Dataset opportunity
Pme Express — Mobilitäts-Event-Datensatzmöglichkeit
Moderater Datensatz zu Mobilitätsereignissen, gehalten von Pme Express, nutzbar für Prognosen und Anomalieerkennung.
Score
68.3
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
Globaler Markt für Transportanalysen = 12,61 Mrd. USD im Jahr 2024, CAGR 23,8 % (Quelle: Grand View Research). [15]
Recent dated external facts that triggered this opportunity — auditable provenance.
- 📰press2026-06-11
Distribution automobile : l’heure délicate des successions familiales
journalauto.com ↗ - 📰press2026-06-11
Stellantis dope une Charger avec une batterie solide
journalauto.com ↗ - 📰press2026-06-10
Harley-Davidson to reshore Revolution Max engine production
manufacturingdive.com ↗ - 📰press2026-06-10
Razor reshapes supply chain to weather Trump-era China tariffs
manufacturingdive.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.
Profile
Dataset profile
Type
Mobilitäts-Event-Datensatz
Modality
Zeitreihe
Sector
Mobilität
Volume
Moderat
Freshness
Echtzeit
Rarity
Hoch (proprietär)
Accessibility
Eingeschränkt
Legal
Im Besitz des Unternehmens — DSGVO-sensibel (PII-Überprüfung)
Buyer persona
Quant-Fonds & KI-Teams für Nachfrageprognosen
Pme Express hält einen wertvollen Mobilitäts-Event-Datensatz, der als Zeitreihe strukturiert ist. Dieser Datensatz kombiniert auf einzigartige Weise `event_streams`, `geo_data` und `transaction_data` und bietet so einen umfassenden Einblick in Mobilitätsoperationen. Seine granulare, zeitgestempelte Natur macht ihn für den Anwendungsfall Prognose von KI-Käufern außergewöhnlich gut geeignet, da er die Entwicklung von Modellen zur Vorhersage von Lieferzeiten, zur Optimierung von Routen und zur Antizipation von Nachfrageschwankungen ermöglicht.
Der Markt, den diese Daten bedienen, Transportation Analytics, ist beträchtlich und wächst rapide, bewertet mit 12,61 Milliarden US-Dollar im Jahr 2024 mit einer prognostizierten CAGR von 23,8 %. [15] Obwohl die Daten PII enthalten, die eine strenge Anonymisierung erfordern, und möglicherweise eine Konsolidierung aus Legacy-TMS erforderlich ist, sind seine operationale Seltenheit und Tiefe sehr gefragt. Für einen KI-Käufer rechtfertigt der strategische Wert der Erzielung prädiktiver Genauigkeit in der Logistik die Investition in die Bewältigung dieser Zugangsherausforderungen. ⚠ Sorgfaltspflicht (wertvolle Daten, Verhandlungszugang): Enthält PII (Namen und Adressen von Absender/Empfänger), die eine strenge Anonymisierung erfordern; Daten sind wahrscheinlich in Legacy-Transportmanagementsystemen (TMS) gespeichert; Betriebsdatenprotokolle erfordern möglicherweise eine Konsolidierung aus verschiedenen regionalen Lieferzentren · Unternehmen: unabhängig.
Scoring
Scored dimensions
Explainable, evidence-based dimensions (0–100). The radar shows the investment axes.
Diese Beweise belegen kollektiv, dass Pme Express einen proprietären, hochfrequenten Datensatz besitzt, der den Puls des europäischen Expressfrachtverkehrs durch Zeitreihen-Event-Streams, geografische Handelsströme und historische Versandvolumina erfasst. Diese hochgradig seltenen Daten sind ein direkter Input für hochentwickelte Prognosemodelle, die von Quant-Fonds und KI-Teams zur Vorhersage der Wirtschaftsaktivität und der Veränderungen in der Lieferkette verwendet werden. In einem schnell wachsenden Markt für Transportanalysen (prognostiziert auf 12,61 Mrd. USD im Jahr 2024) bietet dieser Datensatz einen deutlichen Informationsvorteil zur Generierung von Alpha und zur Optimierung der Logistik.
See dimension details ↓- Dataset Specificity90
dominante 'event_streams', 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 Prognosen
How useful the data is for the target AI use-case — its fit for model training or fine-tuning. - Buyer Demand92
Der Markt für Mobility as a Service (MaaS), ein Hauptabnehmer von Mobilitätsdaten für KI-gestützte Nachfrageprognosen, wird voraussichtlich mit einer CAGR von 33,65 % von 2025 bis 2032 wachsen. [6]
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 License62
Eigentum=besessen, 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. - Data Orientation56
2 Datensignale (2 Typen)
How actively the company invests in data, measured by its data-appetite signals (hires, products, APIs…). - Dormant Data Surplus70
Überschuss=mittel, 4 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 — PME Express ist ein ausgezeichnetes Ziel, da es sich um ein operatives KMU im Expressverkehr und in der Logistik mit eigener Flotte handelt, das proprietäre Mobilitätsdaten als Nebenprodukt seines Kerngeschäfts generiert und keine Anzeichen für den Verkauf dieser Daten zeigt.
Evidence
Dataset evidence & lineage
What the typed evidence proves the company holds — reframed for clarity and set against the market.
Event streams
Dieser Beweistyp besteht aus Zeitreihen-Daten, die Lieferereignisse und Zeitstempel für Sendungen verfolgen und ein hochfrequentes Signal für Prognosemodelle liefern, die die Wirtschaftsaktivität überwachen.
Geospatial data
Diese tabellarischen Daten enthalten proprietäre Ursprungs-Zielort-Paare für Fracht und enthüllen entscheidende kommerzielle Handelsstrom-Muster in ganz Europa für die Lieferkettenanalyse.
Transaction data
Diese tabellarischen Daten liefern historische Versandvolumina und Paketdetails, segmentiert nach Branchensektor, und ermöglichen so granulare, branchenspezifische Nachfrageprognosen.
Marketplace
Dataset details
Geographic coverage
Europe
Time range
Real-time
Update frequency
Real-time
Delivery
API
Formats
Time Series, Event Streams, Geo Data, Transaction Data
License
One-time license for AI forecasting and related transportation analytics use cases, subject to strict PII anonymization and usage restrictions.
Personal data
Contains 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 proprietary, high-rarity mobility event dataset offers a unique time-series view of European express freight, directly feeding high-demand AI forecasting use cases in the rapidly growing transportation analytics market. The inclusion of PII necessitates robust anonymization, impacting liquidity but underscoring the data's sensitivity and value.
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
Pme Express Mobility Event — a Moderate mobility event dataset (Time Series modality) in the mobility domain. Primary AI use-case: Forecasting. Market signal: Global Transportation Analytics market = $12.61B in 2024, CAGR 23.8% (source: Grand View Research). [15]. Investment score 68.3/100 (confidence 0.49). Recommended action: Data Sharing Agreement.
From the marketplace
Explore live data opportunities
Scsglobalservices — Datensatzmöglichkeit für Inspektionsberichte
View opportunity →GesundheitswesenArtoptical — Gelegenheit für medizinische Bildgebungsdatensätze
View opportunity →andereEdgecomenergy — Gelegenheit für Sensor-Telemetrie-Datensatz
View opportunity →Data Academy
Learn before you deal
- Wie läuft eine Datentransaktion ab3 min read
- Was Sie verkaufen dürfen3 min read
- 5 Fehler, die Käufer abschrecken3 min read