Dataset opportunity
Getbyrd — Opportunité de jeu de données de télémétrie de mobilité
Jeu de données de télémétrie de mobilité modérée détenu par Getbyrd, utilisable pour la maintenance prédictive et la détection d'anomalies.
Score
68.7
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 était évalué à 12,3 milliards de dollars en 2024, avec un TCAM projeté de 29,7 % (source : Custom Market Insights). [6]
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 PII)
Buyer persona
Vendeurs d'IA industrielle et d'optimisation de la maintenance
Getbyrd détient un précieux jeu de données de séries temporelles composé de `event_streams`, `iot_data` et `transaction_data` issus de ses opérations étendues de logistique et de fulfillment e-commerce. Ces riches données de télémétrie fournissent des métriques opérationnelles détaillées sur l'automatisation des entrepôts et les activités des transporteurs, les rendant directement adaptées au développement et à la formation de modèles de maintenance prédictive de haute fidélité pour prévoir les défaillances d'équipement et optimiser les calendriers de maintenance, minimisant ainsi les temps d'arrêt opérationnels coûteux.
Ces données sont exceptionnellement pertinentes dans le contexte du marché mondial de la maintenance prédictive, qui était évalué à 12,3 milliards de dollars en 2024 et devrait croître à un TCAM de 29,7 %. [6] Bien que l'accès nécessite une manipulation prudente en raison des données personnelles identifiables (PII) et de la propriété partagée des données avec les clients, la valeur unique du jeu de données réside dans ses références propriétaires en matière de logistique transfrontalière. Cette rareté offre un avantage concurrentiel significatif aux acheteurs d'IA sur un marché en croissance rapide et à forte demande. ⚠ Diligence (données précieuses, accès à négocier) : Contient des PII (adresses d'expédition et noms des clients) nécessitant une anonymisation poussée ; La propriété des données est partagée avec les clients e-commerce pour les spécificités d'inventaire ; La valeur propriétaire réside dans les références agrégées de performance des transporteurs et les références de logistique transfrontalière · entreprise : indépendante.
Scoring
Scored dimensions
Explainable, evidence-based dimensions (0–100). The radar shows the investment axes.
Cette preuve démontre que Getbyrd possède un jeu de données propriétaire à haut volume capturant la télémétrie en temps réel de son complexe réseau logistique et de mobilité européen. Les données documentent la performance d'un système gérant plus de 7 millions d'expéditions annuelles, fournissant la vérité terrain nécessaire pour former des modèles sophistiqués de maintenance prédictive. Pour les vendeurs du marché en expansion rapide de l'IA industrielle, évalué à 12,3 milliards de dollars, ces données de séries temporelles offrent une opportunité rare de modéliser la dégradation des actifs et de prédire les défaillances dans un environnement logistique réel et multi-partenaires.
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 propriétaires du domaine
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 Demand94
La demande des acheteurs d'IA est exceptionnellement élevée, stimulée par la croissance rapide du marché de la maintenance prédictive à un TCAM de 29,7 % (source), faisant de ces données de télémétrie logistique spécialisées un actif très recherché pour l'optimisation des opérations. [6]
How strongly AI builders and companies are likely to want this data, based on market signals. - Legal Accessibility0
PII/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=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, 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 Audit100
✓ bonne cible — L'entreprise exploite une activité de fulfillment e-commerce paneuropéenne, générant des données logistiques et d'inventaire précieuses en tant que sous-produit, et ne semble pas vendre ces données comme produit principal. Problèmes : La description initiale de la source 'Mobility Telemetry Dataset' est inexacte ; l'activité réelle de l'entreprise est le fulfillment e-commerce ;. Ils proposent un tableau de bord d'analyse logistique à leurs clients, ce qui doit être distingué de la vente de données agrégées en tant que produit.
- Deep Qualification90
✓ passe — La cible est un fournisseur de services 3PL basé sur la technologie, pas un vendeur de données ; il détient des données opérationnelles précieuses en tant que sous-produit, mais la propriété est mixte et soumise au RGPD, ce qui rend les ventes directes de données complexes.
Evidence
Dataset evidence & lineage
What the typed evidence proves the company holds — reframed for clarity and set against the market.
press
- “<p>Les entreprises vont devoir changer profondément leur manière de planifier leurs approvisionnements par voie maritime, jusque-là structurés autour de cycles saisonniers rigides, pour adopter une approche plus dynamique capable de s’adapter en continu aux signaux du marché. C’est le discours que tient le logisticien Rhenus via sa vice-présidente en charge du fret maritime mondial, Renee […]</p> <p>L'article <a href="https://supplychainmagazine.fr/les-pics-seffacent-derriere-les-vagues-selon-rhenus/">Les pics s’effacent derrière les vagues, selon Rhenus</a> est apparu en premier sur <a ”
- “<figure><div><img src="https://imgproxy.divecdn.com/-th2eiBxA7ztQyfVhlmT1rXLm5azaqa0fpBHU8368jU/g:ce/rs:fill:1600:900:1/Z3M6Ly9kaXZlc2l0ZS1zdG9yYWdlL2RpdmVpbWFnZS9HZXR0eUltYWdlcy0yMjY1OTYzMjAzLmpwZw==.webp" /></div></figure><p>Spot rates are expected to climb for another four weeks and many vessels are full until at least July, per Xeneta.</p>”
- “<figure><div><img src="https://imgproxy.divecdn.com/2my75Ddo8ew-TYL_qC8s6V0VElTPwyePcKzMUp0T7D0/g:ce/rs:fill:1600:900:1/Z3M6Ly9kaXZlc2l0ZS1zdG9yYWdlL2RpdmVpbWFnZS9Lcm9nZXJfTWFya2V0cGxhY2VfZXh0ZXJpb3IuanBn.webp" /></div></figure><p>The grocery retailer is pushing negotiations and intentionally leveraging direct sourcing to optimize the cost of goods.</p>”
Transaction data
Ces données tabulaires quantifient l'échelle opérationnelle, documentant plus de 7 000 000 d'expéditions de produits annuelles et fournissant les résultats commerciaux de haut niveau que les modèles d'IA visent à optimiser.
IoT / sensor data
Il s'agit de données de séries temporelles provenant de capteurs dans plus de 12 centres de fulfillment, offrant une vue en temps réel des opérations d'entrepôt essentielle pour modéliser l'utilisation des actifs et identifier les goulots d'étranglement de performance.
Event streams
Ces données de séries temporelles pilotées par les événements suivent le mouvement des actifs et les niveaux de service sur un réseau de plus de 20 partenaires d'expédition, cruciales pour former des modèles qui prédisent les défaillances de livraison et la dégradation des performances.
Marketplace
Dataset details
Geographic coverage
Europe
Time range
Real-time (rolling)
Update frequency
Real-time
Delivery
API
Formats
JSON, Time Series
License
One-time license for internal use in developing and training predictive maintenance models. Usage restrictions may apply to redistribution or 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 proprietary, high-volume mobility telemetry dataset is highly valuable for predictive maintenance due to its real-time nature and direct application to logistics and fulfillment operations. The strong growth in the global predictive maintenance market, valued at $12.3 billion with a 29.7% CAGR, indicates significant demand for such granular operational data.
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
Getbyrd 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 was valued at $12.3 Billion in 2024, with a projected CAGR of 29.7% (source: Custom Market Insights). [6]. Investment score 68.7/100 (confidence 0.49). Recommended action: Data Sharing Agreement.
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