Dataset opportunity
Logsytech — Oportunidad de Conjunto de Datos de Telemetría de Movilidad
Gran conjunto de datos de telemetría de movilidad propiedad de Logsytech, utilizable para Mantenimiento Predictivo y Detección de Anomalías.
Score
75.9
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
70%
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
Mercado global de Mantenimiento Predictivo = USD 14.29 mil millones en 2025, proyectado a alcanzar USD 98.16 mil millones para 2033, con una CAGR del 27.9% (2026-2033)
Recent dated external facts that triggered this opportunity — auditable provenance.
- 📰press2026-06-04
3 logistics upgrades benefiting Wayfair
supplychaindive.com ↗ - 📰press2026-06-04
Amazon wants sellers to be more precise with handling times
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Motul regroupe sa logistique avec FM Logistic à Nangis (77)
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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.
Profile
Dataset profile
Type
Conjunto de Datos de Telemetría de Movilidad
Modality
Series Temporales
Sector
movilidad
Volume
Grande
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
Logsytech posee un rico Conjunto de Datos de Telemetría de Movilidad, una colección crucial de Series Temporales que abarca API, flujos de eventos, datos geográficos, datos industriales, datos IoT y datos de transacciones. Estos datos granulares proporcionan información en tiempo real sobre el rendimiento de los vehículos y los patrones operativos, lo que los hace excepcionalmente valiosos para aplicaciones de Mantenimiento Predictivo al permitir la anticipación de fallos de equipos y la optimización de la eficiencia operativa.
El valor comercial de dichos datos en el sector de la movilidad es sustancial, con un tamaño de mercado global de mantenimiento predictivo estimado en USD 14.29 mil millones en 2025 y proyectado a alcanzar USD 98.16 mil millones para 2033, creciendo a una CAGR del 27.9% de 2026 a 2033. A pesar de complejidades como ser una filial de D Groupe que requiere coordinación para la licencia de datos, el manejo de datos personales sensibles al GDPR debido a la logística B2C, y la posible propiedad de los datos sujeta a acuerdos con los clientes, la alta demanda de compradores de IA por este tipo de datos hace que su acceso sea muy valioso y digno de negociación. ⚠ Diligencia (datos valiosos, acceso a negociar): Filial de D Groupe, que requiere coordinación con la empresa matriz para la licencia de datos; Maneja datos personales sensibles al GDPR debido a las operaciones de logística B2C; La propiedad de los datos podría estar sujeta a acuerdos específicos con los clientes para ciertos conjuntos de datos. · corporativo: filial de D Groupe.
Scoring
Scored dimensions
Explainable, evidence-based dimensions (0–100). The radar shows the investment axes.
Logsytech posee un Conjunto de Datos de Telemetría de Movilidad altamente propietario y extenso, evidenciado por sus vastas operaciones industriales, la gestión de 4 millones de envíos anuales y una sofisticada infraestructura IoT. Estos ricos datos de series temporales, que abarcan activos industriales, logística y movimientos geoespaciales, están posicionados de manera única para abordar el creciente mercado de Mantenimiento Predictivo. Para los proveedores de IA industrial y optimización del mantenimiento, este conjunto de datos ofrece información inigualable para desarrollar modelos avanzados, impulsando la eficiencia y reduciendo el tiempo de inactividad en un mercado proyectado a alcanzar casi $100 mil millones para 2033.
See dimension details ↓- Dataset Rarity100
datos de dominio propietario
How scarce and proprietary the data is. Unique domain data scores high; openly available data lowers it. - Dataset Specificity100
dominante 'iot_data', sector movilidad, 5 tipos específicos
How sharply the data targets a specific, hard-to-substitute domain or task. Niche, well-defined data scores higher than generic. - Dataset Volume70
6 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 Value100
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 impulsado por IA, que depende en gran medida de los datos de telemetría de movilidad, se proyecta que crecerá a una Tasa de Crecimiento Anual Compuesta (CAGR) del 39.5% de 2025 a 2032, lo que indica una demanda muy alta y en rápido aumento por parte de A
How strongly AI builders and companies are likely to want this data, based on market signals. - Legal Accessibility0
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 Feasibility0
dificultad media, filial de D Groupe
How realistic it is to actually obtain the data, given access difficulty and the holder's corporate structure. - Evidence Strength98
6 tipos de evidencia, 6 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 Independence50
filial de D Groupe
Whether the holder can decide alone — an independent company scores higher than a subsidiary of a large group. - Data Orientation22
0 señales de apetito de 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 — Logsytech es una empresa de logística con 160 empleados y 20M€ de facturación, que genera datos operativos significativos de sus actividades de cadena de suministro, los cuales utiliza internamente y para el servicio al cliente, pero no los vende como producto principal.
Evidence
Dataset evidence & lineage
What the typed evidence proves the company holds — reframed for clarity and set against the market.
IoT / sensor data
La participación de Logsytech en los sectores industrial y de telecomunicaciones/IoT confirma su recopilación de datos IoT, un componente crítico para monitorear equipos conectados y habilitar soluciones de mantenimiento predictivo.
API access
La presencia de sólidas capacidades de API y conectores demuestra la infraestructura técnica avanzada de Logsytech, asegurando una integración y un intercambio de datos eficientes para aplicaciones de IA.
Transaction data
La evidencia de manejar 4 millones de envíos anuales en operaciones B2C y B2B subraya la inmensa escala de datos de transacciones de movilidad disponibles, proporcionando un rico contexto para la logística y el rendimiento de los activos.
Industrial data
La operación de Logsytech de 7 almacenes y sistemas WMS/ERP propietarios confirma su profunda implicación en la logística industrial, generando valiosos datos industriales de series temporales esenciales para la optimización operativa.
Geospatial data
La colaboración con 18 transportistas nacionales e internacionales y la propiedad de una flota de vehículos significa una extensa recopilación de datos geoespaciales, crucial para comprender los patrones de movilidad y la gestión de activos distribuidos.
Event streams
El procesamiento de 3,000 llamadas diarias en su centro de llamadas indica un flujo continuo de datos de eventos operativos, ofreciendo señales valiosas para correlacionar con la telemetría y mejorar los modelos predictivos.
Marketplace
Dataset details
Geographic coverage
Global
Time range
Real-time
Update frequency
Real-time
Delivery
API, Event Streams
Formats
API, Event Streams, Time Series
License
One-time license for internal predictive maintenance use, with restrictions on redistribution and resale.
Personal data
No 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 high value is driven by its proprietary nature, real-time freshness, and direct application to the rapidly growing predictive maintenance market in mobility. The substantial projected market growth indicates strong demand for such granular operational insights.
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
Logsytech 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 = USD 14.29 billion in 2025, projected to reach USD 98.16 billion by 2033, with a CAGR of 27.9% (2026-2033). Investment score 75.9/100 (confidence 0.7). Recommended action: Data Sharing Agreement.
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