Datensatz-Möglichkeit
d-nvest — Opportunity für Mobilitäts-Telemetrie-Datensatz
Moderater Mobilitäts-Telemetrie-Datensatz von Swtchenergy, nutzbar für vorausschauende Wartung und Anomalieerkennung.
Score
45
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
63%
Aktion
Datenfreigabevereinbarung
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 vorausschauende Wartung hatte 2024 einen Wert von 10,93 Milliarden US-Dollar und wird voraussichtlich mit einer jährlichen Wachstumsrate (CAGR) von 26,5 % wachsen (2025-2032). [6]
Aktuelle datierte externe Fakten, die diese Möglichkeit ausgelöst haben – nachvollziehbare Herkunft.
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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
Mobilitäts-Telemetrie-Datensatz
Modalität
Zeitreihen
Sektor
Mobilität
Volumen
Moderat
Aktualität
Echtzeit
Seltenheit
Hoch (proprietär)
Zugänglichkeit
Teilweise
Rechtliches
Gemischtes Eigentum — DSGVO-sensibel (PII-Überprüfung)
Käufer-Persona
Anbieter von industrieller KI und Wartungsoptimierung
Swtchenergy verfügt über einen wertvollen Mobility Telemetry Dataset, der aus Zeitreihendaten seines Ladenetzes für Elektrofahrzeuge besteht. Der Datensatz umfasst `iot_data`, `geo_data` und `event_streams`, die reale Betriebsmetriken erfassen und sich daher hervorragend für die Entwicklung und Schulung von Predictive Maintenance-Modellen zur Antizipation von Geräteausfällen an Ladestationen eignen.
Der Geschäftswert ist erheblich, da diese Daten den globalen Markt für Predictive Maintenance adressieren, der 2024 auf 10,93 Milliarden US-Dollar bewertet wurde und voraussichtlich mit einer CAGR von 26,5 % wachsen wird. [6] Trotz Zugangserschwernissen wie geteiltem Dateneigentum, der Anwesenheit sensibler PII und der Notwendigkeit einer proprietären API-Integration machen die Seltenheit und der Reichtum dieser realen Betriebsdaten ihn zu einem kritischen Vermögenswert für KI-Käufer, die in diesem wachstumsstarken Sektor innovieren wollen. [6] ⚠ Sorgfaltspflicht (wertvolle Daten, Verhandlungszugang): Dateneigentum ist wahrscheinlich mit Immobilieneigentümern (MURBs) und einzelnen Fahrern geteilt; Enthält sensible PII, einschließlich Ladehistorie, Standort und Zahlungsdaten; Der Zugang erfordert technische Integration über ihre proprietäre SWTCH Connect API · Unternehmen: unabhängig.
Scoring
Bewertete Dimensionen
Erklärbare, evidenzbasierte Dimensionen (0–100). Das Radar zeigt die Investitionsachsen.
Öffentliche Beweise bestätigen, dass Swtchenergy einen proprietären, hochgradig seltenen Datenstrom von EV-Ladegerät-Telemetrie erfasst, einschließlich Echtzeit-Leistungsmustern und Fehlerprotokollen. Dieser Datensatz ist ein kritischer Vermögenswert für Anbieter von industrieller KI, die Predictive Maintenance-Modelle entwickeln, und ermöglicht es ihnen, Hardwareausfälle zu diagnostizieren und zu verhindern. In einem globalen Markt, der voraussichtlich 10 Milliarden US-Dollar übersteigen und jährlich um über 26 % wachsen wird, bietet dieser Datensatz einen direkten Weg zur Wertschöpfung durch die Optimierung der Betriebszeit kritischer Ladeinfrastruktur.
