Dataset opportunity
Mobilityhouse — Oportunidad de Conjunto de Datos de Telemetría de Movilidad
Conjunto de datos de telemetría de movilidad moderado en posesión de Mobilityhouse, 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
Adquirir
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 para vehículos se estimó en 4.660 millones de dólares en 2024, con una CAGR proyectada del 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 mixta — derechos de licencia por aclarar
Buyer persona
Proveedores de IA Industrial y Optimización de Mantenimiento
The Mobility House holds a valuable Mobility Telemetry Dataset composed of Time Series data from EV charging `event_streams` and `iot_data`. This granular data on charging sessions, battery performance, and vehicle behavior is specifically structured for developing Predictive Maintenance algorithms, enabling the anticipation of battery degradation and charging hardware failures.
El mercado global de mantenimiento predictivo automotriz se valoró en 4.660 millones de dólares en 2024 y se proyecta que crezca a una Tasa de Crecimiento Anual Compuesta (CAGR) del 17,5%. [2] Este tamaño de mercado significativo y su rápido crecimiento subrayan el alto valor de estos datos. A pesar de las complejidades de acceso, como la propiedad compartida de datos y la sensibilidad del GDPR, los conocimientos únicos y raros para optimizar las operaciones de flotas de vehículos eléctricos y el ciclo de vida de las baterías hacen de este conjunto de datos un activo atractivo para los compradores de IA. ⚠ Diligencia (datos valiosos, acceso a negociar): La propiedad de los datos se comparte entre los propietarios de vehículos eléctricos, los operadores de flotas y los OEM (por ejemplo, Renault); Sensibilidad del GDPR con respecto a las ubicaciones y hábitos de carga individuales; Entorno regulatorio complejo para el comercio de energía y los datos de la red · corporativo: independiente.
Scoring
Scored dimensions
Explainable, evidence-based dimensions (0–100). The radar shows the investment axes.
Esta evidencia demuestra que Mobilityhouse posee un conjunto de datos propietario y a gran escala de series temporales que captura el rendimiento en el mundo real de vehículos eléctricos, estaciones de carga y sistemas de almacenamiento de baterías estacionarias. Estos datos sirven directamente al caso de uso de mantenimiento predictivo de alta demanda para proveedores de IA industrial, permitiéndoles construir y refinar algoritmos que predicen fallos de componentes y optimizan la salud de la batería. En un mercado de mantenimiento predictivo de vehículos proyectado para crecer a más del 17% anual, este conjunto de datos raro ofrece una ventaja competitiva significativa para el desarrollo de soluciones de mantenimiento de próxima generación.
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 muy alta, impulsada por el mercado de mantenimiento predictivo automotriz en rápido crecimiento que se proyecta que se expanda a una CAGR del 17,5%. [2]
How strongly AI builders and companies are likely to want this data, based on market signals. - Legal Accessibility28
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 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 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 — 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 Audit67
⚠ revisar — El negocio principal de la empresa es vender software inteligente (ChargePilot®) y servicios del mercado energético (Cascade EV Aggregator), no mantener datos inactivos, lo que lo convierte en un mal ajuste. Problemas: El negocio principal es vender inteligencia/software: Los principales productos de la empresa son ChargePilot®, un sistema inteligente de carga y gestión de energía, y Cascade EV Aggr; El negocio principal es vender un servicio basado en datos: Utilizan su tecnología para ofrecer servicios como Vehicle-to-Grid (V2G), agregación de flexibilidad para mercados energéticos; Ya monetizan datos: La empresa utiliza activamente datos de vehículos y carga para proporcionar sus servicios principales, como la optimización de los costos de carga y la venta de agregaciones; Tienen una API pública para el intercambio de datos: Ofrecen una 'Charging Data Push-API' para enviar registros de sesiones de carga relevantes para la facturación a los clientes, lo que indica que ya
- Deep Qualification90
✓ pasar — El objetivo es un fuerte poseedor de datos, que opera una plataforma de carga inteligente y gestión de energía (ChargePilot®) que genera valiosos datos de telemetría de vehículos eléctricos. La propiedad de los datos es mixta y está sujeta al GDPR, pero su política de privacidad permite el uso y la divulgación de datos anonimizados y agregados.
Evidence
Dataset evidence & lineage
What the typed evidence proves the company holds — reframed for clarity and set against the market.
IoT / sensor data
La empresa captura datos propietarios de series temporales que detallan el uso de la batería y la carga bidireccional de vehículos eléctricos, lo cual es fundamental para los proveedores de IA que construyen modelos de degradación de componentes.
Event streams
El conjunto de datos contiene flujos de eventos de miles de estaciones de carga, proporcionando datos granulares sobre perfiles de carga y tiempos de carga esenciales para predecir el estrés de la infraestructura y las necesidades de mantenimiento.
Industrial data
Mobilityhouse recopila datos industriales sobre almacenamiento de baterías estacionarias, incluyendo ciclos de descarga y capacidad, ofreciendo un valioso proxy para modelar la salud a largo plazo de las baterías de los vehículos.
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
Mobilityhouse 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 size was estimated at $4.66 billion in 2024, with a projected CAGR of 17.5% (2025-2034) (source: Global Market Insights Inc.). Investment score 48.0/100 (confidence 0.49). Recommended action: Acquire.
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