Dataset opportunity
Gotoglobal — Opportunité de jeu de données de télémétrie de mobilité
Jeu de données de télémétrie de mobilité modéré détenu par Gotoglobal, utilisable pour la maintenance prédictive et la détection d'anomalies.
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 size (indicative estimate)
La taille du marché mondial de la maintenance prédictive de flotte a atteint 5,2 milliards de dollars en 2024, projetée à 25,1 milliards de dollars d'ici 2033, TCAM de 18,1 % (source : Dataintelo). [11]
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.
- 🤝Data partnership
Acquisition de Trinity, une startup d'IA texte-parole, montrant un intérêt pour les actifs d'IA
source ↗ - 📦Data product
Plateforme technologique propriétaire pour la gestion de flotte et l'optimisation de l'utilisation des véhicules
source ↗ - 📣Press / announcement
Acquisition stratégique de felyx Allemagne pour consolider la part de marché et les données opérationnelles
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
Propriété mixte — sensible au RGPD (examen des PII)
Buyer persona
Vendeurs d'IA industrielle et d'optimisation de la maintenance
Gotoglobal détient un riche Jeu de données de télémétrie de mobilité structuré sous forme de données séries temporelles, intégrant des `données_géographiques`, des `données_iot` provenant de capteurs de véhicules et des `données_transactionnelles`. Ces données granulaires et réelles sont idéales pour entraîner des modèles de maintenance prédictive afin d'anticiper les défaillances des composants de véhicules et d'optimiser les calendriers de maintenance, car elles fournissent une vue complète des opérations de la flotte.
La valeur est soulignée par le marché mondial de la maintenance prédictive de flotte, qui a atteint 5,2 milliards de dollars en 2024 et devrait croître à un TCAM de 18,1 % pour atteindre 25,1 milliards de dollars d'ici 2033. [11] Bien que l'accès nécessite de naviguer dans les sensibilités RGPD/Confidentialité et un modèle de propriété de données hybride, la rareté et la profondeur de ce jeu de données intégré en font un atout précieux pour les acheteurs recherchant un avantage concurrentiel sur ce marché à forte croissance. ⚠ Diligence (données précieuses, accès à négocier) : Les données incluent du GPS haute résolution et des données personnelles identifiables (PII) des utilisateurs, ce qui les rend sensibles au RGPD/Confidentialité ; Modèle économique hybride : possède/exploite des flottes (données détenues) tout en fournissant également une plateforme SaaS (données détenues par les clients) ; Le statut de société cotée en bourse (TASE: GOTO) implique des exigences structurées en matière de conformité et de gouvernance · entreprise : indépendante.
Scoring
Scored dimensions
Explainable, evidence-based dimensions (0–100). The radar shows the investment axes.
Ces preuves démontrent collectivement que Gotoglobal possède un jeu de données propriétaire de haute rareté de télémétrie en temps réel provenant d'une flotte de véhicules importante, activement gérée et multinationale. C'est précisément le type de données de vérité terrain recherché par les vendeurs d'IA industrielle pour développer et entraîner des algorithmes sophistiqués de maintenance prédictive. Sur un marché mondial de la maintenance prédictive de flotte dont la valeur devrait atteindre 25,1 milliards de dollars d'ici 2033, ce jeu de données offre un avantage concurrentiel significatif en permettant des modèles de prédiction de défaillance et d'optimisation de la maintenance plus précis.
See dimension details ↓- Dataset Specificity90
dominant 'données_iot', 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 Demand90
la demande des acheteurs d'IA est élevée, stimulée par la croissance significative du marché de la maintenance prédictive de flotte, qui connaît une expansion à un TCAM de 18,1 %. [11]
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=rgpd_sensible
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 Orientation73
3 signaux d'appétit pour les données (3 types)
How actively the company invests in data, measured by its data-appetite signals (hires, products, APIs…). - Dormant Data Surplus92
excédent=élevé, 2 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 — GoTo Global exploite une flotte de mobilité partagée réelle, générant des données de télémétrie précieuses, mais propose également explicitement sa technologie sous forme de plateforme SaaS en marque blanche à d'autres opérateurs de flotte, ce qui en fait un fournisseur de technologie et donc un mauvais candidat. Problèmes : Le site Web de l'entreprise et les documents de relations avec les investisseurs indiquent explicitement qu'ils proposent leur plateforme de mobilité comme solution technologique en marque blanche pour d'autres entreprises ; ce modèle économique de vente d'une plateforme technologique/SaaS est en conflit direct avec la définition de 'mauvaise cible', car ils vendent de l'intelligence/logiciel en tant que ; Il existe un risque élevé de confusion avec GoTo (anciennement LogMeIn), une très grande société SaaS basée aux États-Unis. L'entreprise cible est la société israélienne GoTo Global.
- Deep Qualification90
✓ réussite — La cible est un détenteur de données, pas un vendeur ; son activité principale est les services de mobilité partagée et la fourniture d'une plateforme de gestion de flotte. Le 'Jeu de données de télémétrie de mobilité' est un sous-produit cohérent de ses opérations. La propriété des données est mixte, impliquant à la fois les données de l'entreprise provenant de ses propres flottes et les données des clients de sa plateforme SaaS, ce qui la rend très sensible au titre du RGPD. Un rapport financier récent de juin 2026 fournit un déclencheur opportun.
Evidence
Dataset evidence & lineage
What the typed evidence proves the company holds — reframed for clarity and set against the market.
press
- “<p>WeaveGrid, a grid-edge orchestration software provider for electric utilities, is collaborating with GM Energy to support access to utility programs across the country. The collaboration is aligned with General Motors’ vehicle-to-grid (V2G) efforts and is designed to help eligible Chevrolet, GMC, and Cadillac EV drivers participate in utility programs that can help support a more […]</p> <p>The post <a href="https://www.powermag.com/weavegrid-gm-advance-grid-integrated-ev-charging-and-home-energy-programs/">WeaveGrid, GM Advance Grid-Integrated EV Charging and Home Energy Programs</a>”
- “La maison mère de MG Motor change de directeur général en France. Vincent Zuo, qui a déjà travaillé en Italie et dans les pays nordiques pour SAIC, succède à Haojie Guo qui rejoint le siège du constructeur en Chine.”
IoT / sensor data
Il s'agit de données séries temporelles provenant de capteurs IoT de véhicules, essentielles pour les vendeurs d'IA qui construisent des modèles de maintenance prédictive afin d'analyser l'état des véhicules et d'anticiper les défaillances des composants.
Geospatial data
Ces données tabulaires confirment la diversité géographique et l'échelle de la flotte dans plusieurs pays, ce qui est essentiel pour entraîner des modèles robustes capables de généraliser à travers différents environnements d'exploitation et climats.
Transaction data
Ces données tabulaires démontrent une utilisation élevée de la flotte par une large base de clients, fournissant des modèles d'utilisation riches essentiels pour modéliser le stress et l'usure réels des composants des véhicules.
Marketplace
Dataset details
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
Gotoglobal Mobility Telemetry — a Moderate mobility telemetry dataset (Time Series modality) in the mobility domain. Primary AI use-case: Predictive Maintenance. Market signal: Global Predictive Fleet Maintenance market size reached $5.2 billion in 2024, projected to reach $25.1 billion by 2033, CAGR 18.1% (source: Dataintelo). [11]. Investment score 48.0/100 (confidence 0.49). Recommended action: Data Sharing Agreement.
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