Dataset opportunity
Agilenville — Oportunidad de Conjunto de Datos de Telemetría de Movilidad
Conjunto de datos de telemetría de movilidad moderada propiedad de Agilenville, utilizable para Mantenimiento Predictivo y Detección de Anomalías.
Score
75.4
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
Acuerdo de Intercambio de Datos
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
Mercado Global de Mantenimiento Predictivo para Vehículos = $4.66 mil millones en 2024, proyectado a alcanzar $23.39 mil millones para 2034, CAGR 17.5% (fuente: Global Market Insights Inc.)
Recent dated external facts that triggered this opportunity — auditable provenance.
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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.
Profile
Dataset profile
Type
Conjunto de Datos de Telemetría de Movilidad
Modality
Series Temporales
Sector
movilidad
Volume
Moderado
Freshness
Tiempo real
Rarity
Alta (propietario)
Accessibility
Restringido
Legal
Propiedad de la empresa — Sensible al GDPR (revisión de PII)
Buyer persona
Proveedores de IA Industrial y optimización del mantenimiento
Agilenville posee un rico Conjunto de Datos de Telemetría de Movilidad en modalidad de Series Temporales, que comprende geo_data, industrial_data, iot_data y transaction_data. Estos datos exhaustivos ofrecen información granular sobre el rendimiento del vehículo, las condiciones operativas y la logística de entrega, lo que los hace excepcionalmente adecuados para desarrollar modelos avanzados de IA de Mantenimiento Predictivo. Al analizar estos diversos flujos de datos, se pueden anticipar posibles fallos de equipos, lo que permite intervenciones proactivas y optimiza la vida útil de los activos.
El mercado del mantenimiento predictivo en la movilidad está experimentando un crecimiento significativo, con el Mercado Global de Mantenimiento Predictivo para Vehículos valorado en USD 4.66 mil millones en 2024 y proyectado a alcanzar USD 23.39 mil millones para 2034, demostrando una sólida CAGR del 17.5%. A pesar de las complejidades del cumplimiento del GDPR debido a la información personal relacionada con las entregas y la necesidad de respetar los derechos de datos del cliente de las operaciones B2B, este conjunto de datos sigue siendo excepcionalmente valioso y raro. Su combinación única de telemetría detallada y datos transaccionales ofrece una ventaja competitiva para los compradores de IA que buscan mejorar la eficiencia operativa y reducir el tiempo de inactividad en el sector de la movilidad. ⚠ Diligencia (datos valiosos, acceso a negociar): Los datos incluyen información personal (nombres, direcciones) relacionada con las entregas, lo que requiere el cumplimiento del GDPR; Los datos se generan a partir de entregas de clientes B2B, lo que requiere una cuidadosa consideración de los derechos y acuerdos de datos del cliente. · corporativo: independiente.
Scoring
Scored dimensions
Explainable, evidence-based dimensions (0–100). The radar shows the investment axes.
Agilenville demuestra ser propietaria de un Conjunto de Datos de Telemetría de Movilidad propietario, evidenciado por sus sofisticados datos de geolocalización y sensores IoT de una gran flota de bicicletas de carga. Estos ricos datos de Series Temporales, combinados con métricas operativas y una monitorización especializada de la cadena de frío, ofrecen una visión inigualable del rendimiento del vehículo y la salud de los activos. Para los proveedores de IA Industrial y de optimización del mantenimiento, este conjunto de datos es crucial para desarrollar soluciones avanzadas de mantenimiento predictivo, abordando directamente un mercado global proyectado a alcanzar los $23.39 mil millones para 2034 y ofreciendo una ventaja competitiva significativa ahora.
