Dataset opportunity
Swobbee — Mobilitäts-Telemetrie-Datensatz-Gelegenheit
Moderater Mobilitäts-Telemetrie-Datensatz im Besitz von Swobbee, 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)
Globaler Markt für vorausschauende Wartung = 10,6 Milliarden US-Dollar im Jahr 2024, CAGR 35,1 %.
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.
- 🧑💻Hiring a data role
Rekrutierung für technische Rollen mit Schwerpunkt auf Systemüberwachung und -optimierung
source ↗
Profile
Dataset profile
Type
Mobilitäts-Telemetrie-Datensatz
Modality
Zeitreihe
Sector
Mobilität
Volume
Moderat
Freshness
Echtzeit
Rarity
Hoch (proprietär)
Accessibility
Teilweise
Legal
Im Besitz des Unternehmens — sauber zu lizenzieren
Buyer persona
Anbieter von industrieller KI und Wartungsoptimierung
Swobbee besitzt einen Mobilitäts-Telemetrie-Datensatz, der aus Zeitreihendaten seines Netzwerks von Batteriewechselstationen besteht. Dies umfasst reichhaltige `geo_data`, `industrial_data` und `iot_data`, die die Batterieleistung, Nutzungsmuster und Hardwaregesundheit detailliert beschreiben, was ihn für die Entwicklung und Schulung von vorausschauenden Wartungsalgorithmen zur Vorhersage von Geräteausfällen und zur Optimierung des Batterielebenszyklus besonders geeignet macht.
Der Wert dieser Daten wird durch den boomenden globalen Markt für vorausschauende Wartung unterstrichen, der auf 10,6 Milliarden US-Dollar im Jahr 2024 geschätzt wird, mit einer CAGR von 35,1 %. [6] Diese wachstumsstarke Nachfrage macht den Datensatz für KI-Käufer äußerst wertvoll. Während der Zugriff an physische IoT-Hardware gebunden ist und möglicherweise die Navigation durch Multi-Marken-Batterievereinbarungen erfordert, vereinfacht die nicht-personenbezogene, industrielle Natur der Daten die DSGVO-Konformität und bietet einen direkten Weg zu einer hochwertigen KI-Anwendung mit erheblicher Seltenheit. ⚠ Sorgfaltspflicht (wertvolle Daten, Verhandlungszugang): Daten sind an physische IoT-Hardware (Wechselstationen) gebunden; Daten von Multi-Marken-Batterien erfordern möglicherweise die Prüfung von Herstellervereinbarungen; Betriebsdaten sind hauptsächlich industriell/technisch (nicht DSGVO) · Unternehmen: unabhängig.
Scoring
Scored dimensions
Explainable, evidence-based dimensions (0–100). The radar shows the investment axes.
Diese Evidenz beweist, dass Swobbee einen proprietären Telemetrie-Datensatz besitzt, der die reale Leistung und Degradation von Mikromobilitäts-Batterien in einem Live-Netzwerk erfasst. Für Anbieter von industrieller KI ist dies eine seltene Quelle von Ground-Truth-Daten, die für den Aufbau und die Validierung fortschrittlicher vorausschauender Wartungsalgorithmen unerlässlich ist. In einem Markt für vorausschauende Wartungslösungen, der jährlich um über 35 % wächst und 2024 10,6 Milliarden US-Dollar erreichen wird, bieten diese einzigartigen IoT-Daten zur Batteriegesundheit, zu Nutzungsmustern und zur Ladeinfrastruktur einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil zur Optimierung der Lebensdauer von Anlagen und der betrieblichen Effizienz.
See dimension details ↓- 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 Demand95
Die KI-Käufernachfrage wird durch das schnelle Wachstum des Marktes für vorausschauende Wartung angetrieben, der mit einer CAGR von 35,1 % expandiert und einen starken Bedarf an spezialisierten industriellen IoT-Daten schafft. [6]
How strongly AI builders and companies are likely to want this data, based on market signals. - 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 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. - Legal Accessibility50
Eingeschränkt/Unbekannt
How legally easy the data is to obtain and use — open/API access scores high; PII or regulated data scores low. - Acquisition Feasibility44
Geringe 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 License92
Eigentum=Unternehmenseigentum, 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 Datennachfragesignal (1 Typ)
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 Audit83
⚠ Überprüfung — Swobbees Kerngeschäft ist Battery-as-a-Service, umfasst aber ein Software-Dashboard für Flotten- und Batteriemanagement, was es zu einem Intelligence-Anbieter und nicht nur zu einem Datenspeicher macht. Probleme: Das Kernproduktangebot des Unternehmens umfasst ein 'Software-Dashboard und eine App' zur Verwaltung von Batteriepopulationen. [3]; Das Betreiber-Dashboard bietet Stationsübersichten, Wechseldatenhistorie und Benutzerverwaltung. [4]; Ihre Cloud-Plattform wird als 'End-to-End-Batteriemanagement- und Ladelösung' mit 'Datenanalyse'-Funktionen und verschiedenen API-Schnittstellen beschrieben (Grap; Dieser Verkauf von Intelligenz/Analysen als Teil ihrer Dienstleistung bedeutet, dass sie keine 'ruhende Daten'-Gelegenheit sind und bereits auf dem Markt sind.
- Deep Qualification90
✓ Bestanden — Swobbee betreibt ein Batteriewechsel-as-a-Service-Netzwerk und ist damit ein Datenhalter wertvoller Telemetriedaten. Das Eigentum ist gemischt, da einige Batterien Kunden in privaten Stationseinrichtungen gehören. Obwohl die Lizenzierung vertraglich sauber erscheint, macht die Einbeziehung von Benutzerstandortdaten sie DSGVO-sensibel und erfordert sorgfältige Handhabung.
Evidence
Dataset evidence & lineage
What the typed evidence proves the company holds — reframed for clarity and set against the market.
IoT / sensor data
Der Datensatz enthält granulare Zeitreihen-IoT-Daten, die den State of Health (SoH), die Temperatur und die Ladezyklen der Batterie detailliert beschreiben, was für die Entwicklung prädiktiver Modelle, die den Ausfall von Komponenten bei verschiedenen Hardwareherstellern vorhersagen können, von entscheidender Bedeutung ist.
Geospatial data
Er enthält tabellarische geospatiale Daten zur Nutzung von Wechselstationen in großen städtischen Zentren, die wesentlichen Kontext zu Nachfragemustern und betrieblicher Intensität liefern, die sich direkt auf den Anlagenverschleiß und die Wartungspläne auswirken.
Industrial data
Die Sammlung umfasst industrielle Zeitreihen-Daten zum Energieverbrauch und zur Netzlast, die es KI-Modellen ermöglichen, nicht nur einzelne Anlagen, sondern die gesamte intelligente Ladeinfrastruktur auf Effizienz und Ausfallsicherheit zu optimieren.
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
Swobbee 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 Market = $10.6 billion in 2024, CAGR 35.1% (source: MarketsandMarkets™). Investment score 48.0/100 (confidence 0.49). Recommended action: Acquire.
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