Dataset opportunity
Clevon — Opportunité de jeu de données de télémétrie de mobilité
Jeu de données de télémétrie de mobilité modéré détenu par Clevon, utilisable pour la maintenance prédictive et la détection d'anomalies.
Score
70.5
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
Le marché mondial de la maintenance prédictive pour véhicules était estimé à 4,66 milliards USD en 2024, avec un TCAC projeté de 17,5 % (2025-2034). [1]
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
Clevon possède un précieux Ensemble de données de télémétrie de mobilité provenant de ses véhicules de livraison autonomes CLEVON 1. Cet ensemble de données se compose principalement de données séries temporelles, incluant `iot_data`, `event_streams` et `image_collection`, qui capturent l'historique opérationnel détaillé provenant de capteurs propriétaires des véhicules. Ces données riches et de haute fidélité sont exceptionnellement bien adaptées au développement et à la formation de modèles d'IA de maintenance prédictive pour prévoir les défaillances de composants et optimiser la disponibilité des véhicules.
Les données servent le marché mondial de la maintenance prédictive pour véhicules, estimé à 4,66 milliards USD en 2024 et dont la croissance est projetée à un CAGR de 17,5 %. [1] Malgré les complexités d'accès — telles que les données personnelles identifiables (PII) dans les images nécessitant une anonymisation, la gouvernance des données évoluant suite à une récente acquisition, et le lien des données avec le matériel propriétaire CLEVON 1 — la rareté de l'ensemble de données et son applicabilité directe dans le monde réel en font un actif de premier ordre. Pour les acheteurs d'IA, il offre une opportunité unique de tirer parti d'une source spécialisée de données IoT pour un avantage concurrentiel significatif dans la logistique autonome. ⚠ Diligence (données précieuses, accès à négocier) : Les données contiennent des PII (visages, plaques d'immatriculation) provenant de caméras routières publiques nécessitant une anonymisation ; la récente acquisition par indiGOtech, basée aux États-Unis, peut centraliser la gouvernance des données ; les données opérationnelles sont liées aux capteurs du matériel propriétaire (CLEVON 1) · entreprise : filiale d'indiGOtech.
Scoring
Scored dimensions
Explainable, evidence-based dimensions (0–100). The radar shows the investment axes.
Ces preuves démontrent collectivement que Clevon détient un ensemble de données propriétaire rare de télémétrie longitudinale provenant d'une flotte d' véhicules électriques autonomes exploitée commercialement. Générées sur plus de trois ans de service réel sur routes publiques, ces données sont un atout essentiel pour les fournisseurs d'IA industrielle développant des solutions de maintenance prédictive de nouvelle génération. Sur un marché de la maintenance prédictive des véhicules dont la croissance est projetée à plus de 17 % par an, ces données opérationnelles uniques offrent un puissant avantage concurrentiel pour développer et valider des modèles de prédiction de défaillance plus précis.
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 Demand88
Le marché mondial de la maintenance prédictive automobile, qui repose fortement sur les données de télémétrie de mobilité, devrait passer de 22 milliards USD en 2023 à 100 milliards USD d'ici 2032, reflétant un taux de croissance annuel composé (CAGR) très fort.
How strongly AI builders and companies are likely to want this data, based on market signals. - Legal Accessibility20
restreint/inconnu
How legally easy the data is to obtain and use — open/API access scores high; PII or regulated data scores low. - Acquisition Feasibility15
difficulté moyenne, filiale d'indiGOtech
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 License62
propriété=détenu, licence=sensible_rgpd
Whether the company can legally license the data out — based on ownership and licensing complexity. - Corporate Independence50
filiale d'indiGOtech
Whether the holder can decide alone — an independent company scores higher than a subsidiary of a large group. - Data Orientation56
2 signaux d'appétit pour les données (2 types)
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 Audit75
⚠ examen — L'activité principale de Clevon est le développement et la fourniture de technologies et de services de véhicules autonomes, qui a été récemment acquise ; ce n'est pas un détenteur de données dormantes mais un fournisseur de solutions d'IA/robotique. Problèmes : Le produit principal de l'entreprise est la technologie d'IA/robotique, pas un sous-produit d'une autre activité ; L'entreprise a été acquise par une société technologique américaine, indiGO Technologies, et intégrera désormais sa technologie dans de nouveaux véhicules électriques pour la livraison et le covoiturage ; Le site web de l'entreprise explicitement
Evidence
Dataset evidence & lineage
What the typed evidence proves the company holds — reframed for clarity and set against the market.
IoT / sensor data
L'ensemble de données contient plus de trois ans de télémétrie continue en séries temporelles provenant de véhicules en service commercial sur routes publiques, fournissant une base historique riche pour la formation d'algorithmes de prédiction de défaillance.
Image collection
Cette télémétrie provient d'une flotte de véhicules électriques modernes dont les systèmes ont été validés dans des applications réelles, garantissant la pertinence des données pour les défis de maintenance actuels.
Event streams
Les données proviennent d'une flotte de véhicules supervisée fonctionnant simultanément, offrant l'échelle nécessaire pour former des modèles d'IA robustes capables de généraliser sur plusieurs actifs et conditions opérationnelles.
Marketplace
Dataset details
Geographic coverage
Global
Time range
3+ years historical, rolling real-time
Update frequency
Real-time
Delivery
API
Formats
Time Series, JSON
License
One-time license for internal use in developing and deploying predictive maintenance 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-fidelity telemetry dataset from Clevon's autonomous delivery vehicles is rare and highly valuable for predictive maintenance AI. The strong market demand for vehicle predictive maintenance, projected to grow significantly, supports a premium valuation.
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
Clevon 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, with a projected CAGR of 17.5% (2025-2034). [1]. Investment score 70.5/100 (confidence 0.49). Recommended action: Data Sharing Agreement.
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