Datensatz-Möglichkeit
Waat — Opportunity für Mobilitäts-Telemetrie-Datensatz
Moderater Mobilitäts-Telemetrie-Datensatz von Waat, nutzbar für vorausschauende Wartung und Anomalieerkennung.
Score
69.6
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
49%
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
Globaler Markt für vorausschauende Wartung = 8,7 Milliarden US-Dollar im Jahr 2023, CAGR 28,5 % (Quelle: Market.us)
Aktuelle datierte externe Fakten, die diese Möglichkeit ausgelöst haben – nachvollziehbare Herkunft.
- 📰press2026-07-07
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supplychaindive.com ↗ - 📰press2026-07-07
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journalauto.com ↗ - 📰press2026-07-07
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journalauto.com ↗ - 📰press2026-07-07
Tarifs en baisse pour la nouvelle Renault Megane E-Tech
journalauto.com ↗ - 📰press2026-07-07
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journalauto.com ↗
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.
Konkrete Nachweise, dass dieses Unternehmen aktiv an Daten interessiert ist – warum es reif für den Deal Room ist.
- 📣Press / announcement
100 Mio. € im September 2025 aufgenommen, um die digitale Expansion und Technologieführerschaft zu beschleunigen.
Quelle ↗ - ✨Signal
Ein Director of Marketing and Digital wurde ernannt, um die digitale Strategie und die Weiterentwicklung der MyWAAT-App zu leiten.
Quelle ↗ - 📦Data product
Die MyWAAT-App verfolgt Verbrauch, Ladehistorie und Echtzeit-Stationsverfügbarkeit für über 40.000 Nutzer.
Quelle ↗
Profile
Datensatzprofil
Typ
Mobilitäts-Telemetrie-Datensatz
Modalität
Zeitreihen
Sektor
Mobilität
Volumen
Moderat
Aktualität
Echtzeit
Seltenheit
Hoch (proprietär)
Zugänglichkeit
Eingeschränkt
Rechtliches
Gemischtes Eigentum — DSGVO-sensibel (PII-Überprüfung)
Käufer-Persona
Anbieter von industrieller KI und Wartungsoptimierung
Waat besitzt einen wertvollen Mobilitäts-Telemetrie-Datensatz, strukturiert als Zeitreihen-Evidenz. Dieser Datensatz integriert Geo-Daten, IoT-Betriebsdaten von Ladestationen und Transaktionsdaten und bietet so einen umfassenden Einblick in die Gerätenutzung und -leistung. Diese reichhaltigen, facettenreichen Daten sind ideal für die Entwicklung eines KI-Anwendungsfalls für vorausschauende Wartung, die Antizipation von Hardwareausfällen im Netzwerk von 70.000 Partnerstationen und die Optimierung von Reparaturplänen.
Der globale Markt für vorausschauende Wartung ist beträchtlich und wächst rasant, geschätzt auf 8,7 Milliarden US-Dollar im Jahr 2023 und prognostiziert mit einer CAGR von 28,5 %. [11] Trotz bekannter Zugangskomplexitäten, wie der Anwesenheit von PII, Vereinbarungen mit Drittanbietern und jüngsten Bewertungsänderungen, bieten die Seltenheit und Tiefe dieser realen Betriebsdaten einen erheblichen Wettbewerbsvorteil. Für KI-Käufer ist der Erwerb dieses Datensatzes eine strategische Investition, um von einem wachstumsstarken Markt zu profitieren. ⚠ Sorgfaltspflicht (wertvolle Daten, Verhandlungszugang): Daten enthalten PII, einschließlich Nutzer-Ladeorte, Gewohnheiten und Zahlungsdetails (DSGVO-sensibel).; Eigentum an Daten von 70.000 Partnerstationen ist wahrscheinlich aggregiert und unterliegt Vereinbarungen mit Dritten.; Das Unternehmen hat kürzlich 100 Mio. € aufgenommen, was die Bewertung erhöht und die Bedingungen für den Datenzugang potenziell erschwert. · Unternehmen: unabhängig.
Scoring
Bewertete Dimensionen
Erklärbare, evidenzbasierte Dimensionen (0–100). Das Radar zeigt die Investitionsachsen.
Diese Evidenz beweist, dass Waat einen proprietären, multimodalen Datensatz besitzt, der die reale Leistung eines groß angelegten EV-Ladenetzwerks detailliert beschreibt. Die Daten kombinieren granulare Zeitreihen-Sensormesswerte mit reichhaltigem geografischem und transaktionalem Kontext von über 70.000 Punkten und 40.000 Nutzern. Für KI-Anbieter im schnell wachsenden 8,7-Milliarden-Dollar-Markt für vorausschauende Wartung ist dies ein entscheidender Vermögenswert für das Training von Modellen, die Hardwareausfälle vorhersagen, die Verfügbarkeit optimieren und Betriebskosten für Ladeinfrastruktur senken können.
