Dataset opportunity
Goodlogisticsgroup — Opportunité de jeu de données sur les événements de mobilité
Jeu de données modéré sur les événements de mobilité détenu par Goodlogisticsgroup, utilisable pour la prévision et la détection d'anomalies.
Score
63.3
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
Partenariat (niveau groupe)
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)
La taille du marché mondial de l'analyse de la chaîne d'approvisionnement était évaluée à 11,0 milliards USD en 2025 et devrait atteindre 41,2 milliards USD d'ici 2034, affichant un TCAM de 15,85 %.
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.
Profile
Dataset profile
Type
Jeu de données sur les événements de mobilité
Modality
Série temporelle
Sector
mobilité
Volume
Modéré
Freshness
Temps réel
Rarity
Élevée (propriétaire)
Accessibility
Restreint
Legal
Propriété mixte — droits de licence à clarifier
Buyer persona
Fonds quantitatifs et équipes d'IA de prévision de la demande
Goodlogisticsgroup détient un Jeu de données sur les événements de mobilité structuré comme une Série temporelle, compilé à partir de business_records, de flux d'événements en temps réel et de données géographiques. Cela fournit une vue granulaire et séquentielle des mouvements d'expédition multimodaux, le rendant hautement adapté aux modèles de prévision pilotés par l'IA pour prédire les temps de transit, résoudre les retards et optimiser la planification de la demande.
Le marché mondial de l'analyse de la chaîne d'approvisionnement était évalué à 11,0 milliards USD en 2025 et devrait atteindre 41,2 milliards USD d'ici 2034, affichant un TCAM de 15,85 %. [2] Malgré les complexités d'accès — y compris les approbations à plusieurs niveaux sous le groupe Denholm, la propriété partagée des données et la conformité réglementaire — la rareté et la richesse de ces données, actuellement enfermées dans des systèmes hérités, offrent un avantage concurrentiel significatif à un acheteur disposé à naviguer dans le processus de diligence. ⚠ Diligence (données précieuses, accès à négocier) : Filiale d'un grand groupe privé (Denholm) nécessitant une approbation à plusieurs niveaux ; La propriété des données est partagée entre les expéditeurs, les transporteurs et le fournisseur de logistique ; Les données douanières et commerciales sont soumises à une stricte conformité réglementaire et à la confidentialité ; Un volume important de données est enfermé dans des systèmes de gestion de fret hérités · corporate : filiale du groupe Denholm.
Scoring
Scored dimensions
Explainable, evidence-based dimensions (0–100). The radar shows the investment axes.
Ces preuves prouvent collectivement que Goodlogisticsgroup possède un actif d'intelligence logistique propriétaire et multimodal, combinant le suivi des expéditions en temps réel avec un contexte historique approfondi sur les douanes et les performances des itinéraires. Ce jeu de données unique est idéal pour les fonds quantitatifs et les équipes d'IA d'entreprise qui construisent des modèles prédictifs pour prévoir les perturbations de la chaîne d'approvisionnement et les flux de matières premières. Sur un marché mondial de l'analyse de la chaîne d'approvisionnement dont la valeur devrait atteindre 41,2 milliards USD d'ici 2034, ces données offrent un avantage significatif en matière de prévision.
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 de domaine propriétaire
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/flux
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 d'IA est exceptionnellement élevée, stimulée par le marché en croissance rapide de l'analyse de la chaîne d'approvisionnement (TCAM de 15,85 %), où les données de séries temporelles granulaires sont essentielles pour construire des modèles de prévision précieux. [2]
How strongly AI builders and companies are likely to want this data, based on market signals. - Legal Accessibility28
restreint/inconnu
How legally easy the data is to obtain and use — open/API access scores high; PII or regulated data scores low. - Acquisition Feasibility0
difficulté élevée, filiale du groupe Denholm
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 License36
propriété=mixte, licence=droits_non_clairs
Whether the company can legally license the data out — based on ownership and licensing complexity. - Corporate Independence50
filiale du groupe Denholm
Whether the holder can decide alone — an independent company scores higher than a subsidiary of a large group. - Data Orientation22
0 signal d'appétit pour les données (0 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 — Il s'agit d'une entreprise de logistique et de fret réelle et de longue date avec des opérations physiques, ce qui en fait une bonne source potentielle de données opérationnelles propriétaires et dormantes. Problèmes : L'entreprise a été acquise par le groupe Denholm en 2021 et fusionnée avec Denholm Global Logistics en 2024 pour former 'Denholm Good Logistics'. [5, 8] ; Elle fait maintenant partie d'un groupe plus large, ce qui peut compliquer la prise de décision, bien qu'elle semble fonctionner comme une entité distincte. [5, 9] ; Le jeu de données sur les événements de mobilité mentionné dans la requête ne se trouve pas sur le site Web de l'entreprise ; son activité consiste à fournir des services logistiques, pas à vendre des données. [8,
- Deep Qualification80
✓ passe — La cible est un prestataire de services logistiques 3PL/4PL, ce qui en fait un détenteur de données d'un jeu de données plausible sur les événements de mobilité généré en sous-produit de ses activités principales. Cependant, la propriété des données est intrinsèquement mixte dans la logistique, et les droits de licence pour la revente ne sont pas spécifiés dans les documents publics, nécessitant une négociation directe.
Evidence
Dataset evidence & lineage
What the typed evidence proves the company holds — reframed for clarity and set against the market.
Event streams
Ce type de preuve est un flux continu de séries temporelles fournissant une visibilité en temps réel sur les expéditions mondiales, essentiel pour les modèles qui prédisent les temps de transit et les perturbations.
business_records
Cette preuve confirme l'existence d'enregistrements commerciaux structurés, y compris les déclarations en douane et les codes de marchandises, qui sont essentiels pour prévoir les flux commerciaux internationaux et l'activité économique.
Geospatial data
Cette preuve indique un riche jeu de données historique détaillant les efficacités des itinéraires et les performances logistiques, permettant la formation de modèles d'IA pour optimiser les stratégies de transit multimodales.
Marketplace
Dataset details
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
Goodlogisticsgroup Mobility Event — a Moderate mobility event dataset (Time Series modality) in the mobility domain. Primary AI use-case: Forecasting. Market signal: Global supply chain analytics market size was valued at USD 11.0 Billion in 2025 and is projected to reach USD 41.2 Billion by 2034, exhibiting a CAGR of 15.85% (source: IMARC Group). [2]. Investment score 63.3/100 (confidence 0.49). Recommended action: Partnership (group-level).
From the marketplace
Explore live data opportunities
Zunder — Opportunité de jeu de données de télémétrie de mobilité
View opportunity →autreIlivestock — Opportunité de jeu de données d'imagerie médicale
View opportunity →industrielNmgaerospace — Opportunité de jeu de données de rapports d'inspection
View opportunity →