Dataset opportunity
Gophr — Opportunité de jeu de données sur les opérations industrielles
Jeu de données modéré sur les opérations industrielles détenu par Gophr, utilisable pour la surveillance et la prévision industrielles.
Score
48
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
Marché mondial de l'analyse de la chaîne d'approvisionnement = 7,16 milliards de dollars en 2023, TCAM de 17,8 % (source : Grand View Research)
Recent dated external facts that triggered this opportunity — auditable provenance.
- 📰press2026-07-23
Weak housing market hurts big and bulky last-mile delivery
freightwaves.com ↗ - 📰press2026-07-22
Tractor Supply taps Instacart for same-day delivery
supplychaindive.com ↗ - 📰press2026-07-21
Monoprix installe un hub chez Segro dans le 13ème arr.parisien
supplychainmagazine.fr ↗
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 sur les opérations industrielles
Modality
Séries temporelles
Sector
mobilité
Volume
Modéré
Freshness
Temps réel
Rarity
Élevée (propriétaire)
Accessibility
Restreint
Legal
Détenu par l'entreprise — sensible au RGPD (examen des PII)
Buyer persona
Intégrateurs d'IA industriels
Le Jeu de données sur les opérations industrielles de Gophr fournit une riche collection de données de séries temporelles, y compris des flux d'événements, des données géographiques propriétaires et d'autres données industrielles issues de ses opérations étendues de mobilité et de logistique. Ce jeu de données structuré est particulièrement adapté aux applications de surveillance industrielle, permettant aux modèles d'IA d'analyser et de prévoir l'efficacité de la flotte, les performances des itinéraires de livraison et les modèles opérationnels avec une grande précision.
La valeur commerciale de ces données est soulignée par le marché mondial de l'analyse de la chaîne d'approvisionnement, qui était évalué à environ 7,16 milliards de dollars en 2023 et devrait croître à un TCAM de 17,8 % jusqu'en 2030. [4] Bien que l'accès nécessite de naviguer dans l'anonymisation des données personnelles identifiables (PII) et les considérations relatives aux données propriétaires, la haute maturité technique du jeu de données et l'accès via une API structurée en font un atout précieux et rare pour les acheteurs d'IA recherchant un avantage concurrentiel dans le secteur en expansion rapide de la logistique et de l'efficacité industrielle. ⚠ Diligence (données précieuses, accès à négocier) : Contient des PII (noms, adresses) nécessitant une anonymisation pour l'entraînement de l'IA ; la télémétrie des itinéraires est propriétaire mais le contenu des livraisons appartient aux clients ; la haute maturité technique via l'API suggère que les données sont bien structurées mais protégées · entreprise : indépendante.
Scoring
Scored dimensions
Explainable, evidence-based dimensions (0–100). The radar shows the investment axes.
Ces preuves démontrent collectivement que Gophr détient un jeu de données propriétaire de haute rareté détaillant le cycle de vie complet des opérations de logistique du dernier kilomètre dans des environnements urbains denses. Les données granulaires en séries temporelles sur les performances de livraison, l'efficacité des véhicules et les émissions de carbone constituent un atout essentiel pour les intégrateurs d'IA industriels. Elles permettent directement le développement de modèles sophistiqués de surveillance industrielle et d'optimisation des itinéraires, ciblant un marché mondial de l'analyse de la chaîne d'approvisionnement en croissance à un TCAM de 17,8 %.
See dimension details ↓- Dataset Specificity90
dominant 'données_industrielles', 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 correspondances de 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 Value84
adapté à la surveillance industrielle
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 la forte croissance du marché de l'analyse de la chaîne d'approvisionnement, qui devrait croître à un TCAM de 17,8 % à mesure que les entreprises adoptent de plus en plus de stratégies basées sur les données pour l'efficacité. [4]
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 correspondances
How solid the proof is that the company holds this data — diversity of evidence types and number of hits. - Right to License62
propriété=détenu, 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, 3 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 Audit75
⚠ examen — l'activité principale de Gophr est la vente de logistique en tant que service, y compris une API ouverte pour la réservation et le suivi des livraisons, ce qui en fait un fournisseur de technologie et non un détenteur de données dormantes. Problèmes : Le produit principal de l'entreprise est une plateforme technologique pour la logistique, pas seulement un service de messagerie ; ils vendent activement une API ouverte aux entreprises pour intégrer les services de livraison, ce qui constitue une vente d'intelligence/un service de données. [18, 21] ; l'entreprise se décrit comme une 'plateforme technologique de livraison' et son produit comme un 'centre de commande de livraison', ce qui est une forme de vente d'intelligence. [4, 21]
- Deep Qualification80
✓ réussi — Gophr est un opérateur logistique, pas un vendeur de données. Ses données opérationnelles, riches en séries temporelles et en données géographiques, sont un sous-produit dormant de son activité principale de messagerie. Le jeu de données est plausible et précieux, mais la propriété des données est mixte et implique des PII sensibles sous le RGPD, ce qui rend l'accès complexe.
Evidence
Dataset evidence & lineage
What the typed evidence proves the company holds — reframed for clarity and set against the market.
Geospatial data
Ces données tabulaires fournissent des données d'itinéraires historiques et en temps réel pour des flottes multimodales dans les principales villes du Royaume-Uni, permettant la modélisation des réseaux logistiques urbains et des modèles de trafic.
Event streams
Ces preuves de séries temporelles capturent des événements granulaires du cycle de vie de la livraison, y compris les modèles de livraison échouée et des métriques uniques de temps d'arrêt à la porte, ce qui est essentiel pour entraîner des modèles qui prédisent et atténuent les goulots d'étranglement opérationnels.
Industrial data
Ces données de séries temporelles quantifient les émissions de carbone par livraison et l'efficacité comparative de différents modes de messagerie, soutenant directement la création d'une IA logistique durable et optimisée en termes de coûts.
Marketplace
Dataset details
Detailed schema & sample available on access request.
Coverage
Scanned sources
Deliverable
Premium dataset report
Gophr Industrial Operations — a Moderate industrial operations dataset (Time Series modality) in the mobility domain. Primary AI use-case: Industrial Monitoring. Market signal: Global Supply Chain Analytics market = $7.16B in 2023, CAGR 17.8% (source: Grand View Research). Investment score 48.0/100 (confidence 0.49). Recommended action: Data Sharing Agreement.
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