Dataset opportunity
Beev — Opportunité de jeu de données de télémétrie de mobilité
Jeu de données de télémétrie de mobilité modéré détenu par Beev, utilisable pour la maintenance prédictive et la détection d'anomalies.
Score
67.4
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
49%
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 size (indicative estimate)
Le marché mondial de la maintenance prédictive pour véhicules était estimé à 4,66 milliards USD en 2024, et devrait atteindre 23,39 milliards USD d'ici 2034, avec un TCAC de 17,5 % (source : Global Market Insights Inc.)
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.
- 📝Published article
Beev publie des livres blancs détaillés et des études de marché sur l'adoption des VE et l'infrastructure de recharge
source ↗
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
Propriété mixte — Sensible au RGPD (examen des données personnelles identifiables)
Buyer persona
Fournisseurs d'IA industrielle et d'optimisation de la maintenance
Beev détient un précieux Ensemble de Données de Télémétrie de Mobilité structuré sous forme de données Séries Temporelles, intégrant des `geo_data` granulaires, des `iot_data` provenant de véhicules et de matériel de recharge, ainsi que des `transaction_data`. Cette combinaison riche permet une vision holistique du comportement des véhicules et des bornes de recharge, la rendant exceptionnellement adaptée au développement d'algorithmes de Maintenance Prédictive pour anticiper les défaillances matérielles et optimiser la disponibilité opérationnelle.
Le marché mondial de la maintenance prédictive pour véhicules était estimé à 4,66 milliards USD en 2024 et devrait croître pour atteindre 23,39 milliards USD d'ici 2034, démontrant un TCAM solide de 17,5 %. [10] Cette croissance significative du marché souligne l'immense valeur commerciale des données de Beev. Bien que l'accès nécessite de naviguer dans des complexités telles que la sensibilité au RGPD, la propriété partagée de la télémétrie et les droits des données clients, la rareté et la profondeur de cet ensemble de données agrégées du monde réel offrent un avantage stratégique convaincant aux acheteurs d'IA visant à être leaders dans ce secteur à forte demande. ⚠ Diligence (données précieuses, accès à négocier) : Les données impliquent le comportement individuel des conducteurs et des emplacements précis (sensible au RGPD) ; La propriété de la télémétrie de recharge peut être partagée avec les fabricants de matériel ; Les données d'utilisation de flotte sont probablement détenues par des clients d'entreprise mais agrégées par Beev · corporate : indépendant.
Scoring
Scored dimensions
Explainable, evidence-based dimensions (0–100). The radar shows the investment axes.
Ces éléments prouvent collectivement la propriété par Beev d'un ensemble de données propriétaire capturant la performance réelle et le stress opérationnel de l'infrastructure de véhicules électriques. Il alimente directement le développement d'algorithmes de maintenance prédictive, un besoin critique pour les fournisseurs d'IA industriels ciblant l'écosystème des VE en expansion rapide. Avec le marché mondial de la maintenance prédictive pour véhicules projeté à 23,39 milliards USD d'ici 2034, cet ensemble de données offre un avantage concurrentiel unique en fournissant une télémétrie granulaire sur les charges énergétiques, la fréquence d'utilisation et les défauts techniques.
See dimension details ↓- Dataset Specificity90
dominant 'iot_data', secteur mobilité, 3 types spécifiques
How sharply the data targets a specific, hard-to-substitute domain or task. Niche, well-defined data scores higher than generic. - Dataset Rarity82
données de domaine propriétaire
How scarce and proprietary the data is. Unique domain data scores high; openly available data lowers it. - Dataset Volume52
3 preuves
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 Value84
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
la demande des acheteurs d'IA est extrêmement élevée, tirée par le TCAM rapide de 17,5 % du marché de la maintenance prédictive pour véhicules pour lequel ce type de données de télémétrie est une entrée critique. [10]
How strongly AI builders and companies are likely to want this data, based on market signals. - Legal Accessibility0
données personnelles identifiables/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 Strength62
3 types de preuves, 3 occurrences
How solid the proof is that the company holds this data — diversity of evidence types and number of hits. - Right to License28
propriété=mixte, licence=rgpd_sensible
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 Orientation39
1 signal 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
excédent=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 Audit83
✓ bonne cible — Bonne cible : Beev est une PME dont l'activité principale consiste à faciliter l'adoption des flottes de VE (location, installation de recharge), générant des données précieuses sur l'utilisation des véhicules, la recharge et la gestion de flotte en tant que sous-produit. Problèmes : Le modèle de l'entreprise est partiellement 'léger en actifs', agissant comme un introduiseur d'affaires/courtier pour la location et le financement de véhicules. [11, 16] Cela peut compliquer la propriété des données ; Ils proposent un outil logiciel 'Fleet Manager' et une solution de contrôle 'alimentée par l'IA', qui frôle la vente d'informations
- Deep Qualification80
✓ passe — Beev est un fournisseur de services pour l'électrification des flottes de VE, offrant la location de véhicules, l'installation et la gestion de bornes de recharge. Elle détient les données de télémétrie décrites comme un sous-produit de ses services, mais ne les vend pas comme produit principal. La propriété des données est complexe et sensible au RGPD, mais une
Evidence
Dataset evidence & lineage
What the typed evidence proves the company holds — reframed for clarity and set against the market.
press
- “Kia va participer à l’édition 2026 du leasing social avec un seul modèle électrique : l’EV2. L’EV4, éligible en 2025, ne l’est plus en raison de son poids.”
- “Ayvens annonce la nomination d’Aurélie Lemaire au poste de directrice commerciale France. Elle succède à Guillaume Maureau, qui reste temporairement directeur général adjoint.”
- “Le 28 juin 2026 s'achevait à Paris la septième édition du Salon national de l'automobile électrique, un événement itinérant organisé par Make a Move, avec la collaboration de concessionnaires et de constructeurs. L'engouement pour ce segment de produits s'est fait sentir tout au long de la tournée.”
Geospatial data
Il s'agit d'une base de données tabulaire propriétaire détaillant les emplacements des bornes de recharge et, de manière cruciale, leur fiabilité réelle, fournissant un contexte géographique essentiel pour tout modèle prédisant la contrainte ou la défaillance de l'infrastructure.
IoT / sensor data
Cet ensemble de données séries temporelles central capture la télémétrie IoT granulaire des bornes de recharge surveillées, y compris les charges énergétiques et la fréquence d'utilisation, qui sont des entrées directes pour la formation de modèles de maintenance prédictive.
Transaction data
Ces données tabulaires fournissent le contexte financier pour les décisions de maintenance, contenant les coûts opérationnels et les valeurs résiduelles qui permettent aux fournisseurs d'IA de modéliser l'impact économique et le retour sur investissement de leurs solutions prédictives.
Marketplace
Dataset details
Geographic coverage
Global
Time range
Real-time
Update frequency
Real-time
Delivery
API
Formats
Time Series
License
One-time license for predictive maintenance algorithm development and operational optimization within the EV sector.
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 dataset offers high value due to its proprietary nature and direct application to the rapidly growing predictive maintenance market for vehicles, specifically within the EV ecosystem. The real-time freshness and granular data across geo, IoT, and transactions enhance its utility for critical uptime optimization.
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
Beev 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 was estimated at USD 4.66 billion in 2024, projected to reach USD 23.39 billion by 2034, with a CAGR of 17.5% (source: Global Market Insights Inc.). Investment score 67.4/100 (confidence 0.49). Recommended action: Data Sharing Agreement.
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