Dataset opportunity
Zunder — Mobilitäts-Telemetrie-Datensatz-Gelegenheit
Moderater Mobilitäts-Telemetrie-Datensatz von Zunder, nutzbar für vorausschauende Wartung und Anomalieerkennung.
Score
74.3
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
56%
Action
Datenweitergabevereinbarung
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 = 9,21 Mrd. USD im Jahr 2025, CAGR 26,19 %.
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.
- 🤝Data partnership
Interoperabilitäts-Partnerschaften mit Gireve und Hubject, die einen Echtzeit-Datenaustausch erfordern
source ↗
Profile
Dataset profile
Type
Mobilitäts-Telemetrie-Datensatz
Modality
Zeitreihen
Sector
Mobilität
Volume
Moderat
Freshness
Echtzeit
Rarity
Hoch (proprietär)
Accessibility
Eingeschränkt
Legal
Im Besitz des Unternehmens — DSGVO-sensibel (Überprüfung personenbezogener Daten)
Buyer persona
Anbieter von industrieller KI und Wartungsoptimierung
Zunder besitzt einen Mobilitäts-Telemetrie-Datensatz, der als Zeitreihen-Daten strukturiert ist und Event-Streams, Geodaten, IoT-Daten und Transaktionsdaten aus seinem EV-Ladenetzwerk enthält. Diese reichhaltige Kombination aus operativen, transaktionalen und Sensordaten bietet eine umfassende Grundlage für die Entwicklung und das Training von vorausschauenden Wartungsmodellen, die die Antizipation von Hardwareausfällen und die Optimierung von Wartungsplänen für Ladestationen ermöglichen.
Der globale Markt für vorausschauende Wartung hatte 2025 einen Wert von 9,21 Milliarden US-Dollar und wird voraussichtlich mit einer CAGR von 26,19 % wachsen. [10] Während der Zugriff auf den Datensatz der DSGVO, nationalen Sicherheitsbedenken und potenziellen Investorenbeschränkungen unterliegt, bieten die Seltenheit und Tiefe dieser realen operativen Daten einen erheblichen Wettbewerbsvorteil für KI-Käufer, die hochpräzise prädiktive Modelle in einem schnell wachsenden Markt aufbauen möchten. ⚠ Sorgfaltspflicht (wertvolle Daten, Verhandlungszugang): Benutzerbezogene Ladehistorie unterliegt strengen DSGVO-Schutzbestimmungen für personenbezogene Daten; Infrastrukturdaten können nationale Sicherheits- oder Netzstabilitätsbedenken aufweisen; Mögliche Datenweitergabebeschränkungen durch den Hauptinvestor Mirova (Natixis IM) · Unternehmen: unabhängig.
Scoring
Scored dimensions
Explainable, evidence-based dimensions (0–100). The radar shows the investment axes.
Diese Evidenz beweist, dass Zunder einen seltenen, proprietären Datensatz von realen EV-Telemetriedaten aus seinem aktiven Ladenetzwerk in Südeuropa besitzt. Die Kernstärke der Daten sind detaillierte Zeitreihenprotokolle von Ultraschnellladeereignissen, die direkt die Entwicklung fortschrittlicher Modelle für vorausschauende Wartung und Batteriedegradation ermöglichen. Für Anbieter von industrieller KI ist dies eine einzigartige Gelegenheit, Trainingsdaten zu erwerben, die einen kritischen Bedarf im schnell wachsenden globalen Markt für vorausschauende Wartung decken, der bis 2025 voraussichtlich 9,21 Mrd. USD erreichen wird.
