Dataset opportunity
Expedis — Opportunité de jeu de données de télémétrie de mobilité
Jeu de données de télémétrie de mobilité modéré détenu par Expedis, utilisable pour la maintenance prédictive et la détection d'anomalies.
Score
64.6
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)
Marché mondial de la maintenance prédictive = 14,2 milliards de dollars en 2025, TCAC de 27,9 %.
Recent dated external facts that triggered this opportunity — auditable provenance.
- 📰press2026-09-08
PJ Expedis a Muff Logistics mají nové vlastníky, Martin Jeřábek zůstává ve skupině
systemylogistiky.cz ↗
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
Propriété mixte — Sensible au RGPD (examen des données personnelles identifiables)
Buyer persona
Vendeurs de solutions d'IA industrielle et d'optimisation de la maintenance
Expedis détient un précieux Jeu de données de télémétrie de mobilité en modalité séries temporelles, compilé à partir de ses appareils IoT propriétaires, de ses registres commerciaux et de ses données transactionnelles. Ces données riches et réelles fournissent des historiques opérationnels détaillés des composants de véhicules, les rendant exceptionnellement bien adaptées à la formation et à la validation de modèles d'IA de maintenance prédictive pour prévoir les défaillances d'équipement avant qu'elles ne surviennent.
La valeur commerciale est substantielle, s'appuyant sur le marché mondial de la maintenance prédictive, qui était évalué à 14,2 milliards de dollars en 2025 et devrait croître à un TCAC de 27,9 %. Bien que l'accès nécessite de naviguer dans des données sensibles au RGPD par une anonymisation stricte et des accords de confidentialité potentiels avec les clients en raison de systèmes cloisonnés, la rareté et l'utilité prouvée de ces données_iot pour réduire les coûts opérationnels et les temps d'arrêt en font un atout convaincant pour les acheteurs d'IA dans les secteurs de la mobilité et de la logistique. ⚠ Diligence (données précieuses, accès à négocier) : Les données d'identification sont très sensibles au RGPD et nécessitent une anonymisation stricte ; Les données logistiques pour le secteur des télécommunications peuvent être soumises à des accords de confidentialité stricts avec les clients ; Les données sont probablement cloisonnées au sein de leurs plateformes propriétaires de WMS et de signature numérique. · corporate : indépendant.
Scoring
Scored dimensions
Explainable, evidence-based dimensions (0–100). The radar shows the investment axes.
Ces preuves démontrent collectivement qu'Expedis exploite une flotte importante de véhicules électriques, générant des données de télémétrie IoT propriétaires à l'échelle de la ville. Ces données rares et réelles en séries temporelles sont exactement ce dont les fournisseurs d'IA industrielle ont besoin pour construire et valider des algorithmes de maintenance prédictive pour les véhicules électriques commerciaux. Sur un marché de la maintenance prédictive dont la valeur devrait atteindre 14,2 milliards de dollars d'ici 2025, ce jeu de données offre un avantage concurrentiel crucial pour optimiser la disponibilité et les performances de la flotte.
See dimension details ↓- Dataset Specificity78
Dominant 'données_iot', secteur mobilité, 2 types spécifiques
How sharply the data targets a specific, hard-to-substitute domain or task. Niche, well-defined data scores higher than generic. - Dataset Rarity70
Données de domaine propriétaire
How scarce and proprietary the data is. Unique domain data scores high; openly available data lowers it. - Dataset Volume52
3 occurrences de 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 Value74
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
La demande des acheteurs d'IA est exceptionnellement élevée, stimulée par le TCAC rapide de 27,9 % du marché de la maintenance prédictive, ce qui crée un fort besoin de données de télémétrie de haute qualité et réelles pour améliorer l'efficacité opérationnelle.
How strongly AI builders and companies are likely to want this data, based on market signals. - Legal Accessibility0
Données personnelles identifiables/réglementées
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=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 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, 1 signal externe récent — 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 — Expedis est une cible idéale, car il s'agit d'une PME opérationnelle dans la logistique et le transport qui génère des données de télémétrie de flotte propriétaires en sous-produit de son activité principale et ne semble pas vendre ces données en tant que produit. Problèmes : Deux entreprises distinctes ont été trouvées : 'EXPEDIS spol. s r.o.' (IČO : 25455036) qui est la principale entreprise de logistique/transport, et 'PJ EXPEDIS, spol. s r.o.'
- Deep Qualification80
✓ passe — La cible est un fournisseur de services logistiques, et non un détenteur de données au sens de la propriété d'un sous-produit monétisable. Bien qu'elle génère les données de télémétrie de mobilité hypothétiques à partir de sa propre flotte, son activité principale implique la gestion de données opérationnelles sensibles de clients (pour T-Mobile, O2, Vodafone) et de données personnelles (vérification d'identité), ce qui rend la propriété et la licence des données extrêmement complexes et restreintes.
Evidence
Dataset evidence & lineage
What the typed evidence proves the company holds — reframed for clarity and set against the market.
Transaction data
Ces preuves tabulaires indiquent des journaux structurés liés aux contrats numériques et à la vérification d'identité, qui peuvent fournir des métadonnées précieuses pour comprendre les activités commerciales qui génèrent les mouvements de flotte.
IoT / sensor data
Ceci est une preuve directe d'une opération de flotte de véhicules électriques à grande échelle, générant les données de télémétrie de base en séries temporelles essentielles à toute modélisation de maintenance prédictive ou de réduction de CO2.
business_records
Ce document confirme l'orientation opérationnelle de l'entreprise vers la logistique et la réalisation pour le secteur de l'électronique, fournissant un contexte critique sur les types de cargaisons et les modèles de livraison que leur flotte prend en charge.
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
Expedis 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 = $14.2 billion in 2025, CAGR 27.9% (source: Grand View Research). Investment score 64.6/100 (confidence 0.49). Recommended action: Data Sharing Agreement.
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