See dimension details ↓- Dataset Specificity90
dominante 'iot_data', 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 Rarity82
Proprietäre Domänendaten
Wie selten und proprietär die Daten sind. Einzigartige Domänendaten erzielen hohe Scores; offen verfügbare Daten senken diesen. - Dataset Volume52
3 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 vorausschauende Wartung
Wie nützlich die Daten für den Ziel-KI-Anwendungsfall sind – ihre Eignung für das Modelltraining oder Fine-Tuning. - Buyer Demand95
Die Nachfrage von KI-Käufern ist außergewöhnlich hoch, angetrieben durch das schnelle Marktwachstum mit einer CAGR von 28,5 %, was einen dringenden Bedarf an granularen, realen Telemetriedaten zur Erstellung effektiver prädiktiver Modelle schafft. [11]
Wie stark KI-Entwickler und Unternehmen diese Daten wahrscheinlich wünschen, basierend auf Marktsignalen. - Legal Accessibility0
PII/reguliert
Wie rechtlich einfach die Daten zu erhalten und zu nutzen sind – offener/API-Zugriff erzielt hohe Scores; PII oder regulierte Daten niedrigere. - Acquisition Feasibility0
Mittelschwere Schwierigkeit, unabhängig
Wie realistisch es ist, die Daten tatsächlich zu erhalten, angesichts der Zugangsschwierigkeiten und der Unternehmensstruktur des Inhabers. - Evidence Strength62
3 Evidenztypen, 3 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 Orientation73
3 Datennachfragesignale (3 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 Audit92
✓ gutes Ziel — Waat ist ein gutes Ziel, da es sich um ein operatives Unternehmen handelt, das EV-Ladestationen installiert und verwaltet und wertvolle Telemetriedaten als Nebenprodukt seiner Kerndienstleistung generiert, nicht als Hauptprodukt. Probleme: Das Unternehmen wird als 'Entreprise de Taille Intermédiaire (ETI)' eingestuft, was am oberen Ende einer KMU liegt, mit 100-199 Mitarbeitern. [1, 13]; Kundenrezensionen sind gemischt, wobei einige Kunden Probleme mit der Servicezuverlässigkeit und dem Kundensupport melden, was auf operative Herausforderungen hindeuten könnte. [2, 4, 5]
- Deep Qualification90
✓ bestanden — Waat ist ein Betreiber von EV-Ladeinfrastruktur, kein Datenverkäufer. Der 'Mobilitäts-Telemetrie-Datensatz' ist ein kohärentes Nebenprodukt seiner Kerndienstleistung. Eine kürzlich erfolgte Finanzierung von 100 Mio. € bestätigt seine Wachstumskurve, aber der Datenzugang ist durch die DSGVO und eine komplexe Eigentümerstruktur, die Endnutzer und Immobilieneigentümer einschließt, eingeschränkt.
Evidence
Datensatz-Nachweis & Herkunft
Was die eingegebenen Nachweise belegen, die das Unternehmen besitzt – zur Klarheit neu formuliert und am Markt ausgerichtet.
IoT / sensor data
Diese Evidenz deutet auf das Vorhandensein von granularen Zeitreihen-Sensordaten von EV-Ladegeräten hin, die Leistungskurven und Energieverbrauch erfassen, was für das Training von Algorithmen zur Erkennung von Fehlersignaturen und zur Vorhersage von Wartungsbedarf unerlässlich ist.
Geospatial data
Der Datensatz enthält tabellarische Standortdaten für über 70.000 Ladepunkte, die es Modellen ermöglichen, Leistung und Ausfallraten mit spezifischen geografischen und standortspezifischen Variablen wie Wohn- oder Geschäftsnutzung zu korrelieren.
Transaction data
Diese Evidenz weist auf detaillierte Transaktionsdatensätze von über 40.000 Nutzern hin, die als starker Indikator für Nutzungshäufigkeit und Auslastung dienen und genauere, verhaltensbasierte Wartungsvorhersagen ermöglichen.
Marketplace
Dataset details
Detailed schema & sample available on access request.
Coverage
Scanned sources
Deliverable
Premium dataset report
Waat 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 = $8.7 Billion in 2023, CAGR 28.5% (source: Market.us). Investment score 69.6/100 (confidence 0.49). Recommended action: Data Sharing Agreement.