Dataset opportunity
Gobolt — Opportunité de jeu de données de télémétrie de mobilité
Jeu de données de mobilité télémétrique modéré détenu par Gobolt, utilisable pour la maintenance prédictive et la détection d'anomalies.
Score
71.8
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
56%
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 télématique des véhicules commerciaux = 24,3 milliards de dollars en 2024, TCAC de 12,9 % (source : Precedence Research)
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.
- 🧑💻Hiring a data role
Recrute activement pour des postes technologiques et d'ingénierie afin de construire des réseaux de chaîne d'approvisionnement
source ↗
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
Copropriété mixte — Sensible au RGPD (examen des PII)
Buyer persona
Fournisseurs d'IA industrielle et d'optimisation de la maintenance
Gobolt détient un Ensemble de Données de Télémétrie de Mobilité complet structuré sous forme de données Séries Temporelles, qui intègre des données géographiques, des données opérationnelles de flotte industrielle, des données de capteurs IoT et des enregistrements de transactions. Ces données granulaires et multimodales sont spécifiquement conçues pour développer des modèles avancés de Maintenance Prédictive, permettant d'anticiper les défaillances des composants de véhicules et d'optimiser les calendriers de maintenance complexes.
Le marché mondial de la télématique des véhicules commerciaux représente une opportunité substantielle et en expansion rapide, évalué à 24,3 milliards USD en 2024 avec un TCAM projeté de 12,9 %. [1] Bien que l'accès à cet ensemble de données nécessite de naviguer certaines complexités, telles que l'anonymisation stricte des données personnelles identifiables (PII) dans les journaux de livraison du dernier kilomètre et la copropriété potentielle des données d'expédition avec les marchands, sa valeur est immense. L'inclusion de données de durabilité et d'émissions de carbone en tant qu'actif secondaire clé améliore encore sa valeur stratégique pour les acheteurs d'IA axés sur l'efficacité et les objectifs ESG. ⚠ Diligence (données précieuses, accès à négocier) : Les données de livraison du dernier kilomètre contiennent des PII (noms, adresses) nécessitant une anonymisation stricte ; la télémétrie de flotte est propriétaire, mais les données spécifiques à l'expédition peuvent impliquer une copropriété avec les marchands ; les données de durabilité et d'émissions de carbone sont un actif secondaire clé. · corporate : indépendant.
Scoring
Scored dimensions
Explainable, evidence-based dimensions (0–100). The radar shows the investment axes.
Ces preuves prouvent collectivement que Gobolt possède un ensemble de données propriétaire, en séries temporelles, généré par sa flotte de véhicules électriques lors des opérations de livraison du dernier kilomètre. Ces données de télémétrie rares sont une entrée directe pour des modèles sophistiqués de maintenance prédictive, une demande clé pour les fournisseurs d'IA industriels cherchant à optimiser la disponibilité de la flotte et à réduire les coûts opérationnels. Sur un marché de la télématique des véhicules commerciaux dont la valeur devrait dépasser 24 milliards USD en 2024, cet ensemble de données offre un atout unique pour la création de solutions d'IA de nouvelle génération pour le secteur en croissance rapide de la logistique des véhicules électriques.
See dimension details ↓- Dataset Specificity100
dominant 'iot_data', secteur mobilité, 4 types spécifiques
How sharply the data targets a specific, hard-to-substitute domain or task. Niche, well-defined data scores higher than generic. - Dataset Rarity94
données propriétaires du domaine
How scarce and proprietary the data is. Unique domain data scores high; openly available data lowers it. - Dataset Volume58
4 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 Value94
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 Demand85
la demande des acheteurs d'IA est élevée, stimulée par la croissance significative du marché de la télématique des véhicules commerciaux (TCAM de 12,9 %), car ces données sont cruciales pour le développement d'applications de maintenance prédictive permettant de réaliser des économies. [1]
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 Strength74
4 types de preuves, 4 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, 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 Audit92
✓ bonne cible — Gobolt est une cible solide car son activité principale est la logistique tierce, générant un sous-produit précieux de données de mobilité et de fulfillment qui est utilisé pour la visibilité opérationnelle mais non vendu comme produit autonome. [1, 3] Problèmes : L'entreprise est axée sur la technologie et fournit déjà une visibilité des données et des API à ses clients dans le cadre de son service ; les données ne sont pas entièrement 'dormantes' mais ne sont pas b ; les résultats de recherche initiaux peuvent être confondus avec une entreprise indienne du même nom (gobolt.in)
- Deep Qualification90
⚠ à examiner — GoBolt est un fournisseur 3PL qui détient des données précieuses et propriétaires sur la mobilité et la logistique en tant que sous-produit de son activité principale ; il ne vend pas ces données. L'ensemble de données est plausible et cohérent avec ses activités, mais l'accès est complexe en raison de la copropriété mixte des données avec les marchands et de la présence de données sensibles [licence restreinte]
Evidence
Dataset evidence & lineage
What the typed evidence proves the company holds — reframed for clarity and set against the market.