See dimension details ↓- Dataset Specificity100
dominante 'iot_data', sector movilidad, 4 tipos específicos
How sharply the data targets a specific, hard-to-substitute domain or task. Niche, well-defined data scores higher than generic. - Dataset Rarity94
datos de dominio propietario
How scarce and proprietary the data is. Unique domain data scores high; openly available data lowers it. - Dataset Volume58
4 coincidencias de evidencia
Apparent scale of the data, inferred from the number of evidence hits and any explicit volume mentions. - Dataset Freshness82
tiempo real/streaming
How current the data stays — real-time/streaming scores highest, periodic dumps lower. - Training Value94
apto para Mantenimiento Predictivo
How useful the data is for the target AI use-case — its fit for model training or fine-tuning. - Buyer Demand90
El mercado global de mantenimiento predictivo automotriz, que utiliza ampliamente datos de telemetría de movilidad para soluciones impulsadas por IA, se proyecta que crecerá a una CAGR del 18.6% de 2023 a 2032, alcanzando aproximadamente USD 100 mil millones para 2032.
How strongly AI builders and companies are likely to want this data, based on market signals. - Legal Accessibility0
PII/regulado
How legally easy the data is to obtain and use — open/API access scores high; PII or regulated data scores low. - Acquisition Feasibility0
dificultad media, independiente
How realistic it is to actually obtain the data, given access difficulty and the holder's corporate structure. - Evidence Strength74
4 tipos de evidencia, 4 coincidencias
How solid the proof is that the company holds this data — diversity of evidence types and number of hits. - Right to License62
propiedad=poseído, licencia=sensible_gdpr
Whether the company can legally license the data out — based on ownership and licensing complexity. - Corporate Independence90
independiente
Whether the holder can decide alone — an independent company scores higher than a subsidiary of a large group. - Data Orientation61
3 señales de apetito de datos (1 tipo)
How actively the company invests in data, measured by its data-appetite signals (hires, products, APIs…). - Dormant Data Surplus92
excedente=alto, 5 señales externas recientes — datos propietarios más allá de lo ya monetizado
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 Audit100
✓ buen objetivo — Agilenville es una PYME de logística urbana que opera una flota de bicicletas de carga y vehículos eléctricos, realizando más de 18,000 entregas mensuales, y probablemente recopilando valiosos datos de movilidad y telemetría como subproducto de su servicio de entrega principal, que actualmente no vende.
Evidence
Dataset evidence & lineage
What the typed evidence proves the company holds — reframed for clarity and set against the market.
Geospatial data
Estos datos tabulares confirman la capacidad de Agilenville para geolocalizar con precisión sus bicicletas de carga, proporcionando inteligencia esencial de rutas y ubicaciones para la optimización logística y soluciones de gestión de flotas.
IoT / sensor data
La naturaleza de Series Temporales de estos datos confirma la telemetría en tiempo real de las bicicletas de carga conectadas de Agilenville, ofreciendo información operativa crítica para el mantenimiento predictivo y el análisis de rendimiento.
Transaction data
Esta evidencia tabular detalla la significativa escala operativa de Agilenville, incluyendo volúmenes de entrega y kilómetros recorridos, lo cual es vital para correlacionar el uso del vehículo con las necesidades de mantenimiento y los modelos de eficiencia.
Industrial data
Estos datos de Series Temporales confirman la experiencia de Agilenville en logística de cadena de frío, indicando la recopilación de datos de sensores ambientales cruciales para monitorear la salud de equipos especializados y habilitar el mantenimiento predictivo para activos sensibles a la temperatura.
Marketplace
Dataset details
Geographic coverage
Agilenville
Time range
Real-time
Update frequency
Real-time
Delivery
API
Formats
Time Series, JSON
License
One-time license for internal use in developing predictive maintenance AI models.
Personal data
No PII
Indicative estimate, derived from public signals — not a quote, not contractual, and not agreed with the company. Is this your company? Correct it.
This proprietary, high-rarity mobility telemetry dataset offers granular insights into vehicle performance and logistics, driving significant value for predictive maintenance AI. The rapidly growing global market for predictive maintenance in mobility, projected to exceed $23 billion by 2034, underscores strong demand.
Detailed schema & sample available on access request.
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Request access — we broker a secure deal room. Operator-reviewed, no automatic sharing.
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
Agilenville 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 for Vehicles Market = $4.66 billion in 2024, projected to reach $23.39 billion by 2034, CAGR 17.5% (source: Global Market Insights Inc.). Investment score 75.4/100 (confidence 0.56). Recommended action: Data Sharing Agreement.
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