See dimension details ↓- Dataset Specificity100
dominante 'iot_data', Sektor Mobilität, 4 spezifische Typen
How sharply the data targets a specific, hard-to-substitute domain or task. Niche, well-defined data scores higher than generic. - Dataset Rarity94
Proprietäre Domänendaten
How scarce and proprietary the data is. Unique domain data scores high; openly available data lowers it. - Dataset Volume58
4 Treffer
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 Value94
Geeignet für vorausschauende Wartung
How useful the data is for the target AI use-case — its fit for model training or fine-tuning. - Buyer Demand90
Die Nachfrage von KI-Käufern ist hoch, angetrieben durch das schnelle Wachstum des Marktes für vorausschauende Wartung, der voraussichtlich mit einer CAGR von 26,19 % wachsen wird. [10]
How strongly AI builders and companies are likely to want this data, based on market signals. - Legal Accessibility0
Personenbezogene Daten/reguliert
How legally easy the data is to obtain and use — open/API access scores high; PII or regulated data scores low. - Acquisition Feasibility0
Mittlere Schwierigkeit, unabhängig
How realistic it is to actually obtain the data, given access difficulty and the holder's corporate structure. - Evidence Strength74
4 Evidenztypen, 4 Treffer
How solid the proof is that the company holds this data — diversity of evidence types and number of hits. - Right to License62
Eigentum=firmeneigen, 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 Orientation39
1 Datensignale (1 Typen)
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 wurde
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 Audit67
✓ gutes Ziel — Zunder ist ein gutes Ziel, da es ein großes physisches EV-Ladenetzwerk betreibt und eine proprietäre Telemetriedatensatz als Nebenprodukt generiert, aber seine bestehende SaaS-Plattform für das Management von Drittanbieter-Ladegeräten deutet auf eine teilweise Datenmonetarisierungsstrategie hin, die das Potenzial für 'schlafende Daten' reduziert. Probleme: Das Unternehmen bietet eine 'SaaS-Plattform' zum 'Verwalten und Monetarisieren Ihrer Elektro-Ladepunkte' an, was darauf hindeutet, dass es bereits im Softwareverkauf tätig ist; Ihr erklärtes Ziel ist es, 'bis 2025 mehr als 40.000 Ladepunkte über seine Plattform zu verwalten', was dem 10-fachen der Anzahl entspricht, die sie besitzen wollen, was einen starken Fokus zeigt; Das Unternehmen wurde gegründet, um Software für das Ladepunktmanagement zu entwickeln, bevor es das physische Netzwerk aufbaute, daher sind Daten/Software ein Kernbestandteil ihrer DNA, nicht nur ein
- Deep Qualification90
✓ bestanden — Zunder ist ein Dateninhaber, der sein eigenes EV-Ladenetzwerk betreibt und eine SaaS-Plattform für andere Betreiber verkauft, wodurch als Nebenprodukt ein reichhaltiger Telemetriedatensatz generiert wird. Eine Finanzierung von 225 Mio. € im Juli 2024 zur Finanzierung einer massiven Expansion macht es zu einem erstklassigen Ziel, obwohl seine Daten eine Mischung aus proprietären und kundenbezogenen Daten sind und der DSGVO unterliegen.
Evidence
Dataset evidence & lineage
What the typed evidence proves the company holds — reframed for clarity and set against the market.
IoT / sensor data
Dieser Datensatz enthält granulare Echtzeit-Zeitreihendaten, die die elektrische Leistung der Ladehardware erfassen, einschließlich Leistungsabgabe und Spannungsschwankungen, was für die Vorhersage von Komponentenfehlern unerlässlich ist.
Event streams
Er enthält detaillierte technische Ereignisprotokolle, die dokumentieren, wie verschiedene EV-Modelle auf Ultraschnellladung reagieren, und liefert wertvolle Ground-Truth-Daten für das Training von KI-Modellen, die die Batteriedegradation vorhersagen.
Geospatial data
Der Datensatz liefert hochauflösende tabellarische Daten über EV-Verkehrsflüsse und Auslastungsmuster von Stationen, die es Käufern ermöglichen, reale Betriebsbelastungen zu modellieren und Wartungslogistik zu optimieren.
Transaction data
Er bietet aggregierte Transaktionsdaten, die Ladehäufigkeit und Energieverbrauch nach Fahrzeugtyp detailliert beschreiben und so wichtigen Kontext zu Nutzungsmustern für eine genauere prädiktive Modellierung liefern.
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
Zunder 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 = $9.21B in 2025, CAGR 26.19% (source: Precedence Research). Investment score 74.3/100 (confidence 0.56). Recommended action: Data Sharing Agreement.
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