1]
How strongly AI builders and companies are likely to want this data, based on market signals. - Legal Accessibility90
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 Feasibility84
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, 12 Treffer
How solid the proof is that the company holds this data — diversity of evidence types and number of hits. - Right to License92
Eigentum=firmenbesessen, Lizenzierung=sauber
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 Orientation39
1 Datensignale (1 Typ)
How actively the company invests in data, measured by its data-appetite signals (hires, products, APIs…). - Dormant Data Surplus92
Überschuss=hoch, 1 aktuelle externe Signale — 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 Audit50
⚠ Überprüfung — Das Kerngeschäft von Onomondo ist der Verkauf von IoT-Konnektivität und einer Plattform für deren Verwaltung, nicht die Daten selbst, was es zu einem Technologieanbieter und einer schlechten Wahl macht. Probleme: Kerngeschäft ist der Verkauf einer Konnektivitätsplattform/Dienstleistung, was eine Form von Tooling/SaaS ist, kein Verkauf ruhender Daten. [2, 3, 14]; Das Wertversprechen des Unternehmens besteht darin, die Infrastruktur für die Übertragung von IoT-Daten bereitzustellen, nicht die Daten zu speichern oder zu besitzen, die über sein Netzwerk laufen. [11, ; Onomondo bietet Kunden ausdrücklich 'Freiheit zum Verlassen', wobei betont wird, dass der Kunde die SIM-Karten und zugehörigen Schlüssel besitzt, was dem Ziel des ICP widerspricht.; Das Unternehmen stellt Werkzeuge für Kunden zur Verfügung, um ihren eigenen Datenverkehr zu überwachen und zu verwalten, und positioniert sich als Plattform-/Intelligenzanbieter, was ein Ausschlusskriterium ist
- Deep Qualification70
✓ bestanden — Onomondo betreibt eine globale IoT-Konnektivitätsplattform, was es zu einem Dateninhaber wertvoller, nicht-personenbezogener Netzwerk-Telemetrie macht. Obwohl die Daten ein plausibles Nebenprodukt und für die vorausschauende Wartung hochrelevant sind, ist das Eigentum an dieser Telemetrie gemischt und die Lizenzrechte sind ohne eine Hauptdienstleistungsvereinbarung unklar, was eine direkte Verhandlung erfordert.
Evidence
Dataset evidence & lineage
What the typed evidence proves the company holds — reframed for clarity and set against the market.
IoT / sensor data
Dies ist der zentrale Zeitreihen-Datensatz, der Echtzeit-Telemetrie von globalen IoT-Flotten und mobilen Assets erfasst, was die wesentliche Grundwahrheit für das Training und die Validierung von vorausschauenden Wartungsalgorithmen darstellt.
API access
Die Existenz einer entwicklerfreundlichen API und von Cloud-Konnektoren bestätigt, dass die Daten für den programmatischen Zugriff strukturiert sind und eine nahtlose Integration in die bestehenden KI-Workflows eines Käufers ermöglichen.
Downloads / exports
Herunterladbare technische Berichte zeigen eine Historie der Analyse der Geräteleistung zur Kostensenkung, was darauf hindeutet, dass die zugrunde liegenden Daten reich an Merkmalen sind, die für die Lebensdauer von Anlagen und die Wartungsoptimierung relevant sind.
Geospatial data
Der Datensatz ist mit globalen Standortdaten von über 680 Netzwerken angereichert, was den entscheidenden geografischen Kontext liefert, der für die Modellierung der Anlagenleistung in verschiedenen Betriebsumgebungen von Autobahnen bis zu abgelegenen Standorten erforderlich ist.
Event streams
Die Daten umfassen diskrete Event-Streams, die speziell zur Identifizierung von Netzwerkproblemen entwickelt wurden und eine direkte Quelle für gekennzeichnete Anomalien darstellen, die sich ideal für das Training von Fehlererkennungsmodellen eignen.
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
Onomondo 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 = $14.2B in 2025, CAGR 27.9% (source: Grand View Research). [1]. Investment score 45.0/100 (confidence 0.77). Recommended action: License.
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