Dataset opportunity
Oportunidad de Conjunto de Datos de Telemetría de Movilidad — Nivalis Energy
Conjunto de datos de telemetría de movilidad moderada en posesión de Nivalis Energy, 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 se valoró en 13.65 mil millones de USD en 2025 y se proyecta que crezca a 97.37 mil millones de USD para 2034, exhibiendo un CAGR del 24.30%.
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
Moderado
Freshness
Tiempo real
Rarity
Alto (propietario)
Accessibility
Parcial
Legal
Propiedad de la empresa — limpio para licenciar
Buyer persona
Proveedores de IA Industrial y optimización de mantenimiento
Nivalis Energy posee un Conjunto de Datos de Telemetría de Movilidad estructurado como datos de Series Temporales, generado por su hardware propietario TRU-POWER instalado en remolques propiedad de clientes. Este conjunto de datos, que contiene `event_streams`, `industrial_data` e `iot_data`, proporciona evidencia operativa detallada de sistemas de energía móvil y termodinámica de cadena de frío, lo que lo hace excepcionalmente adecuado para desarrollar y entrenar algoritmos de Mantenimiento Predictivo.
Estos datos se sitúan dentro del mercado global de Mantenimiento Predictivo, que se valoró en 13.65 mil millones de USD en 2025 y se proyecta que crezca a 97.37 mil millones de USD para 2034, mostrando un fuerte CAGR del 24.30%. [1] A pesar de las complejidades de acceso, como los derechos de uso de datos secundarios y la naturaleza propietaria del hardware, los datos de IoT industrial altamente especializados son de inmenso valor para los compradores de IA. Su rareza y aplicabilidad directa a sectores de alto crecimiento como la logística y la energía móvil los convierten en un activo estratégico para las empresas que buscan capturar una parte de este mercado en expansión. [1] ⚠ Diligencia (datos valiosos, acceso a negociar): Los datos son generados por hardware propietario (TRU-POWER) instalado en remolques propiedad de clientes; Requiere aclaración sobre los derechos de uso de datos secundarios en los acuerdos de servicio de flotas; Datos de IoT industrial altamente especializados relacionados con la termodinámica de cadena de frío y el almacenamiento de energía móvil · corporativo: independiente.
Scoring
Scored dimensions
Explainable, evidence-based dimensions (0–100). The radar shows the investment axes.
Esta evidencia confirma que Nivalis Energy posee un conjunto de datos propietario de series temporales que detalla el rendimiento real de los sistemas de energía integrados en activos móviles. Los datos capturan telemetría de almacenamiento de baterías, solar, frenado regenerativo y unidades de refrigeración, ofreciendo una visión única y holística de la autonomía operativa y la gestión de energía. Para los proveedores de IA industrial, esta es una fuente rara de datos de entrenamiento para construir modelos de mantenimiento predictivo y optimización energética, dirigidos a un mercado global proyectado para superar los 97 mil millones de USD para 2034.
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 IA es extremadamente alta para datos de IoT industrial especializados que permiten directamente soluciones de mantenimiento predictivo, un mercado que crece a un CAGR del 24.30%. [1]
How strongly AI builders and companies are likely to want this data, based on market signals. - Legal Accessibility50
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 License92
propiedad=propiedad de la empresa, licencia=limpia
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 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 Audit67
⚠ revisar — El negocio principal de Nivalis Energy es la venta de hardware y software propietario de 'inteligencia operativa' para refrigeración de transporte, no la operación de una flota, lo que la convierte en un proveedor de tecnología en lugar de un poseedor de datos operativos inactivos. Problemas: El producto principal de la empresa es una plataforma electrificada (hardware) para remolques refrigerados, que vende a operadores de flotas. [4, 5, 6]; La empresa vende explícitamente 'inteligencia operativa' como parte de su plataforma para mejorar la optimización energética y el rendimiento del sistema, lo que la clasifica como un; Nivalis no opera su propia flota de vehículos para logística; es un proveedor para empresas que lo hacen, como Emmi Schweiz AG. [6]; El 'Conjunto de Datos de Telemetría de Movilidad' no es un producto, sino probablemente los datos generados por su hardware, que se utiliza para su función de 'inteligencia operativa'. T
- Deep Qualification50
✓ pasar — Nivalis es un proveedor de herramientas que vende hardware de energía eléctrica para remolques; si bien los datos de telemetría son un subproducto coherente, la propiedad y los derechos de uso de los datos son desconocidos debido a la falta de términos legales accesibles.
Evidence
Dataset evidence & lineage
What the typed evidence proves the company holds — reframed for clarity and set against the market.
IoT / sensor data
La evidencia muestra flujos de datos de IoT de activos móviles, capturando específicamente cómo se utiliza la energía solar y de frenado para optimizar el rendimiento de la refrigeración, una entrada crítica para la IA de logística de cadena de frío.
Industrial data
Esto confirma que el conjunto de datos contiene datos industriales sobre el flujo de energía bidireccional, mostrando cómo los activos móviles devuelven capacidad de batería latente a una red, permitiendo modelos de IA que optimizan el uso de energía a gran escala.
Event streams
El conjunto de datos incluye flujos de eventos complejos de un sistema de gestión de energía integrado, proporcionando la inteligencia operativa necesaria para modelar la interacción entre la batería, la energía solar y la tecnología de eje electrónico para análisis predictivos avanzados.
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
Nivalis Energy 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 market size was valued at USD 13.65 billion in 2025 and is projected to grow to USD 97.37 billion by 2034, exhibiting a CAGR of 24.30% (source: Fortune Business Insights). [1]. Investment score 48.0/100 (confidence 0.49). Recommended action: Acquire.
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