See dimension details ↓- Dataset Specificity100
dominante 'iot_data', Sektor Mobilität, 4 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 Rarity70
proprietäre Domänendaten (offen verringert die Seltenheit)
Wie selten und proprietär die Daten sind. Einzigartige Domänendaten erzielen hohe Scores; offen verfügbare Daten senken diesen. - Dataset Volume64
5 Beweistreffer
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 Value94
geeignet für Predictive Maintenance
Wie nützlich die Daten für den Ziel-KI-Anwendungsfall sind – ihre Eignung für das Modelltraining oder Fine-Tuning. - Buyer Demand90
KI-Käufernachfrage ist hoch, angetrieben durch den Bedarf an realen Betriebsdaten zum Aufbau von Modellen für den Predictive Maintenance-Markt, der mit einer CAGR von 26,5 % wächst. [6]
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
mittelschwere Schwierigkeit, unabhängig
Wie realistisch es ist, die Daten tatsächlich zu erhalten, angesichts der Zugangsschwierigkeiten und der Unternehmensstruktur des Inhabers. - Evidence Strength86
5 Beweistypen, 5 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_sensibel
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, 5 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 Audit50
⚠ Überprüfung — Das Kerngeschäft von Swtchenergy ist der Verkauf von intelligenter EV-Ladesoftware und Energiemanagementlösungen, was es zu einem Technologieanbieter macht, der bereits auf dem Markt ist, und nicht zu einem Halter von ruhenden Daten. Probleme: Das Kernprodukt des Unternehmens ist der Verkauf von Intelligenz/Software (SWTCH Cortex, SWTCH Control), was ein Ausschlusskriterium ist.; Das Geschäftsmodell des Unternehmens besteht darin, eine Plattform für Gebäudeeigentümer bereitzustellen, um EV-Ladungen zu verwalten und zu monetarisieren, was eine Form von Data-as-a-Service/Intelligence ist-; Das Unternehmen vermarktet aktiv seine Fähigkeit, durch seine Plattform Einnahmen für Kunden zu generieren, was darauf hindeutet, dass es kein Halter von 'ruhenden' Daten ist.
- Deep Qualification90
✓ bestanden — Die Gelegenheit ist kohärent mit dem Geschäftsmodell des Zielunternehmens, aber der Datenzugang ist aufgrund des gemeinsamen Eigentums mit Immobilieneigentümern und Fahrern sowie strenger Datenschutzbestimmungen (PIPEDA) für persönliche und Fahrzeuginformationen komplex.
Evidence
Datensatz-Nachweis & Herkunft
Was die eingegebenen Nachweise belegen, die das Unternehmen besitzt – zur Klarheit neu formuliert und am Markt ausgerichtet.
Downloads / exports
Diese Beweise deuten darauf hin, dass das Unternehmen Benutzerinteraktionsdaten aus seinen mobilen und Webanwendungen erfasst, die wertvollen Kontext für die Einleitung von Ladesitzungen für die Verhaltensanalyse liefern.
IoT / sensor data
Die Plattform generiert Zeitreihen-IoT-Daten, indem sie Lade- und Entladezyklen von Energie verfolgt und so eine detaillierte Historie des Energieverbrauchs für jede Sitzung erstellt.
Industrial data
Das Unternehmen sammelt industrielle Sensordaten, die elektrische Lasten und Kapazitäten auf Gebäudeebene überwachen und kritischen Kontext für die Betriebsumgebung der Ladehardware liefern.
Event streams
Swtchenergy generiert Echtzeit-Ereignisströme mit umfassenden Diagnoseinformationen, einschließlich Leistungsmustern und Fehlerprotokollen, die für das Training von Algorithmen zur Vorhersage von Ausfällen unerlässlich sind.
Geospatial data
Der Datensatz umfasst geospatiale Daten eines Netzwerks von über 15.000 Ladegeräten, die eine Segmentierung nach Immobilientyp und Standort für die Analyse ermöglichen, um Wartungsmodelle zu verfeinern.
Marketplace
Dataset details
Detailed schema & sample available on access request.
Coverage
Scanned sources
Deliverable
Premium dataset report
Swtchenergy 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 was valued at $10.93 billion in 2024, projected to grow at a CAGR of 26.5% (2025-2032). [6]. Investment score 45.0/100 (confidence 0.63). Recommended action: Data Sharing Agreement.