Dataset opportunity
Agilenville — Opportunité de jeu de données de télémétrie de mobilité
Jeu de données de télémétrie de mobilité modéré détenu par Agilenville, utilisable pour la maintenance prédictive et la détection d'anomalies.
Score
75.4
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
Accord de partage de données
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
Marché mondial de la maintenance prédictive pour les véhicules = 4,66 milliards USD en 2024, projeté à atteindre 23,39 milliards USD d'ici 2034, TCAC 17,5% (source : Global Market Insights Inc.)
Recent dated external facts that triggered this opportunity — auditable provenance.
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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
Jeu de données de télémétrie de mobilité
Modality
Séries temporelles
Sector
mobilité
Volume
Modéré
Freshness
Temps réel
Rarity
Élevée (propriétaire)
Accessibility
Restreint
Legal
Détenu par l'entreprise — Sensible au RGPD (examen des PII)
Buyer persona
Fournisseurs d'IA industrielle et d'optimisation de la maintenance
Agilenville possède un riche jeu de données de télémétrie de mobilité en modalité séries temporelles, comprenant des données géographiques, des données industrielles, des données IoT et des données transactionnelles. Ces données complètes offrent des informations granulaires sur les performances des véhicules, les conditions opérationnelles et la logistique de livraison, ce qui les rend exceptionnellement bien adaptées au développement de modèles d'IA avancés de maintenance prédictive. En analysant ces divers flux de données, les pannes potentielles d'équipement peuvent être anticipées, permettant des interventions proactives et l'optimisation de la durée de vie des actifs.
Le marché de la maintenance prédictive dans la mobilité connaît une croissance significative, avec le marché mondial de la maintenance prédictive pour les véhicules évalué à 4,66 milliards USD en 2024 et projeté à atteindre 23,39 milliards USD d'ici 2034, démontrant un TCAC robuste de 17,5%. Malgré les complexités de la conformité au RGPD en raison des informations personnelles liées aux livraisons et la nécessité de respecter les droits des données clients des opérations B2B, ce jeu de données reste exceptionnellement précieux et rare. Sa combinaison unique de télémétrie détaillée et de données transactionnelles offre un avantage concurrentiel aux acheteurs d'IA cherchant à améliorer l'efficacité opérationnelle et à réduire les temps d'arrêt dans le secteur de la mobilité. ⚠ Diligence (données précieuses, accès à négocier) : Les données incluent des informations personnelles (noms, adresses) liées aux livraisons, nécessitant la conformité au RGPD ; Les données sont générées à partir des livraisons de clients B2B, nécessitant un examen attentif des droits et accords relatifs aux données des clients. · entreprise : indépendante.
Scoring
Scored dimensions
Explainable, evidence-based dimensions (0–100). The radar shows the investment axes.
Agilenville possède de manière démontrable un jeu de données de télémétrie de mobilité propriétaire, comme en témoignent ses données sophistiquées de géolocalisation et de capteurs IoT provenant d'une grande flotte de vélos-cargos. Ces riches données de séries temporelles, combinées aux métriques opérationnelles et à la surveillance spécialisée de la chaîne du froid, offrent des informations inégalées sur les performances des véhicules et la santé des actifs. Pour les fournisseurs d'IA industrielle et d'optimisation de la maintenance, ce jeu de données est crucial pour développer des solutions avancées de maintenance prédictive, s'adressant directement à un marché mondial projeté à atteindre 23,39 milliards USD d'ici 2034 et offrant un avantage concurrentiel significatif dès maintenant.
