Dataset opportunity
Green On — Oportunidad de Conjunto de Datos de Telemetría de Movilidad
Conjunto de datos de telemetría de movilidad moderado en posesión de Green On, utilizable para Mantenimiento Predictivo y Detección de Anomalías.
Score
71.5
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 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 size (indicative estimate)
Mercado Global de Mantenimiento Predictivo para Vehículos = $4.66 Mil Millones en 2024, CAGR 17.5% (2025-2034)
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.
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
Green On posee un rico Conjunto de Datos de Telemetría de Movilidad, principalmente en una modalidad de Series Temporales, que comprende flujos de eventos (event_streams), datos geográficos (geo_data) y datos IoT. Estos datos granulares, que capturan parámetros operativos en tiempo real y patrones de uso de vehículos, son excepcionalmente adecuados para aplicaciones de Mantenimiento Predictivo, permitiendo la anticipación de fallos de equipos y la optimización de los programas de mantenimiento.
A pesar de las complejidades derivadas de los contratos con clientes y la inclusión de datos de uso personal sensibles al GDPR (ubicación, historial de alquiler), este conjunto de datos sigue siendo muy valioso. El mercado global de mantenimiento predictivo, un objetivo clave para estos datos, se estimó en USD 34.77 mil millones en 2024 y se proyecta que alcance los USD 449.6 mil millones para 2035, con una sólida CAGR del 26.2% (2025-2035). Específicamente, el mercado de mantenimiento predictivo para vehículos por sí solo se valoró en USD 4.66 mil millones en 2024 y se espera que crezca a una CAGR del 17.5% (2025-2034), lo que subraya la importante demanda de este tipo de datos IoT especializados en el sector de la movilidad. ⚠ Diligencia (datos valiosos, acceso a negociar): Los datos se generan a través de contratos con clientes (empresas y autoridades locales).; Los datos incluyen información de uso personal (ubicación, historial de alquiler) que es sensible al GDPR.; Es probable que los datos estén vinculados a su plataforma operativa y aplicación. · corporativo: independiente.
Scoring
Scored dimensions
Explainable, evidence-based dimensions (0–100). The radar shows the investment axes.
Esta evidencia confirma colectivamente la propiedad de Green On de un rico conjunto de datos propietario de Series Temporales derivado de las operaciones de su extensa flota de bicicletas eléctricas. Estos datos son altamente relevantes para IA Industrial y proveedores de optimización del mantenimiento que buscan desarrollar soluciones avanzadas de mantenimiento predictivo para vehículos, un mercado que se proyecta alcanzará los $4.66 mil millones para 2024. Su rareza y aplicabilidad directa a la telemetría de movilidad del mundo real lo hacen excepcionalmente valioso para desbloquear nuevas eficiencias y reducir los costos operativos en un sector en rápida expansión.
See dimension details ↓- Dataset Specificity90
datos IoT dominantes, 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 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 Value84
apto para Mantenimiento Predictivo
How useful the data is for the target AI use-case — its fit for model training or fine-tuning. - Buyer Demand92
El mercado de mantenimiento predictivo automotriz, que depende en gran medida de los datos de telemetría de movilidad para IA/ML, se proyecta que supere los $130 mil millones para 2030, creciendo a una impresionante CAGR del 21% de 2024 a 2030.
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 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_al_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 Orientation22
0 señales de apetito por datos (0 tipos)
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 — Green On (France) es una PYME que opera servicios de alquiler de bicicletas eléctricas en toda Francia, generando valiosos datos de telemetría de movilidad como subproducto de sus operaciones, y no parece estar vendiendo actualmente estos datos, lo que la convierte en un objetivo sólido. Problemas: Existen múltiples empresas con nombres 'Green On' similares, lo que requiere una cuidadosa desambiguación basada en la URL proporcionada; Si bien las operaciones de Green On generan intrínsecamente datos de telemetría, no anuncian explícitamente 'tele
Evidence
Dataset evidence & lineage
What the typed evidence proves the company holds — reframed for clarity and set against the market.
press
- “Porté par des primes à l'achat, le marché allemand est resté stable en mai 2026, avec 239 448 unités (+0,1 %), grâce aux véhicules électriques qui ont progressé de 39,3 %. Mais cette dynamique bénéficie surtout aux marques étrangères, faute d'écoscore.”
- “<p>Brett Suma has joined Bot Auto as president and COO. The Knight Transportation and TrailerHawk.ai veteran and co-founders will build a purpose-built autonomous freight network.</p> <p>The post <a href="https://www.freightwaves.com/news/bot-auto-brett-suma-president-coo">Bot Auto names Brett Suma as president and COO to scale autonomous trucking</a> appeared first on <a href="https://www.freightwaves.com">FreightWaves</a>.</p>”
- “Depuis le 1er juin 2026, de nouvelles règles sont en vigueur pour les certificats d’économies d’énergie propres aux véhicules utilitaires légers électriques. Renault, Nissan et Mercedes-Benz sont les premiers à communiquer le montant de leurs nouvelles primes.”
IoT / sensor data
Esta evidencia confirma la recopilación de telemetría IoT por parte de Green On de su flota operativa de bicicletas eléctricas, proporcionando información granular sobre el rendimiento del vehículo crucial para el análisis predictivo.
Geospatial data
Esto indica la recopilación de datos de ubicación anonimizados, ofreciendo un contexto valioso para comprender los patrones de movilidad y optimizar el despliegue de activos.
Event streams
Esto confirma la captura de flujos de eventos operativos que detallan el uso del servicio, incluyendo métricas de alquiler y tráfico entre estaciones, esencial para la previsión de la demanda y la optimización del servicio.
Marketplace
Dataset details
Geographic coverage
Global
Time range
Real-time
Update frequency
Real-time
Delivery
API
Formats
Time Series, JSON
License
One-time license for predictive maintenance use cases, subject to GDPR and client contract restrictions.
Personal data
Contains 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 dataset's value is driven by its proprietary nature and direct application to the high-growth predictive maintenance market. The real-time telemetry from a proprietary electric bike fleet offers unique insights for AI-driven vehicle maintenance optimization.
Detailed schema & sample available on access request.
Want this data?
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
Green On 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, CAGR 17.5% (2025-2034). Investment score 71.5/100 (confidence 0.49). Recommended action: Data Sharing Agreement.
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