Dataset opportunity
Zunder — Oportunidad de Conjunto de Datos de Telemetría de Movilidad
Conjunto de datos de telemetría de movilidad moderado en posesión de Zunder, utilizable para Mantenimiento Predictivo y Detección de Anomalías.
Score
74.3
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
56%
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)
Mercado Global de Mantenimiento Predictivo = $9.21B en 2025, CAGR 26.19%.
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.
- 🤝Data partnership
Asociaciones de interoperabilidad con Gireve y Hubject que requieren intercambio de datos en tiempo real
source ↗
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 de la empresa — Sensible al GDPR (revisión de PII)
Buyer persona
Proveedores de IA Industrial y optimización de mantenimiento
Zunder posee un Conjunto de Datos de Telemetría de Movilidad estructurado como datos de Series Temporales, que incluye flujos de eventos, datos geoespaciales, datos de IoT y datos de transacciones de su red de carga de vehículos eléctricos. Esta rica combinación de datos operativos, transaccionales y de sensores proporciona una base integral para desarrollar y entrenar modelos de Mantenimiento Predictivo, permitiendo la anticipación de fallos de hardware y la optimización de los cronogramas de mantenimiento para las estaciones de carga.
El mercado global de Mantenimiento Predictivo se valoró en 9.21 mil millones de dólares en 2025 y se proyecta que crezca a una Tasa de Crecimiento Anual Compuesta (CAGR) del 26.19%. [10] Si bien el acceso al conjunto de datos está sujeto al GDPR, sensibilidades de seguridad nacional y posibles restricciones de inversores, la rareza y profundidad de estos datos operativos del mundo real ofrecen una ventaja competitiva significativa para los compradores de IA que buscan construir modelos predictivos de alta fidelidad en un mercado en rápida expansión. ⚠ Diligencia (datos valiosos, acceso a negociar): El historial de carga específico del usuario está sujeto a estrictas protecciones de privacidad de datos personales (PII) del GDPR; los datos de infraestructura pueden tener sensibilidades de seguridad nacional o de estabilidad de la red; posibles restricciones de intercambio de datos del inversor principal Mirova (Natixis IM) · corporativo: independiente.
Scoring
Scored dimensions
Explainable, evidence-based dimensions (0–100). The radar shows the investment axes.
Esta evidencia demuestra que Zunder posee un conjunto de datos propietario y raro de telemetría de vehículos eléctricos del mundo real de su red de carga activa en el Sur de Europa. La fortaleza principal de los datos son sus registros detallados de series temporales de eventos de carga ultrarrápida, que permiten directamente el desarrollo de modelos avanzados de mantenimiento predictivo y degradación de baterías. Para los proveedores de IA Industrial, esta es una oportunidad única para adquirir datos de entrenamiento que abordan una necesidad crítica en el mercado global de mantenimiento predictivo en rápida expansión, que se proyecta que alcance los $9.21B para 2025.
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 Rarity94
datos de dominio propietario
How scarce and proprietary the data is. Unique domain data scores high; openly available data lowers it. - Dataset Volume58
4 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 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 el rápido crecimiento del mercado de Mantenimiento Predictivo, que se proyecta que crezca a una CAGR del 26.19%. [10]
How strongly AI builders and companies are likely to want this data, based on market signals. - Legal Accessibility0
PII/regulado
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, independiente
How realistic it is to actually obtain the data, given access difficulty and the holder's corporate structure. - Evidence Strength74
4 tipos de evidencia, 4 coincidencias
How solid the proof is that the company holds this data — diversity of evidence types and number of hits. - Right to License62
propiedad=propiedad de la empresa, licencia=sensible al 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 Orientation39
1 señal de apetito por datos (1 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 está 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
✓ buen objetivo — Zunder es un buen objetivo ya que opera una gran red física de carga de vehículos eléctricos, generando valiosos datos de telemetría propietarios como subproducto, pero su plataforma SaaS existente para la gestión de cargadores de terceros indica que ya existe una estrategia parcial de monetización de datos, lo que reduce su potencial de 'datos inactivos'. Problemas: La empresa ofrece una 'plataforma SaaS' para 'Gestionar y monetizar sus puntos de carga eléctrica', lo que sugiere que ya están en el negocio de venta de software; Su objetivo declarado es 'gestionar más de 40.000 puntos de carga a través de su plataforma para 2025', que es 10 veces el número que planean poseer, lo que indica un fuerte enfoque; La empresa se fundó en el diseño de software de gestión de puntos de carga antes de construir la red física, por lo que los datos/software son el núcleo de su ADN, no solo un
- Deep Qualification90
✓ aprobado — Zunder es un titular de datos que opera su propia red de carga de vehículos eléctricos y vende una plataforma SaaS a otros operadores, generando un rico conjunto de datos de telemetría como subproducto. Una financiación de 225 millones de euros en julio de 2024 para financiar una expansión masiva lo convierte en un objetivo principal, aunque sus datos son una mezcla de propietarios y propiedad del cliente, y están sujetos al GDPR.
Evidence
Dataset evidence & lineage
What the typed evidence proves the company holds — reframed for clarity and set against the market.
IoT / sensor data
Este conjunto de datos contiene datos granulares de series temporales en tiempo real que capturan el rendimiento eléctrico del hardware de carga, incluida la entrega de potencia y las fluctuaciones de voltaje, lo cual es esencial para predecir fallos de componentes.
Event streams
Incluye registros técnicos detallados de eventos que documentan cómo diferentes modelos de vehículos eléctricos responden a la carga ultrarrápida, proporcionando una verdad fundamental invaluable para entrenar modelos de IA que predicen la degradación de la batería.
Geospatial data
El conjunto de datos proporciona datos tabulares de alta resolución sobre el flujo de tráfico de vehículos eléctricos y los patrones de utilización de las estaciones, lo que permite a los compradores modelar el estrés operativo del mundo real y optimizar la logística de mantenimiento.
Transaction data
Ofrece datos transaccionales agregados que detallan la frecuencia de carga y el consumo de energía por tipo de vehículo, añadiendo un contexto crucial a los patrones de uso para un modelado predictivo más preciso.
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
Zunder 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 = $9.21B in 2025, CAGR 26.19% (source: Precedence Research). Investment score 74.3/100 (confidence 0.56). Recommended action: Data Sharing Agreement.
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