Dataset opportunity
Gehlpeople — Opportunité de jeu de données sur les événements de mobilité
Jeu de données modéré sur les événements de mobilité détenu par Gehlpeople, utilisable pour la prévision 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)
Marché mondial des plateformes de données de mobilité = 8,6 milliards de dollars en 2024, TCAM de 18,4 %.
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.
- ✨Signal
Méthodologie d'analyse empirique du comportement social dans les environnements urbains
source ↗
Profile
Dataset profile
Type
Jeu de données sur les événements 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
Fonds quantitatifs et équipes IA de prévision de la demande
Gehlpeople détient un jeu de données substantiel sur les événements de mobilité, structuré sous forme de données granulaires de séries temporelles. Ce jeu de données est construit à partir de flux d'événements à haut volume et de données géographiques riches capturant les modèles de déplacement humain, ce qui le rend exceptionnellement bien adapté aux modèles de prévision pilotés par l'IA pour prédire le flux de piétons, l'utilisation de l'espace public et les tendances de mobilité urbaine.
Le marché mondial des plateformes de données de mobilité était évalué à 8,6 milliards de dollars en 2024 et devrait croître à un TCAM de 18,4 %. [3] Cette croissance significative souligne la demande intense d'informations sur la mobilité. Bien que l'accès nécessite de naviguer dans la propriété partagée des données avec les clients et une anonymisation stricte des données comportementales, la rareté et la profondeur de ce jeu de données historique offrent un avantage concurrentiel distinct aux acheteurs cherchant à développer des solutions de prévision avancées. ⚠ Diligence (données précieuses, accès à négocier) : La propriété des données est souvent partagée avec des clients municipaux ou immobiliers privés ; les données comportementales impliquent le suivi des déplacements humains dans les espaces publics, nécessitant une anonymisation stricte ; un grand volume de données historiques peut exister dans des formats hérités ou non standardisés · corporate : indépendant.
Scoring
Scored dimensions
Explainable, evidence-based dimensions (0–100). The radar shows the investment axes.
Gehlpeople contrôle une archive longitudinale propriétaire de mobilité urbaine et de comportement social couvrant plus de 250 villes dans le monde, établie sur 50 ans d'observation empirique. Ce jeu de données fournit les signaux de séries temporelles à haute résolution requis par les fonds quantitatifs et les équipes IA de prévision de la demande pour modéliser les interactions humaines complexes sur le marché mondial de la mobilité de 8,6 milliards de dollars. En capturant des « mouvements minuscules massifs », les données offrent une alternative rare et véritable aux pings GPS bruyants, permettant une modélisation prédictive précise de l'activité économique urbaine alors que le secteur croît à un TCAM de 18,4 %.
See dimension details ↓- Dataset Specificity78
flux d'événements dominants, 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 propriétaires du domaine
How scarce and proprietary the data is. Unique domain data scores high; openly available data lowers it. - Dataset Volume68
3 preuves, mention explicite du volume de données
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 prévision
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 IA est élevée, stimulée par le besoin de **prévisions** sophistiquées sur un marché des plateformes de données de mobilité en croissance rapide, dont l'expansion est projetée à un **TCAM de 18,4 %**. [3]
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 Feasibility30
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 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 — Gehl est une cible idéale ; il s'agit d'un cabinet de conseil en stratégie et conception urbaine qui génère des données propriétaires et centrées sur l'humain en tant que sous-produit de son activité principale, qui consiste à vendre des conseils stratégiques et des conceptions, et non les données elles-mêmes. Problèmes : Les premiers résultats de recherche pour 'Gehl' peuvent être déroutants, pointant vers des entités sans rapport comme Gehl Company (équipement lourd) et Gehl Foods. L'entité correcte est Gehl ; L'entreprise est très axée sur les données, utilisant des termes tels que 'data scientists' et 'outils numériques', ce qui nécessite une vérification minutieuse pour confirmer que son produit principal est
- Deep Qualification90
⚠ à examiner — Gehl est un cabinet de conseil en stratégie urbaine basé sur les services qui utilise les données comme outil pour ses projets ; les données collectées sont destinées à des clients spécifiques tels que des municipalités ou des universités et sont donc leur propriété, ce qui restreint tout droit de revente. [les données appartiennent aux clients de l'entreprise ; licence restreinte]
Evidence
Dataset evidence & lineage
What the typed evidence proves the company holds — reframed for clarity and set against the market.
Geospatial data
Cette preuve tabulaire confirme les enregistrements empiriques des déplacements et des interactions humaines sur une empreinte mondiale, offrant le contexte spatial à haute fidélité essentiel à la prévision de la demande localisée.
Data-volume signal
La preuve met en évidence un répertoire multimodal construit sur cinq décennies, fournissant la profondeur historique à long terme nécessaire aux modèles d'IA pour distinguer les anomalies temporaires des tendances urbaines structurelles.
Event streams
Ces journaux de séries temporelles capturent des comportements sociaux granulaires et des micro-mouvements, fournissant les données pilotées par les événements à haute fréquence que les équipes quantitatives utilisent pour affiner la précision prédictive.
Marketplace
Dataset details
Detailed schema & sample available on access request.
Coverage
Scanned sources
Deliverable
Premium dataset report
Gehlpeople Mobility Event — a Moderate mobility event dataset (Time Series modality) in the mobility domain. Primary AI use-case: Forecasting. Market signal: Global Mobility Data Platform market = $8.6 billion in 2024, CAGR 18.4% (source: Dataintelo). [3]. Investment score 67.4/100 (confidence 0.49). Recommended action: Data Sharing Agreement.
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