Datensatz-Möglichkeit
Shippeo — Gelegenheit für Mobilitätsereignis-Datensatz
Großer Datensatz von Mobilitätsereignissen, gehalten von Shippeo, nutzbar für Prognosen und Anomalieerkennung.
Score
73.7
Der Score (0–100) kombiniert gewichtete Dimensionen – Datensatz-Seltenheit, Trainingswert, Käufernachfrage, Nachweisstärke und Recht zur Lizenzierung. 70+ ist deal-bereit. Die bewerteten Dimensionen unten zeigen die Aufschlüsselung.Vertrauen
65%
Aktion
Datenaustauschvereinbarung
Die empfohlene Deal-Struktur für diesen Datensatz: Erwerb (vollständiger Kauf), Lizenz (bezahlte Nutzungsrechte), Datenfreigabevereinbarung (kontrollierter Zugriff, keine Eigentumsübertragung), Partnerschaft (gemeinsame Entwicklung) oder Annotationsprogramm (Labeling). Ausgewählt basierend auf Datenbesitz, Lizenzkomplexität und Zugänglichkeit.Markt
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 %.
Aktuelle datierte externe Fakten, die diese Möglichkeit ausgelöst haben – nachvollziehbare Herkunft.
- 📰press2026-06-04
Nominate Your Company for the 2026 AI Excellence in Supply Chain Award
freightwaves.com ↗ - 📰press2026-06-04
NMFTA launches anonymous threat reporting portal for freight fraud and cybercrime
freightwaves.com ↗ - 📰press2026-06-03
Aux RISC 2026, France Supply Chain pré-annonce un Prix Jean-Michel Guarneri
supplychainmagazine.fr ↗
Lineage
Wie dieser Lead abgeleitet wurde
Die Signal-First-Kette, Ende zu Ende: aktuelle externe Signale → qualifizierte Nische → aufgelöster Dateninhaber → Website-Verifizierung → bewertete Möglichkeit. Jeder Lead ist erklärbar.
Profile
Datensatzprofil
Typ
Mobilitätsereignis-Datensatz
Modalität
Zeitreihen
Sektor
Mobilität
Volumen
Groß
Aktualität
Echtzeit
Seltenheit
Mittel
Zugänglichkeit
Teilweise
Rechtliches
Gemischtes Eigentum — DSGVO-sensitiv (PII-Überprüfung)
Käufer-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
Bewertete Dimensionen
Erklärbare, evidenzbasierte Dimensionen (0–100). Das Radar zeigt die Investitionsachsen.
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
Wie präzise die Daten ein spezifisches, schwer zu ersetzendes Gebiet oder eine Aufgabe ansprechen. Nischen- und gut definierte Daten erzielen höhere Scores als generische. - Dataset Rarity58
proprietäre Domänendaten (Offenheit senkt die Seltenheit)
Wie selten und proprietär die Daten sind. Einzigartige Domänendaten erzielen hohe Scores; offen verfügbare Daten senken diesen. - Dataset Volume70
6 Evidenztreffer
Offensichtlicher Umfang der Daten, abgeleitet aus der Anzahl der Nachweis-Treffer und expliziten Volumenangaben. - Dataset Freshness82
Echtzeit/Streaming
Wie aktuell die Daten bleiben – Echtzeit-/Streaming-Daten erzielen die höchsten Scores, periodische Dumps niedrigere. - Training Value84
Geeignet für Prognosen
Wie nützlich die Daten für den Ziel-KI-Anwendungsfall sind – ihre Eignung für das Modelltraining oder 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.
Wie stark KI-Entwickler und Unternehmen diese Daten wahrscheinlich wünschen, basierend auf Marktsignalen. - Legal Accessibility48
Offener/API-Zugang
Wie rechtlich einfach die Daten zu erhalten und zu nutzen sind – offener/API-Zugriff erzielt hohe Scores; PII oder regulierte Daten niedrigere. - Acquisition Feasibility66
mittlerer Schwierigkeitsgrad, unabhängig
Wie realistisch es ist, die Daten tatsächlich zu erhalten, angesichts der Zugangsschwierigkeiten und der Unternehmensstruktur des Inhabers. - Evidence Strength89
5 Evidenztypen, 6 Treffer
Wie solide der Nachweis ist, dass das Unternehmen diese Daten besitzt – Vielfalt der Nachweistypen und Anzahl der Treffer. - Right to License28
Eigentum=gemischt, Lizenzierung=DSGVO-sensitiv
Ob das Unternehmen die Daten rechtlich lizenzieren kann – basierend auf Eigentum und Lizenzkomplexität. - Corporate Independence90
unabhängig
Ob der Inhaber alleine entscheiden kann – ein unabhängiges Unternehmen erzielt höhere Scores als eine Tochtergesellschaft einer großen Gruppe. - Data Orientation22
0 Daten-Appetit-Signale (0 Typen)
Wie aktiv das Unternehmen in Daten investiert, gemessen an seinen Datenhunger-Signalen (Einstellungen, Produkte, APIs…). - Dormant Data Surplus92
Überschuss=hoch, 3 aktuelle externe Signale — proprietäre Daten über das bereits monetarisierte hinaus
Volumen und Wert proprietärer Daten, die dieses Unternehmen über das hinaus besitzt, was es bereits monetarisiert – der ungenutzte Überschuss, den wir freischalten können. Ein Unternehmen kann einige Einblicke verkaufen UND trotzdem über einen weitaus größeren ungenutzten Vermögenswert verfügen. - 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
Datensatz-Nachweis & Herkunft
Was die eingegebenen Nachweise belegen, die das Unternehmen besitzt – zur Klarheit neu formuliert und am Markt ausgerichtet.
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.
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.