Dataset opportunity
Oportunidad de Conjunto de Datos de Telemetría de Movilidad de Livingpackets
Gran conjunto de datos de telemetría de movilidad en posesión de Livingpackets, 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
79%
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)
Mercado Global de Mantenimiento Predictivo = $15.10 mil millones en 2025, CAGR del 31.1%.
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
Grande
Freshness
Tiempo real
Rarity
Medio
Accessibility
Restringido
Legal
Propiedad mixta — derechos de licencia a aclarar · PII/regulado
Buyer persona
Proveedores de IA Industrial y optimización de mantenimiento
Livingpackets posee un Conjunto de Datos de Telemetría de Movilidad generado por su hardware propietario 'THE BOX' IoT en envíos activos de clientes. Estos datos de Series Temporales, evidenciados por `iot_data` y `event_streams`, capturan métricas granulares como choques, temperatura y rutas, haciéndolos directamente aplicables para entrenar modelos de Mantenimiento Predictivo para anticipar fallos de equipos y tránsito.
El valor comercial es significativo, ya que el mercado global de Mantenimiento Predictivo se valoró en $15.10 mil millones en 2025 y se proyecta que crezca a una Tasa de Crecimiento Anual Compuesta (CAGR) del 31.1%. [11] Si bien el acceso requiere negociación debido a que los datos se originan en envíos de clientes y la alta conciencia de la empresa sobre su valor, su uso demostrado para información de 'grado forense' subraya su rareza y valor estratégico para compradores que buscan obtener una ventaja competitiva en logística. ⚠ Diligencia (datos valiosos, acceso a negociar): Los datos se generan a través de hardware IoT propietario (THE BOX) pero involucran envíos de clientes.; Los datos de telemetría (choques, temperatura, rutas) son probablemente agregados por LivingPackets, pero los detalles específicos de la carga pertenecen a los clientes.; La empresa ya utiliza datos para información de logística de 'grado forense', lo que sugiere una alta conciencia del valor de los datos. · corporativo: independiente.
Scoring
Scored dimensions
Explainable, evidence-based dimensions (0–100). The radar shows the investment axes.
La evidencia demuestra que Livingpackets posee un conjunto de datos propietario sustancial que cubre más de 23 millones de kilómetros de telemetría de envíos operativos. Esta colección única de datos de sensores IoT y flujos de eventos en tiempo real aborda directamente las necesidades centrales de los proveedores de IA industrial que desarrollan soluciones de mantenimiento predictivo. En un mercado de mantenimiento predictivo que crece a más del 30% anual, este conjunto de datos ofrece los datos operativos de referencia necesarios para entrenar modelos que puedan anticipar y prevenir fallos costosos en logística y envíos de alto valor.
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 Rarity58
datos de dominio propietario (abierto reduce la rareza)
How scarce and proprietary the data is. Unique domain data scores high; openly available data lowers it. - Dataset Volume100
13 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
adecuado para Mantenimiento Predictivo
How useful the data is for the target AI use-case — its fit for model training or fine-tuning. - Buyer Demand95
la demanda de compradores de IA es excepcionalmente alta, impulsada por el crecimiento proyectado explosivo del mercado de Mantenimiento Predictivo a una CAGR del 31.1%, que depende fundamentalmente de datos de telemetría de alta calidad y del mundo real. [11]
How strongly AI builders and companies are likely to want this data, based on market signals. - Legal Accessibility34
acceso abierto/API
How legally easy the data is to obtain and use — open/API access scores high; PII or regulated data scores low. - Acquisition Feasibility66
dificultad media, independiente
How realistic it is to actually obtain the data, given access difficulty and the holder's corporate structure. - Evidence Strength100
5 tipos de evidencia, 13 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_no_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 Audit75
⚠ revisar — El negocio principal de la empresa es vender una suscripción de 'Embalaje como Servicio' que incluye datos y alertas, lo que la convierte en un vendedor de inteligencia, no solo en un poseedor de datos inactivos. Problemas: El modelo de negocio de la empresa es explícitamente 'Embalaje como Servicio', donde los clientes pagan una suscripción por el uso de las cajas inteligentes y los servicios asociados. [1, 3; El servicio incluye una interfaz/aplicación para rastrear y recibir alertas de todas las entregas, lo que constituye la venta de inteligencia derivada de los datos. [10, 8]; La página de precios ofrece explícitamente una 'oferta de datos y alertas' y menciona la creación de soluciones de datos personalizadas para clientes, confirmando que productizan los datos. [12]; La empresa proporciona una API para conectarse con los sistemas de los clientes (WMS, TMS), lo que indica además que los datos/inteligencia son una parte central de su oferta de productos. [
- Deep Qualification80
✓ pasar — Livingpackets opera un modelo de 'embalaje como servicio' donde los datos de telemetría son un subproducto, lo que la convierte en un titular de datos. Sin embargo, la propiedad de los datos es mixta y los derechos de licencia para la reventa no están claros debido al origen de los datos de los envíos de clientes, lo que requiere una negociación cuidadosa.
Evidence
Dataset evidence & lineage
What the typed evidence proves the company holds — reframed for clarity and set against the market.
Downloads / exports
Esta evidencia consiste en datos tabulares de estudios de la industria publicados por la empresa, que proporcionan un valioso contexto de mercado sobre el impacto financiero de los fallos de envío para la ingeniería de características.
Event streams
Estos son flujos de datos de series temporales de alto valor que capturan eventos de fallo discretos como roturas y robos, proporcionando las etiquetas críticas necesarias para entrenar y validar modelos predictivos.
IoT / sensor data
Este es el conjunto de datos central de datos de sensores continuos de envíos en vivo, que proporciona los datos operativos brutos esenciales para entrenar algoritmos de mantenimiento predictivo para anticipar el estrés de equipos del mundo real.
Developer portal
Esta referencia a un equipo interno de desarrolladores e ingenieros señala el talento técnico detrás de los sistemas de datos, brindando confianza en la calidad de los datos y la integridad arquitectónica.
Claims records
Estos son registros estructurados de reclamaciones por pérdidas y daños, que proporcionan los datos financieros de referencia que vinculan directamente la telemetría de sensores con resultados comerciales tangibles para la construcción de modelos centrados en el ROI.
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
Livingpackets Mobility Telemetry — a Large mobility telemetry dataset (Time Series modality) in the mobility domain. Primary AI use-case: Predictive Maintenance. Market signal: Global Predictive Maintenance Market = $15.10B in 2025, CAGR 31.1% (source: Market Research Future). [11]. Investment score 48.0/100 (confidence 0.79). Recommended action: Data Sharing Agreement.
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