Dataset opportunity
Shippeo — Gelegenheit für Mobilitätsereignis-Datensatz
Großer Datensatz von Mobilitätsereignissen, gehalten von Shippeo, nutzbar für Prognosen und Anomalieerkennung.
Score
73.7
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
65%
Action
Datenaustauschvereinbarung
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
Der globale Markt für Echtzeit-Transporttransparenzplattformen wurde 2024 auf 4,2 Milliarden US-Dollar geschätzt und soll bis 2033 18,7 Milliarden US-Dollar erreichen, mit einer robusten CAGR von 17,8 %.
Recent dated external facts that triggered this opportunity — auditable provenance.
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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
Mobilitätsereignis-Datensatz
Modality
Zeitreihen
Sector
Mobilität
Volume
Groß
Freshness
Echtzeit
Rarity
Mittel
Accessibility
Teilweise
Legal
Gemischtes Eigentum — DSGVO-sensitiv (PII-Überprüfung)
Buyer persona
Quant-Fonds & KI-Teams für Nachfrageprognosen
Shippeo verfügt über einen umfangreichen Mobilitätsereignis-Datensatz, hauptsächlich in einer Zeitreihen-Modalität, belegt durch `data_dictionary`, `downloads`, `event_streams`, `geo_data` und `iot_data`. Diese granularen Echtzeitdaten zu Transportereignissen sind für Prognose-Anwendungen von großem Wert und ermöglichen prädiktive Analysen für Logistik und Lieferkettenoptimierung.
Der Markt für solche Daten ist beträchtlich, wobei der Markt für Echtzeit-Transporttransparenzplattformen im Jahr 2024 auf 4,2 Milliarden US-Dollar geschätzt wird und voraussichtlich mit einer CAGR von 17,8 % auf 18,7 Milliarden US-Dollar bis 2033 wachsen wird. Die Nachfrage von KI-Käufern nach KI-gesteuerten Prognosetools ist stark, da diese Prognosefehler um 20-50 % reduzieren und den Lagerbestand erheblich optimieren können. Trotz Komplexitäten wie teilweise kundenbezogenen Daten und strenger DSGVO- und TISAX-Konformität unterstreichen diese Faktoren die hochwertigen, sicheren und konformen Daten, die sie für die strategische Lieferkettentransparenz und operative Effizienz außerordentlich wertvoll machen. ⚠ Sorgfaltspflicht (wertvolle Daten, Zugang zur Verhandlung): Daten sind teilweise kundenbezogen, was sorgfältige Datenverarbeitungsvereinbarungen erfordert.; Strenge DSGVO- und TISAX-Konformität, die hohe Sicherheits- und Datenschutzstandards anzeigt.; Daten werden nach dem 'Need-to-know'-Prinzip gesammelt, wobei die Nachverfolgung auf die Dauer der Fahrt beschränkt ist. · Unternehmen: unabhängig.
Scoring
Scored dimensions
Explainable, evidence-based dimensions (0–100). The radar shows the investment axes.
Shippeo besitzt nachweislich einen riesigen Bestand an Echtzeit-Mobilitätsdaten, der jährlich über 90 Millionen Sendungen in 150 Ländern mit detaillierten GPS- und Telematikdaten verfolgt. Dieser reichhaltige Zeitreihen-Datensatz ist perfekt für Prognosen und prädiktive Analysen positioniert und bietet kritische Marktinformationen für Quant-Fonds und KI-Teams für die Nachfrageprognose. Da der globale Markt für Echtzeit-Transporttransparenzplattformen bis 2033 auf 18,7 Milliarden US-Dollar ansteigt, bieten diese Daten einen unvergleichlichen Einblick in die dynamische Lieferkettendynamik und die operative Effizienz, was sie jetzt sehr wertvoll macht.
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 Rarity58
proprietäre Domänendaten (Offenheit senkt die Seltenheit)
How scarce and proprietary the data is. Unique domain data scores high; openly available data lowers it. - Dataset Volume70
6 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 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 KI in der Mobilität, der stark auf Mobilitätsereignis-Datensätze für Prognosen angewiesen ist, wird voraussichtlich mit einer durchschnittlichen jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von 44,6 % von 2026 bis 2035 wachsen, was eine sehr hohe und schnell steigende Nachfrage von KI anzeigt.
