Dataset opportunity
Waat — Opportunity für Mobilitäts-Telemetrie-Datensatz
Moderater Mobilitäts-Telemetrie-Datensatz von Waat, nutzbar für vorausschauende Wartung und Anomalieerkennung.
Score
69.6
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
Datenfreigabevereinbarung
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 = 8,7 Milliarden US-Dollar im Jahr 2023, CAGR 28,5 % (Quelle: Market.us)
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.
- 📣Press / announcement
100 Mio. € im September 2025 aufgenommen, um die digitale Expansion und Technologieführerschaft zu beschleunigen.
source ↗ - ✨Signal
Ein Director of Marketing and Digital wurde ernannt, um die digitale Strategie und die Weiterentwicklung der MyWAAT-App zu leiten.
source ↗ - 📦Data product
Die MyWAAT-App verfolgt Verbrauch, Ladehistorie und Echtzeit-Stationsverfügbarkeit für über 40.000 Nutzer.
source ↗
Profile
Dataset profile
Type
Mobilitäts-Telemetrie-Datensatz
Modality
Zeitreihen
Sector
Mobilität
Volume
Moderat
Freshness
Echtzeit
Rarity
Hoch (proprietär)
Accessibility
Eingeschränkt
Legal
Gemischtes Eigentum — DSGVO-sensibel (PII-Überprüfung)
Buyer 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
Scored dimensions
Explainable, evidence-based dimensions (0–100). The radar shows the investment axes.
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
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. - 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 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]
How strongly AI builders and companies are likely to want this data, based on market signals. - Legal Accessibility0
PII/reguliert
How legally easy the data is to obtain and use — open/API access scores high; PII or regulated data scores low. - Acquisition Feasibility0
Mittelschwere 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 License28
Eigentum=gemischt, Lizenzierung=DSGVO_sensibel
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 Orientation73
3 Datennachfragesignale (3 Typen)
How actively the company invests in data, measured by its data-appetite signals (hires, products, APIs…). - Dormant Data Surplus92
Überschuss=hoch, 5 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 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
Dataset evidence & lineage
What the typed evidence proves the company holds — reframed for clarity and set against the market.
press
- “Après avoir dévoilé sa nouvelle Megane E-Tech, Renault révèle enfin ses tarifs. La berline compacte, qui affiche maintenant une autonomie de 500 km, s'affiche à partir de 37 500 euros. Cela peut même descendre à 29 260 euros avec les aides maximales.”
- “<figure><div><img src="https://imgproxy.divecdn.com/--2mNr43uurbxoELE6Som48pydUz6N0f74OHW13q-V8/g:ce/rs:fill:1600:900:1/Z3M6Ly9kaXZlc2l0ZS1zdG9yYWdlL2RpdmVpbWFnZS9Ub3lvdGFBdXJpc0h5YnJpZEJ1cm5hc3RvblVLLmpwZw==.webp" /></div></figure><p>Legacy automakers have the added complexity of having to run different supply chains for internal combustion engine, hybrid and EV powertrains.</p>”
- “En recul sur le premier semestre 2026, le constructeur sud-coréen relativise ses performances en mettant en avant la qualité de son mix de ventes, la forte progression de l'électrique et un ambitieux calendrier de lancements. Hyundai se prépare à relancer la dynamique de la marque dès la fin de l'année.”
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.
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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
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.
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