Dataset opportunity
Faganwhalley — Oportunidad de Conjunto de Datos de Eventos de Movilidad
Conjunto de datos de eventos de movilidad moderado en poder de Faganwhalley, utilizable para Pronósticos y Detección de Anomalías.
Score
77.4
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
58%
Action
Adquirir
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)
El mercado global de Análisis de la Cadena de Suministro se valoró en 6.12 mil millones de USD en 2022, y se proyecta que crezca a una TACC del 17.8% de 2023 a 2030.
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 Eventos de Movilidad
Modality
Series Temporales
Sector
movilidad
Volume
Moderado
Freshness
Tiempo real
Rarity
Alta (propietario)
Accessibility
Restringido
Legal
Propiedad mixta — derechos de licencia por aclarar
Buyer persona
Fondos cuantitativos y equipos de IA de pronóstico de demanda
Faganwhalley posee un Conjunto de Datos de Eventos de Movilidad integral estructurado como datos de Series Temporales, que incorpora `event_streams`, `iot_data`, `industrial_data` y `maintenance_logs`. Estos datos temporales ricos proporcionan una visión operativa detallada, lo que los hace excepcionalmente valiosos para Pronósticos impulsados por IA para predecir necesidades de mantenimiento, optimizar el flujo de la cadena de suministro y gestionar el inventario.
El mercado global de Análisis de la Cadena de Suministro se valoró en 6.12 mil millones de USD en 2022 y se proyecta que crezca a una TACC del 17.8% para alcanzar los 22.46 mil millones de USD para 2030. [1] Este crecimiento significativo resalta la intensa demanda del mercado para tales datos. Si bien el acceso requiere navegar por complejidades como el GDPR debido a los datos de telemática de los conductores y los acuerdos de confidencialidad de los clientes, la rareza y la naturaleza integrada de este conjunto de datos ofrecen una ventaja competitiva distintiva para los compradores de IA que buscan mejorar su precisión de pronóstico. ⚠ Diligencia (datos valiosos, acceso a negociar): Los datos de telemática involucran el comportamiento del conductor, lo que puede tener implicaciones de GDPR; los datos de inventario del almacén probablemente estarán sujetos a acuerdos de confidencialidad del cliente; la propiedad de los datos del flujo de la cadena de suministro podría compartirse con los clientes finales · corporativo: independiente.
Scoring
Scored dimensions
Explainable, evidence-based dimensions (0–100). The radar shows the investment axes.
Esta evidencia demuestra que Faganwhalley posee un flujo propietario de alta frecuencia de datos de eventos de movilidad obtenidos directamente de su red logística integrada. El conjunto de datos combina flujos de sensores IoT, salidas del sistema de gestión de almacenes y registros de mantenimiento de vehículos, creando una visión excepcionalmente completa de las operaciones de la cadena de suministro del mundo real. Para los fondos cuantitativos y los equipos de pronóstico de IA, este conjunto de datos ofrece una señal de verdad fundamental rara para modelar la actividad de la cadena de suministro y los indicadores económicos, proporcionando la materia prima para anticipar interrupciones en un mercado de análisis de la cadena de suministro que se proyecta que crezca a más del 17% anual.
See dimension details ↓- Dataset Specificity100
dominante 'event_streams', 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 Volume64
5 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
adecuado para Pronósticos
How useful the data is for the target AI use-case — its fit for model training or fine-tuning. - Buyer Demand90
la demanda de compradores de IA es excepcionalmente alta, impulsada por la necesidad urgente de pronósticos precisos en un mercado de Análisis de la Cadena de Suministro que crece a una TACC del 17.8%. [1]
How strongly AI builders and companies are likely to want this data, based on market signals. - Legal Accessibility28
restringido/desconocido
How legally easy the data is to obtain and use — open/API access scores high; PII or regulated data scores low. - Acquisition Feasibility30
dificultad media, independiente
How realistic it is to actually obtain the data, given access difficulty and the holder's corporate structure. - Evidence Strength77
4 tipos de evidencia, 5 coincidencias
How solid the proof is that the company holds this data — diversity of evidence types and number of hits. - Right to License36
propiedad=mixta, licencia=derechos_poco_claros
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 Orientation56
2 señales de apetito por datos (2 tipos)
How actively the company invests in data, measured by its data-appetite signals (hires, products, APIs…). - Dormant Data Surplus92
excedente=alto — datos propietarios más allá de lo que ya se monetiza
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
✓ buen objetivo — Fagan & Whalley es un objetivo principal, siendo una empresa de logística y almacenamiento establecida, de propiedad familiar, con una gran flota que genera datos de movilidad propietarios como subproducto de su negocio operativo principal, y sin indicación de vender productos de datos. Problemas: La empresa es un negocio nacional multimillonario que ha realizado adquisiciones recientes, por lo que, si bien parece ser una PYME, está en el lado más grande y en crecimiento; si bien proporcionan a los clientes información de datos y visibilidad de su propia cadena de suministro a través de un portal, esta es una característica de su servicio de logística principal, no
- Deep Qualification80
✓ aprobado — Fagan & Whalley es un candidato sólido como poseedor de datos. Como proveedor de logística y almacenamiento, genera datos operativos significativos, incluidos datos valiosos de telemática y WMS, como subproducto de sus servicios principales. Si bien la propiedad de los datos es mixta y está sujeta al GDPR, las recientes y importantes inversiones en nuevas plataformas TMS y WMS confirman la existencia de un conjunto de datos de movilidad rico y estructurado.
Evidence
Dataset evidence & lineage
What the typed evidence proves the company holds — reframed for clarity and set against the market.
Event streams
La empresa genera flujos de eventos continuos de sus operaciones, proporcionando los datos en tiempo real y la información avanzada necesaria para que los equipos de IA construyan modelos de pronóstico predictivos.
IoT / sensor data
El conjunto de datos incluye datos IoT propietarios, que ofrecen el seguimiento instantáneo y la visibilidad del estado bajo demanda esenciales para modelar el movimiento de activos y la eficiencia de la cadena de suministro.
Industrial data
La evidencia apunta a una rica fuente de datos industriales de los sistemas de gestión de almacenes y flotas de vehículos, proporcionando una visión completa de la capacidad operativa y la actividad.
Maintenance logs
El conjunto de datos se enriquece con registros de mantenimiento, ofreciendo una señal única sobre la salud y disponibilidad de los vehículos que se puede utilizar para predecir el tiempo de inactividad de los activos y posibles interrupciones en la cadena de suministro.
Marketplace
Dataset details
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
Faganwhalley Mobility Event — a Moderate mobility event dataset (Time Series modality) in the mobility domain. Primary AI use-case: Forecasting. Market signal: Global Supply Chain Analytics market was valued at USD 6.12 billion in 2022, projected to grow at a CAGR of 17.8% from 2023 to 2030 (source: Grand View Research). [1]. Investment score 77.4/100 (confidence 0.58). Recommended action: Acquire.
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