Dataset opportunity
Gophr — Oportunidad de Conjunto de Datos de Operaciones Industriales
Conjunto de datos de operaciones industriales moderado en poder de Gophr, utilizable para Monitoreo y Pronóstico Industrial.
Score
48
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
Acuerdo de Compartición 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 Análisis de la Cadena de Suministro = $7.16 mil millones en 2023, CAGR del 17.8% (fuente: Grand View Research)
Recent dated external facts that triggered this opportunity — auditable provenance.
- 📰press2026-07-23
Weak housing market hurts big and bulky last-mile delivery
freightwaves.com ↗ - 📰press2026-07-22
Tractor Supply taps Instacart for same-day delivery
supplychaindive.com ↗ - 📰press2026-07-21
Monoprix installe un hub chez Segro dans le 13ème arr.parisien
supplychainmagazine.fr ↗
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 Operaciones Industriales
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
Integradores de IA Industrial
El Conjunto de Datos de Operaciones Industriales de Gophr proporciona una rica colección de datos de Series Temporales, que incluyen flujos de eventos, datos geoespaciales propietarios y otros datos industriales de sus extensas operaciones de movilidad y logística. Este conjunto de datos estructurado es especialmente adecuado para aplicaciones de Monitoreo Industrial, permitiendo a los modelos de IA analizar y predecir la eficiencia de la flota, el rendimiento de las rutas de entrega y los patrones operativos con alta precisión.
El valor comercial de estos datos se ve subrayado por el mercado global de Análisis de la Cadena de Suministro, que se valoró en aproximadamente $7.16 mil millones en 2023 y se proyecta que crezca a una Tasa de Crecimiento Anual Compuesta (CAGR) del 17.8% hasta 2030. [4] Si bien el acceso requiere navegar por la anonimización de PII y consideraciones de datos propietarios, la alta madurez técnica del conjunto de datos y el acceso a través de API estructurada lo convierten en un activo valioso y raro para compradores de IA que buscan una ventaja competitiva en el sector en rápida expansión de la logística y la eficiencia industrial. ⚠ Diligencia (datos valiosos, acceso a negociar): Contiene PII (nombres, direcciones) que requieren anonimización para el entrenamiento de IA; la telemetría de ruta es propietaria pero el contenido de las entregas es propiedad del cliente; la alta madurez técnica a través de API sugiere que los datos están bien estructurados pero protegidos · corporativo: independiente.
Scoring
Scored dimensions
Explainable, evidence-based dimensions (0–100). The radar shows the investment axes.
Esta evidencia demuestra colectivamente que Gophr posee un conjunto de datos propietario de alta rareza que detalla el ciclo de vida completo de las operaciones de logística de última milla en entornos urbanos densos. Los datos granulares de series temporales sobre el rendimiento de las entregas, la eficiencia de los vehículos y las emisiones de carbono son un activo crítico para los integradores de IA industrial. Permite directamente el desarrollo de sofisticados modelos de monitoreo industrial y optimización de rutas, dirigidos a un mercado global de análisis de la cadena de suministro que crece a una CAGR del 17.8%.
See dimension details ↓- Dataset Specificity90
dominante 'datos_industriales', sector movilidad, 3 tipos específicos
How sharply the data targets a specific, hard-to-substitute domain or task. Niche, well-defined data scores higher than generic. - Dataset Rarity82
datos de dominio propietario
How scarce and proprietary the data is. Unique domain data scores high; openly available data lowers it. - Dataset Volume52
3 aciertos 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 Value84
adecuado para Monitoreo Industrial
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 el fuerte crecimiento en el mercado de Análisis de la Cadena de Suministro, que se proyecta que crezca a una CAGR del 17.8% a medida que las empresas adoptan cada vez más estrategias basadas en datos para la eficiencia. [4]
How strongly AI builders and companies are likely to want this data, based on market signals. - Legal Accessibility20
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 Strength62
3 tipos de evidencia, 3 aciertos
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=gdpr_sensible
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, 3 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 Audit75
⚠ revisión — el negocio principal de Gophr es la venta de logística como servicio, incluyendo una API abierta para la reserva y seguimiento de entregas, lo que la convierte en un proveedor de tecnología y no en un poseedor de datos inactivos. Problemas: El producto principal de la empresa es una plataforma tecnológica para logística, no solo un servicio de mensajería.; Venden activamente una API abierta para que las empresas integren servicios de entrega, lo que constituye la venta de inteligencia/un servicio de datos. [18, 21]; La empresa se describe a sí misma como una 'plataforma tecnológica de entrega' y su producto como un 'centro de comando de entrega', lo que es una forma de vender inteligencia. [4, 21
- Deep Qualification80
✓ aprobado — Gophr es un operador logístico, no un vendedor de datos. Sus datos operativos, ricos en series temporales y datos geoespaciales, son un subproducto inactivo de su negocio principal de mensajería. El conjunto de datos es plausible y valioso, pero la propiedad de los datos es mixta e involucra PII sensible bajo GDPR, lo que hace que el acceso sea complejo.
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 proporcionan datos de ruta históricos y en tiempo real para flotas multimodales en las principales ciudades del Reino Unido, lo que permite modelar redes de logística urbana y patrones de tráfico.
Event streams
Esta evidencia de series temporales captura eventos granulares del ciclo de vida de la entrega, incluyendo patrones de entrega fallida y métricas únicas de tiempo de permanencia en puerta, lo cual es esencial para entrenar modelos que predigan y mitiguen cuellos de botella operativos.
Industrial data
Estos datos de series temporales cuantifican las emisiones de carbono por entrega y la eficiencia comparativa de diferentes modos de mensajería, apoyando directamente la creación de logística de IA sostenible y optimizada en costos.
Marketplace
Dataset details
Detailed schema & sample available on access request.
Coverage
Scanned sources
Deliverable
Premium dataset report
Gophr Industrial Operations — a Moderate industrial operations dataset (Time Series modality) in the mobility domain. Primary AI use-case: Industrial Monitoring. Market signal: Global Supply Chain Analytics market = $7.16B in 2023, CAGR 17.8% (source: Grand View Research). Investment score 48.0/100 (confidence 0.49). Recommended action: Data Sharing Agreement.
From the marketplace
Explore live data opportunities
Rocklink — Oportunidad de Conjunto de Datos de Operaciones Industriales
View opportunity →industrialAnumar — Oportunidad de Conjunto de Datos de Sensores Industriales
View opportunity →industrialAstromachineworks — Industrial Operations Dataset Opportunity
View opportunity →Data Academy
Learn before you deal
- ¿Por qué comprar datos externos?3 min read
- Comprar datos sin equivocarse3 min read
- Su experiencia vale oro para la IA3 min read
News & Insights
Latest from the briefing
- Cómo valorar su conjunto de datos: 4 modelos probados para la concesión de licencias de datos de IA
- ¿Qué activos de datos de PYMES son realmente monetizables? El Marco de las 7 Familias
- ¿Los datos con licencia reducen sus costos de cumplimiento de la Ley de IA de la UE?