Dataset opportunity
Gotoglobal — Oportunidad de Conjunto de Datos de Telemetría de Movilidad
Conjunto de datos de telemetría de movilidad moderada en posesión de Gotoglobal, utilizable para Mantenimiento Predictivo y Detección de Anomalías.
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 size (indicative estimate)
El tamaño del mercado global de Mantenimiento Predictivo de Flotas alcanzó los 5.200 millones de dólares en 2024, proyectado para alcanzar los 25.100 millones de dólares para 2033, CAGR 18.1% (fuente: Dataintelo). [11]
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
Adquisición de Trinity, una startup de texto a voz con IA, que muestra interés en activos de IA
source ↗ - 📦Data product
Plataforma tecnológica propietaria para la gestión de flotas y la optimización de la utilización de vehículos
source ↗ - 📣Press / announcement
Adquisición estratégica de felyx Alemania para consolidar cuota de mercado y datos operativos
source ↗
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 mixta — Sensible al GDPR (revisión de PII)
Buyer persona
Proveedores de IA Industrial y optimización de mantenimiento
Gotoglobal posee un rico Conjunto de Datos de Telemetría de Movilidad estructurado como datos de Series Temporales, integrando `geo_data`, `iot_data` de sensores de vehículos y `transaction_data`. Estos datos granulares y del mundo real son ideales para entrenar modelos de Mantenimiento Predictivo para anticipar fallos de componentes del vehículo y optimizar los cronogramas de mantenimiento, ya que proporcionan una visión completa de las operaciones de la flota.
El valor se ve subrayado por el mercado global de Mantenimiento Predictivo de Flotas, que alcanzó los 5.200 millones de dólares en 2024 y se proyecta que crezca a una Tasa de Crecimiento Anual Compuesta (CAGR) del 18.1% hasta alcanzar los 25.100 millones de dólares para 2033. [11] Si bien el acceso requiere navegar por sensibilidades de GDPR/Privacidad y un modelo híbrido de propiedad de datos, la rareza y profundidad de este conjunto de datos integrado lo convierten en un activo valioso para los compradores que buscan una ventaja competitiva en este mercado de alto crecimiento. ⚠ Diligencia (datos valiosos, acceso a negociar): Los datos incluyen GPS de alta resolución y PII de usuarios, lo que los hace sensibles al GDPR/Privacidad; Modelo de negocio híbrido: posee/opera flotas (datos propios) y al mismo tiempo proporciona una plataforma SaaS (datos propiedad de clientes); Estatus de cotización pública (TASE: GOTO) implica requisitos estructurados de cumplimiento y gobernanza · corporativo: independiente.
Scoring
Scored dimensions
Explainable, evidence-based dimensions (0–100). The radar shows the investment axes.
Esta evidencia demuestra colectivamente que Gotoglobal posee un conjunto de datos de telemetría en tiempo real propietario y de alta rareza de una flota de vehículos grande, activamente gestionada y multinacional. Este es precisamente el tipo de datos de verdad fundamental que buscan los proveedores de IA industrial para desarrollar y entrenar sofisticados algoritmos de mantenimiento predictivo. En un mercado global de mantenimiento predictivo de flotas proyectado para alcanzar los 25.100 millones de dólares para 2033, este conjunto de datos ofrece una ventaja competitiva significativa al permitir modelos más precisos de predicción de fallos y optimización de mantenimiento.
See dimension details ↓- Dataset Specificity90
dominante 'iot_data', 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 Mantenimiento Predictivo
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 alta, impulsada por el crecimiento significativo en el mercado de Mantenimiento Predictivo de Flotas, que se expande a una CAGR del 18.1%. [11]
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 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 License28
propiedad=mixta, 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 Orientation73
3 señales de apetito por datos (3 tipos)
How actively the company invests in data, measured by its data-appetite signals (hires, products, APIs…). - Dormant Data Surplus92
excedente=alto, 2 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 — GoTo Global opera una flota de movilidad compartida en el mundo real, generando valiosos datos de telemetría, pero también ofrece explícitamente su tecnología como una plataforma SaaS de marca blanca para otros operadores de flotas, lo que la convierte en un proveedor de tecnología y, por lo tanto, en un mal candidato. Problemas: El sitio web de la empresa y los materiales de relaciones con inversores indican explícitamente que ofrecen su plataforma de movilidad como una solución tecnológica de marca blanca para otras empresas; este modelo de negocio de venta de una plataforma tecnológica/SaaS es un conflicto directo con la definición de 'mal objetivo', ya que venden inteligencia/software como un producto; existe un alto riesgo de confusión con GoTo (anteriormente LogMeIn), una empresa SaaS muy grande con sede en EE. UU. La empresa objetivo es GoTo Global, con sede en Israel.
- Deep Qualification90
✓ pasar — El objetivo es un poseedor de datos, no un vendedor; su negocio principal son los servicios de movilidad compartida y la provisión de una plataforma de gestión de flotas. El 'Conjunto de Datos de Telemetría de Movilidad' es un subproducto coherente de sus operaciones. La propiedad de los datos es mixta, involucrando tanto datos de la empresa de sus propias flotas como datos de clientes de sus clientes SaaS, lo que lo hace altamente sensible bajo GDPR. Un informe financiero reciente de junio de 2026 proporciona un desencadenante oportuno.
Evidence
Dataset evidence & lineage
What the typed evidence proves the company holds — reframed for clarity and set against the market.
press
- “<p>WeaveGrid, a grid-edge orchestration software provider for electric utilities, is collaborating with GM Energy to support access to utility programs across the country. The collaboration is aligned with General Motors’ vehicle-to-grid (V2G) efforts and is designed to help eligible Chevrolet, GMC, and Cadillac EV drivers participate in utility programs that can help support a more […]</p> <p>The post <a href="https://www.powermag.com/weavegrid-gm-advance-grid-integrated-ev-charging-and-home-energy-programs/">WeaveGrid, GM Advance Grid-Integrated EV Charging and Home Energy Programs</a>”
- “La maison mère de MG Motor change de directeur général en France. Vincent Zuo, qui a déjà travaillé en Italie et dans les pays nordiques pour SAIC, succède à Haojie Guo qui rejoint le siège du constructeur en Chine.”
IoT / sensor data
Estos son datos de series temporales de sensores IoT de vehículos, que son esenciales para los proveedores de IA que construyen modelos de mantenimiento predictivo para analizar la salud del vehículo y anticipar fallos de componentes.
Geospatial data
Estos datos tabulares confirman la diversidad geográfica y la escala de la flota en múltiples países, lo cual es crítico para entrenar modelos robustos que puedan generalizar en diferentes entornos operativos y climas.
Transaction data
Estos datos tabulares demuestran una alta utilización de la flota por parte de una gran base de clientes, proporcionando ricos patrones de uso esenciales para modelar el estrés y el desgaste en el mundo real de los componentes del vehículo.
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
Gotoglobal Mobility Telemetry — a Moderate mobility telemetry dataset (Time Series modality) in the mobility domain. Primary AI use-case: Predictive Maintenance. Market signal: Global Predictive Fleet Maintenance market size reached $5.2 billion in 2024, projected to reach $25.1 billion by 2033, CAGR 18.1% (source: Dataintelo). [11]. Investment score 48.0/100 (confidence 0.49). Recommended action: Data Sharing Agreement.
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