press
- “<p>Chez le concepteur et fabricant italien de solutions de capture automatique de données et d’automatisation industrielle Datalogic, les gammes de terminaux Skorpio et Falcon accueillent deux petits nouveaux terminaux mobiles, avec connectivité 5G et WiFi6. Avec son design ergonomique, son clavier de 48 touches et son format compact de type pistolet (avec poignée amovible), le […]</p> <p>L'article <a href="https://supplychainmagazine.fr/datalogic-fait-evoluer-ses-gammes-de-terminaux-skorpio-et-falcon/">Datalogic fait évoluer ses gammes de terminaux Skorpio et Falcon</a> est apparu en pr”
- “<p>Some carriers see it as a practical tool to keep cash flow moving. Others associate it with high costs, confusing agreements, chargebacks, or bad experiences with companies that were not clear from the beginning. And that is the real issue. In many cases, the problem is not factoring itself. The problem is how factoring has […]</p> <p>The post <a href="https://www.freightwaves.com/news/demystifying-factoring-how-it-can-become-a-real-business-tool-for-carriers">Demystifying Factoring: How It Can Become a Real Business Tool for Carriers</a> appeared first on <a href="https://www.freight”
- “<p>Container spot rates from China to the US West Coast have surged over 300% from March to June. FreightWaves' Craig Fuller breaks down why this isn't a demand-driven surge, but a reflection of concentrated power among international ocean carriers. Discover how foreign-owned shipping lines operate as a cartel, manipulating capacity and impacting US businesses. Plus, get insights on the domestic trucking market's holiday capacity crunch and how RXO provides crucial support.</p> <p>The post <a href="https://www.freightwaves.com/news/container-shipping-why-rates-are-skyrocketing-its-not-demand">”
IoT / sensor data
Cela confirme la collecte de données IoT propriétaires à partir d'une flotte de véhicules de livraison électriques, un atout critique pour la formation d'algorithmes avancés de maintenance prédictive.
Geospatial data
Cela indique la présence de données géospatiales tabulaires utilisées pour l'optimisation des itinéraires, qui fournit un contexte crucial pour l'analyse des performances des véhicules et des schémas d'usure sur différents territoires.
Transaction data
Cela pointe vers des données transactionnelles tabulaires détaillant les opérations de fulfillment et de livraison du dernier kilomètre, qui aident à lier la télémétrie des véhicules à des activités commerciales et des charges utiles spécifiques.
Industrial data
Cela confirme la collecte de données industrielles en séries temporelles axées sur les performances opérationnelles et environnementales de leur flotte de logistique durable, particulièrement précieuses pour la modélisation des défaillances de composants spécifiques aux VE.
Marketplace
Dataset details
Geographic coverage
Global
Time range
Real-time
Update frequency
Real-time
Delivery
API
Formats
Time Series, JSON
License
One-time license for developing and deploying predictive maintenance models. Usage restrictions may apply to data redistribution.
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-rarity time-series telemetry dataset from electric commercial vehicles is highly valuable for predictive maintenance in the rapidly growing $24.3B global commercial vehicle telematics market. Demand is driven by industrial AI vendors seeking to optimize fleet uptime.
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
Gobolt Mobility Telemetry — a Moderate mobility telemetry dataset (Time Series modality) in the mobility domain. Primary AI use-case: Predictive Maintenance. Market signal: Global Commercial Vehicle Telematics market = $24.3B in 2024, CAGR 12.9% (source: Precedence Research). Investment score 71.8/100 (confidence 0.56). Recommended action: Data Sharing Agreement.
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