Dataset opportunity
Swtchenergy — Oportunidad de Conjunto de Datos de Telemetría de Movilidad
Conjunto de datos de telemetría de movilidad moderado en posesión de Swtchenergy, 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
63%
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 size (indicative estimate)
El Mercado Global de Mantenimiento Predictivo se valoró en $10.93 mil millones en 2024, y se proyecta que crezca a una Tasa de Crecimiento Anual Compuesta (CAGR) del 26.5% (2025-2032). [6]
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
Parcial
Legal
Propiedad mixta — sensible a GDPR (revisión de PII)
Buyer persona
Proveedores de IA Industrial y Optimización de Mantenimiento
Swtchenergy posee un valioso Conjunto de Datos de Telemetría de Movilidad compuesto por datos de Series Temporales de su red de carga de vehículos eléctricos. El conjunto de datos incluye `iot_data`, `geo_data` y `event_streams` que capturan métricas operativas del mundo real, lo que lo hace muy adecuado para desarrollar y entrenar modelos de Mantenimiento Predictivo para anticipar fallos en los equipos de las estaciones de carga.
El valor comercial es significativo, ya que estos datos abordan el mercado global de Mantenimiento Predictivo, que se valoró en 10.93 mil millones de dólares en 2024 y se proyecta que crezca a una Tasa de Crecimiento Anual Compuesta (CAGR) del 26.5%. [6] A pesar de las complejidades de acceso, como la propiedad compartida de los datos, la presencia de PII sensible y la necesidad de integración con API propietarias, la rareza y riqueza de estos datos operativos del mundo real los convierten en un activo crítico para los compradores de IA que buscan innovar en este sector de alto crecimiento. [6] ⚠ Diligencia (datos valiosos, acceso a negociar): La propiedad de los datos probablemente se comparte con los propietarios de las propiedades (MURBs) y los conductores individuales; Contiene PII sensible, incluido el historial de carga, la ubicación y los datos de pago; El acceso requiere integración técnica a través de su API propietaria SWTCH Connect · corporativo: independiente.
Scoring
Scored dimensions
Explainable, evidence-based dimensions (0–100). The radar shows the investment axes.
La evidencia pública confirma que Swtchenergy captura un flujo propietario de alta rareza de telemetría de cargadores de VE, incluyendo patrones de rendimiento y registros de errores en tiempo real. Este conjunto de datos es un activo crítico para los proveedores de IA Industrial que desarrollan modelos de mantenimiento predictivo, permitiéndoles diagnosticar y prevenir fallos de hardware. En un mercado global proyectado para superar los 10 mil millones de dólares y creciendo a más del 26% anual, estos datos proporcionan un camino directo para capturar valor optimizando el tiempo de actividad de la infraestructura de carga crítica.
See dimension details ↓- Dataset Specificity100
dominante 'iot_data', sector movilidad, 4 tipos específicos
How sharply the data targets a specific, hard-to-substitute domain or task. Niche, well-defined data scores higher than generic. - Dataset Rarity70
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 Volume64
5 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 Value94
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 necesidad de datos operativos del mundo real para construir modelos para el mercado de Mantenimiento Predictivo, que está creciendo a una CAGR del 26.5%. [6]
How strongly AI builders and companies are likely to want this data, based on market signals. - Legal Accessibility48
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 Strength86
5 tipos de evidencia, 5 aciertos
How solid the proof is that the company holds this data — diversity of evidence types and number of hits. - Right to License28
propiedad=mixta, licencia=sensible_gdpr
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, 5 señales externas recientes — 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 Audit50
⚠ revisión — el negocio principal de Swtchenergy es la venta de software inteligente de carga de VE y soluciones de gestión de energía, lo que la convierte en un proveedor de tecnología ya en el mercado, no en un poseedor de datos inactivos. Problemas: El producto principal de la empresa es la venta de inteligencia/software (SWTCH Cortex, SWTCH Control), lo que es un criterio de exclusión.; El modelo de negocio de la empresa es proporcionar una plataforma para que los propietarios de edificios gestionen y moneticen la carga de VE, lo que es una forma de datos como servicio/inteligencia-; La empresa comercializa activamente su capacidad para generar ingresos para los clientes a través de su plataforma, lo que indica que no es un poseedor de datos 'inactivos'.
- Deep Qualification90
✓ pasar — La oportunidad es coherente con el modelo de negocio del objetivo, pero el acceso a los datos es complejo debido a la propiedad compartida con los propietarios de las propiedades y los conductores, y a las estrictas regulaciones de privacidad (PIPEDA) que rigen la información personal y del vehículo.
Evidence
Dataset evidence & lineage
What the typed evidence proves the company holds — reframed for clarity and set against the market.
press
- “Portée par un intérêt bien plus fort qu'anticipé de la part des distributeurs, Zeekr accélère son déploiement en France. La marque premium de Geely vise 70 points de vente dès 2027, avec l'ambition de s'imposer rapidement parmi les nouveaux acteurs sur ce segment.”
- “Depuis le premier Kangoo ZE sorti de l'usine de Maubeuge (59) en 2010, la place des véhicules électriques a bien changé dans les sites de production du groupe Renault. Aujourd'hui, le constructeur vient de franchir le cap du million de VE fabriqués en France.”
- “La filiale du groupe Société générale a levé le voile sur Access Lease, sa dernière offre en date. En proposant une formule de location longue durée aux distributeurs automobiles, CGI Finance compte à la fois accentuer la fidélité des clients en points de vente et sécuriser davantage l'approvisionnement des parcs de voitures d'occasion.”
Downloads / exports
Esta evidencia indica que la empresa captura datos de interacción del usuario de sus aplicaciones móviles y web, proporcionando un contexto valioso sobre la iniciación de sesiones de carga para análisis de comportamiento.
IoT / sensor data
La plataforma genera datos de IoT de series temporales rastreando los ciclos de carga y descarga de energía, creando un historial detallado de consumo de energía para cada sesión.
Industrial data
La empresa recopila datos de sensores industriales que monitorean las cargas eléctricas y la capacidad a nivel de edificio, proporcionando un contexto crítico sobre el entorno operativo del hardware de carga.
Event streams
Swtchenergy genera flujos de eventos en tiempo real que contienen información de diagnóstico completa, incluidos patrones de rendimiento y registros de errores, que son esenciales para entrenar algoritmos de predicción de fallos.
Geospatial data
El conjunto de datos incluye datos geoespaciales de una red de más de 15,000 cargadores, lo que permite un análisis segmentado por tipo de propiedad y ubicación para refinar los modelos de mantenimiento.
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
Swtchenergy 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 was valued at $10.93 billion in 2024, projected to grow at a CAGR of 26.5% (2025-2032). [6]. Investment score 45.0/100 (confidence 0.63). Recommended action: Data Sharing Agreement.
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