Dataset opportunity
Oportunidad de Conjunto de Datos de Telemetría de Movilidad — Onomondo
Gran conjunto de datos de telemetría de movilidad en posesión de Onomondo, utilizable para Mantenimiento Predictivo y Detección de Anomalías.
Score
45
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
77%
Action
Licenciar
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 = $14.2B en 2025, TACC 27.9%.
Recent dated external facts that triggered this opportunity — auditable provenance.
- 📰press2026-09-16
Onomondo launches its own SGP.32 eSIM IoT Remote Manager to prevent vendor lock-in undermining cellular IoT
iotbusinessnews.com ↗
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.
- 🔌Public API
API de desarrollador de Onomondo para gestión de red e información en tiempo real
source ↗
Profile
Dataset profile
Type
Conjunto de Datos de Telemetría de Movilidad
Modality
Series Temporales
Sector
movilidad
Volume
Grande
Freshness
Tiempo real
Rarity
Medio
Accessibility
Abierto / API
Legal
Propiedad de la empresa — limpio para licenciar
Buyer persona
Proveedores de IA Industrial y optimización de mantenimiento
Onomondo proporciona un Conjunto de Datos de Telemetría de Movilidad estructurado como datos de Series Temporales, que contiene `iot_data` y `geo_data` de una vasta red de activos conectados. Esta telemetría de red técnica, accesible a través de APIs y flujos de eventos, es directamente aplicable para casos de uso de Mantenimiento Predictivo, permitiendo a los compradores de IA construir modelos que pronostican fallos de equipos analizando patrones operativos y de conectividad en tiempo real en una flota global.
El mercado global de Mantenimiento Predictivo se valoró en 14.2 mil millones de dólares en 2025 y se proyecta que se expanda a una TACC del 27.9%. [1] Si bien el acceso requiere extracción de la infraestructura central de Onomondo, el valor del conjunto de datos radica en sus metadatos propietarios de rendimiento de red global en más de 680 operadores, ofreciendo un recurso raro y valioso para construir modelos de IA de alto rendimiento. La naturaleza no PII de los datos también facilita un proceso de licenciamiento más sencillo. ⚠ Diligencia (datos valiosos, acceso a negociar): Los datos consisten en telemetría de red técnica en lugar de PII, lo que facilita el licenciamiento.; La capa propietaria reside en los metadatos de rendimiento de red global en más de 680 operadores.; El acceso requiere extracción de su infraestructura central de gestión de conectividad. · corporativo: independiente.
Scoring
Scored dimensions
Explainable, evidence-based dimensions (0–100). The radar shows the investment axes.
Esta evidencia demuestra colectivamente que Onomondo posee un flujo continuo de telemetría IoT global de activos móviles, entregado como datos estructurados de series temporales. Para los proveedores de IA Industrial, este conjunto de datos es el combustible esencial para construir y validar modelos de mantenimiento predictivo que puedan anticipar fallos de equipos. En un mercado que se proyecta alcanzará los $14.2B para 2025, estos datos ofrecen un camino directo para crear soluciones de alto valor que identifiquen riesgos operativos en flotas de vehículos y maquinaria industrial antes de que causen interrupciones.
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
12 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 Demand90
la demanda de compradores de IA es alta, impulsada por la rápida expansión del mercado global de Mantenimiento Predictivo, que se proyecta que crezca a una TACC del 27.9%. [1]
How strongly AI builders and companies are likely to want this data, based on market signals. - Legal Accessibility90
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 Feasibility84
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, 12 coincidencias
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, licenciamiento=limpio
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 Orientation39
1 señal de apetito por datos (1 tipo)
How actively the company invests in data, measured by its data-appetite signals (hires, products, APIs…). - Dormant Data Surplus92
excedente=alto, 1 señal externa reciente — 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 Audit50
⚠ revisión — el negocio principal de Onomondo es vender conectividad IoT y una plataforma para su gestión, no los datos en sí, lo que lo convierte en un proveedor de tecnología y un mal ajuste. Problemas: El negocio principal es vender una plataforma/servicio de conectividad, que es una forma de herramientas/SaaS, no vender datos inactivos. [2, 3, 14]; La propuesta de valor de la empresa es proporcionar la infraestructura para la transmisión de datos IoT, no poseer o tener los datos que pasan por su red. [11, ; Onomondo ofrece explícitamente a los clientes 'libertad para irse', enfatizando que el cliente posee las SIM y las claves asociadas, lo que es contrario al objetivo del ICP de; La empresa proporciona herramientas para que los clientes monitoreen y gestionen su propio tráfico de datos, posicionándose como un proveedor de plataforma/inteligencia, lo que es una exclusión
- Deep Qualification70
✓ pasar — Onomondo opera una plataforma global de conectividad IoT, lo que la convierte en un titular de datos de telemetría de red valiosa y no PII. Si bien los datos son un subproducto plausible y altamente relevante para el mantenimiento predictivo, la propiedad de esta telemetría es mixta y los derechos de licencia no están claros sin un acuerdo de servicio maestro, lo que requiere negociación directa.
Evidence
Dataset evidence & lineage
What the typed evidence proves the company holds — reframed for clarity and set against the market.
IoT / sensor data
Este es el conjunto de datos central de series temporales, que captura telemetría en tiempo real de flotas IoT globales y activos móviles, que es la verdad fundamental esencial para entrenar y validar algoritmos de mantenimiento predictivo.
API access
La existencia de una API lista para desarrolladores y conectores en la nube confirma que los datos están estructurados para acceso programático, permitiendo una integración fluida en los flujos de trabajo de IA existentes de un comprador.
Downloads / exports
Los informes técnicos descargables muestran un historial de análisis del rendimiento de los dispositivos para reducir costos, lo que indica que los datos subyacentes son ricos en características relevantes para la vida útil de los activos y la optimización del mantenimiento.
Geospatial data
El conjunto de datos se enriquece con datos de ubicación global de más de 680 redes, proporcionando el contexto geográfico crucial necesario para modelar el rendimiento de los activos en diversos entornos operativos, desde autopistas hasta sitios remotos.
Event streams
Los datos incluyen flujos de eventos discretos diseñados específicamente para identificar problemas de red, ofreciendo una fuente directa de anomalías etiquetadas ideales para entrenar modelos de detección de fallos.
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
Onomondo 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 = $14.2B in 2025, CAGR 27.9% (source: Grand View Research). [1]. Investment score 45.0/100 (confidence 0.77). Recommended action: License.
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