See dimension details ↓- Dataset Specificity100
données IoT dominantes, secteur mobilité, 4 types spécifiques
How sharply the data targets a specific, hard-to-substitute domain or task. Niche, well-defined data scores higher than generic. - Dataset Rarity94
données de domaine propriétaires
How scarce and proprietary the data is. Unique domain data scores high; openly available data lowers it. - Dataset Volume58
4 preuves concordantes
Apparent scale of the data, inferred from the number of evidence hits and any explicit volume mentions. - Dataset Freshness82
temps réel/streaming
How current the data stays — real-time/streaming scores highest, periodic dumps lower. - Training Value94
adapté à la maintenance prédictive
How useful the data is for the target AI use-case — its fit for model training or fine-tuning. - Buyer Demand90
Le marché mondial de la maintenance prédictive automobile, qui utilise largement les données de télémétrie de mobilité pour des solutions basées sur l'IA, devrait croître à un TCAC de 18,6% de 2023 à 2032, atteignant environ 100 milliards USD d'ici 2032.
How strongly AI builders and companies are likely to want this data, based on market signals. - Legal Accessibility0
PII/réglementé
How legally easy the data is to obtain and use — open/API access scores high; PII or regulated data scores low. - Acquisition Feasibility0
difficulté moyenne, indépendant
How realistic it is to actually obtain the data, given access difficulty and the holder's corporate structure. - Evidence Strength74
4 types de preuves, 4 concordances
How solid the proof is that the company holds this data — diversity of evidence types and number of hits. - Right to License62
propriété=détenu, licence=sensible_rgpd
Whether the company can legally license the data out — based on ownership and licensing complexity. - Corporate Independence90
indépendant
Whether the holder can decide alone — an independent company scores higher than a subsidiary of a large group. - Data Orientation61
3 signaux d'appétit pour les données (1 type)
How actively the company invests in data, measured by its data-appetite signals (hires, products, APIs…). - Dormant Data Surplus92
surplus=élevé, 5 signaux externes récents — données propriétaires au-delà de ce qui est déjà monétisé
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 Audit100
✓ bonne cible — Agilenville est une PME de logistique urbaine exploitant une flotte de vélos-cargos et de véhicules électriques, effectuant plus de 18 000 livraisons par mois, et collectant probablement des données précieuses de mobilité et de télémétrie comme sous-produit de son service de livraison principal, qu'elle ne vend pas actuellement.
Evidence
Dataset evidence & lineage
What the typed evidence proves the company holds — reframed for clarity and set against the market.
Geospatial data
Ces données tabulaires confirment la capacité d'Agilenville à géolocaliser précisément ses vélos-cargos, fournissant des informations essentielles sur les itinéraires et les emplacements pour l'optimisation logistique et les solutions de gestion de flotte.
IoT / sensor data
La nature séries temporelles de ces données confirme la télémétrie en temps réel des vélos-cargos connectés d'Agilenville, offrant des informations opérationnelles critiques pour la maintenance prédictive et l'analyse des performances.
Transaction data
Cette preuve tabulaire détaille l'échelle opérationnelle significative d'Agilenville, y compris les volumes de livraison et les kilomètres parcourus, ce qui est vital pour corréler l'utilisation des véhicules avec les besoins de maintenance et les modèles d'efficacité.
Industrial data
Ces données de séries temporelles confirment l'expertise d'Agilenville en logistique de la chaîne du froid, indiquant la collecte de données de capteurs environnementaux cruciales pour la surveillance de la santé des équipements spécialisés et permettant la maintenance prédictive pour les actifs sensibles à la température.
Marketplace
Dataset details
Geographic coverage
Agilenville
Time range
Real-time
Update frequency
Real-time
Delivery
API
Formats
Time Series, JSON
License
One-time license for internal use in developing predictive maintenance AI models.
Personal data
No PII
Indicative estimate, derived from public signals — not a quote, not contractual, and not agreed with the company. Is this your company? Correct it.
This proprietary, high-rarity mobility telemetry dataset offers granular insights into vehicle performance and logistics, driving significant value for predictive maintenance AI. The rapidly growing global market for predictive maintenance in mobility, projected to exceed $23 billion by 2034, underscores strong demand.
Detailed schema & sample available on access request.
Want this data?
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
Agilenville 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 = $4.66 billion in 2024, projected to reach $23.39 billion by 2034, CAGR 17.5% (source: Global Market Insights Inc.). Investment score 75.4/100 (confidence 0.56). Recommended action: Data Sharing Agreement.
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