Dataset opportunity
Opportunité de jeu de données de télémétrie de mobilité — Connectedkerb
Vaste jeu de données de télémétrie de mobilité détenu par Connectedkerb, utilisable pour la maintenance prédictive et la détection d'anomalies.
Score
71.9
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
55%
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 des chargeurs de VE = 2,8 milliards de dollars en 2025, TCAC de 12,4 % (2025-2034)
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
Notre approche unique intègre l'énergie et les données pour soutenir les villes intelligentes et connectées
source ↗
Profile
Dataset profile
Type
Jeu de données de télémétrie de mobilité
Modality
Séries temporelles
Sector
mobilité
Volume
Important
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
Connectedkerb possède un riche jeu de données de télémétrie de mobilité, principalement composé de données séries temporelles, incluant des flux d'événements, des données géographiques et des données IoT provenant de son vaste réseau de bornes de recharge pour véhicules électriques. Ces données granulaires et en temps réel sont particulièrement adaptées aux applications de Maintenance Prédictive, permettant l'identification proactive des défaillances potentielles des composants de l'infrastructure de recharge pour véhicules électriques tels que l'électronique de puissance, les systèmes de refroidissement et les connecteurs, avant qu'elles n'entraînent des temps d'arrêt coûteux.
Ces données ont une valeur commerciale significative sur un marché en expansion rapide. Le marché mondial de la maintenance prédictive des chargeurs de VE devrait à lui seul atteindre 7,9 milliards de dollars d'ici 2034, avec un CAGR de 12,4 % par rapport à 2,8 milliards de dollars en 2025, stimulé par le besoin urgent de réseaux de recharge fiables. Bien que l'accès implique de naviguer dans des accords de partage de données avec les autorités locales et les partenaires, d'assurer la conformité RGPD pour les données personnelles et de gérer les données distribuées sur les actifs physiques, la spécificité et la rareté de ce jeu de données complet pour la réduction des temps d'arrêt et les économies de coûts (par exemple, jusqu'à 26 % de réduction des temps d'arrêt imprévus et 22 % des coûts de maintenance pour les systèmes de VE) le rendent très précieux pour les acheteurs d'IA cherchant à optimiser les opérations de recharge des VE. ⚠ Diligence (données précieuses, accès à négocier) : Les accords de partage de données avec les autorités locales et les partenaires peuvent restreindre l'accès direct à certains jeux de données ; La conformité RGPD est requise pour les données personnelles relatives aux utilisateurs et aux sessions de recharge ; Les données sont distribuées sur un grand réseau d'actifs physiques. · corporate : filiale d'Aviva Investors, National Wealth Fund.
Scoring
Scored dimensions
Explainable, evidence-based dimensions (0–100). The radar shows the investment axes.
Connectedkerb possède un jeu de données propriétaire et étendu englobant la télémétrie opérationnelle en temps réel et les mises à jour de statut en direct de son réseau important de plus de 7 000 chargeurs de VE à travers le Royaume-Uni, enrichi par des données géospatiales stratégiques. Cette collection unique alimente directement le marché en plein essor de la maintenance prédictive des chargeurs de VE, projeté à 2,8 milliards de dollars d'ici 2025, ce qui la rend inestimable pour les fournisseurs d'IA industrielle et d'optimisation de la maintenance. Le détail granulaire et les informations opérationnelles contenus dans ces données sont essentiels pour développer des modèles avancés de maintenance prédictive, assurer la fiabilité de l'infrastructure et stimuler l'efficacité dans un secteur en expansion rapide.
See dimension details ↓- Dataset Specificity90
dominant 'données_iot', 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 propriétaires du domaine
How scarce and proprietary the data is. Unique domain data scores high; openly available data lowers it. - Dataset Volume70
6 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 Demand92
Le marché mondial de l'IA dans la mobilité, qui inclut la maintenance prédictive comme application clé, devrait croître à un taux de croissance annuel composé (CAGR) de 44,6 % de 2026 à 2035, indiquant une demande très élevée pour des données pertinentes.
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'Aviva Investors, National Wealth Fund
How realistic it is to actually obtain the data, given access difficulty and the holder's corporate structure. - Evidence Strength71
3 types de preuves, 6 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'Aviva Investors, National Wealth Fund
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 — 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 Audit92
✓ bonne cible — Connected Kerb exploite une activité opérationnelle réelle d'infrastructure de recharge pour VE, générant de la télémétrie et des données opérationnelles précieuses en tant que sous-produit, et ne semble pas vendre principalement ces données ou l'intelligence dérivée comme produit principal.
Evidence
Dataset evidence & lineage
What the typed evidence proves the company holds — reframed for clarity and set against the market.
IoT / sensor data
Ce type de preuve représente la télémétrie opérationnelle en temps réel du réseau de VE de Connectedkerb, fournissant des informations granulaires sur les performances des chargeurs, les modèles d'utilisation et les événements de transaction, cruciaux pour les solutions de maintenance prédictive et d'efficacité opérationnelle.
Geospatial data
Cela comprend les données de localisation et démographiques utilisées pour la planification stratégique de l'infrastructure, offrant un contexte précieux pour comprendre le déploiement des chargeurs et les modèles de demande régionaux pour l'analyse du marché.
Event streams
Cela inclut les données de statut opérationnel en direct des bornes de recharge, indiquant la disponibilité en temps réel et l'état opérationnel, essentiels pour la gestion du réseau et les applications d'expérience utilisateur.
Marketplace
Dataset details
Geographic coverage
UK
Time range
Real-time
Update frequency
Real-time
Delivery
API
Formats
JSON, Time Series
License
One-time license for predictive maintenance use cases, with restrictions on redistribution and resale.
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's value is driven by its proprietary, real-time mobility telemetry from a large network of EV chargers, directly feeding the high-growth EV charger predictive maintenance market. The projected market size and CAGR indicate strong demand for such granular operational data.
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
Connectedkerb Mobility Telemetry — a Large mobility telemetry dataset (Time Series modality) in the mobility domain. Primary AI use-case: Predictive Maintenance. Market signal: Global EV charger predictive maintenance market = $2.8 billion in 2025, CAGR 12.4% (2025-2034). Investment score 71.9/100 (confidence 0.55). Recommended action: Data Sharing Agreement.
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