How strongly AI builders and companies are likely to want this data, based on market signals. - Legal Accessibility48
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 Feasibility66
mittlerer Schwierigkeitsgrad, unabhängig
How realistic it is to actually obtain the data, given access difficulty and the holder's corporate structure. - Evidence Strength89
5 Evidenztypen, 6 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-sensitiv
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 Daten-Appetit-Signale (0 Typen)
How actively the company invests in data, measured by its data-appetite signals (hires, products, APIs…). - Dormant Data Surplus92
Überschuss=hoch, 3 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 Audit58
⚠ Überprüfung — Shippeo ist ein weltweit führender Anbieter von Echtzeit-Transporttransparenz und bietet eine SaaS-Plattform, die proprietäre Logistikdaten und KI-gestützte Erkenntnisse sammelt, verarbeitet und seinen Kunden zur Verfügung stellt, was direkt den Ausschlusskriterien des ICP für Unternehmen widerspricht, deren Kerngeschäft bereits ist Probleme: Shippeos Kerngeschäft ist der Verkauf von Data-as-a-Service und Intelligenz, was sie gemäß dem ICP zu einem ausgeschlossenen Ziel macht.; Shippeo ist ein gut finanziertes Unternehmen mit über 140 Millionen US-Dollar
Evidence
Dataset evidence & lineage
What the typed evidence proves the company holds — reframed for clarity and set against the market.
Event streams
Dies unterstreicht Shippeos Fähigkeit, Echtzeit-Ereignisströme von GPS und Telematik zu verarbeiten, wobei über 200 Datenparameter für präzise Berechnungen genutzt werden, was für dynamische Prognosen und operative Optimierung von unschätzbarem Wert ist.
Downloads / exports
Dieser Nachweis bestätigt die Verfügbarkeit von exportierbaren Daten in verschiedenen Formaten, was eine nahtlose Integration in diverse Analyseplattformen für benutzerdefinierte Analysen ermöglicht.
IoT / sensor data
Dies bestätigt Shippeos umfangreiche IoT-Datenerfassung, die jährlich über 90 Millionen Sendungen in 150 Ländern verfolgt und damit eine signifikante Skalierung und globale Abdeckung demonstriert, die für umfassende Marktinformationen entscheidend ist.
Geospatial data
Dies weist auf die Einbeziehung von granularen Geodaten hin, die Fahrzeugidentifikation und GPS-Positionen umfassen, was kritische Kontextschichten zum Verständnis von Mobilitätsmustern und Anlagenbewegungen liefert.
Data dictionary
Dies etabliert Shippeos klares Eigentum und aktive Verwaltung der zugrunde liegenden Datenbank, bestätigt deren strukturierte Natur und interne Nutzung zur Entwicklung von Datenprodukten, die Rohdatenextraktion und Algorithmen umfassen, was auf hohe Datenqualität und Nützlichkeit hinweist.
Marketplace
Dataset details
Geographic coverage
Global (150 countries)
Time range
Rolling 12 months (inferred from real-time nature and 90 million shipments annually)
Update frequency
Real-time
Delivery
API
Formats
JSON, CSV
License
One-time license for internal use, AI model training, and forecasting applications. Excludes resale or redistribution.
Personal data
No 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 dataset's value is driven by its granular, real-time mobility event data, crucial for AI-driven forecasting in the rapidly expanding real-time transportation visibility market. Strong demand from AI buyers for predictive tools supports a premium valuation.
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
Shippeo Mobility Event — a Large mobility event dataset (Time Series modality) in the mobility domain. Primary AI use-case: Forecasting. Market signal: The Global Real-Time Transportation Visibility Platform market was valued at $4.2 billion in 2024 and is forecasted to hit $18.7 billion by 2033, growing at a robust CAGR of 17.8%.. Investment score 73.7/100 (confidence 0.65). Recommended action: Data Sharing Agreement.
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