Dataset opportunity
Green On — Opportunité de jeu de données de télémétrie de mobilité
Jeu de données de télémétrie de mobilité modéré détenu par Green On, utilisable pour la maintenance prédictive et la détection d'anomalies.
Score
71.5
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 la maintenance prédictive pour véhicules = $4.66 Billion en 2024, CAGR 17.5% (2025-2034)
Recent dated external facts that triggered this opportunity — auditable provenance.
- 📰press2026-06-03
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journalauto.com ↗ - 📰press2026-06-03
Bot Auto names Brett Suma as president and COO to scale autonomous trucking
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VUL : Renault, Nissan et Mercedes-Benz dégainent leurs nouveaux CEE
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freightwaves.com ↗ - 📰press2026-06-02
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journalauto.com ↗
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 de télémétrie de mobilité
Modality
Séries temporelles
Sector
mobilité
Volume
Modéré
Freshness
Temps réel
Rarity
Élevée (propriétaire)
Accessibility
Restreint
Legal
Appartient à l'entreprise — Sensible au RGPD (examen des PII)
Buyer persona
Fournisseurs d'IA industrielle et d'optimisation de la maintenance
Green On possède un riche Ensemble de Données de Télémétrie de Mobilité, principalement sous une modalité de Séries Temporelles, comprenant des flux d'événements, des données géographiques, et des données IoT. Ces données granulaires, capturant les paramètres opérationnels en temps réel et les modèles d'utilisation des véhicules, sont exceptionnellement bien adaptées aux applications de Maintenance Prédictive, permettant d'anticiper les pannes d'équipement et d'optimiser les plannings de maintenance.
Malgré les complexités découlant des contrats clients et l'inclusion de données d'utilisation personnelles sensibles au RGPD (localisation, historique de location), cet ensemble de données reste très précieux. Le marché mondial de la maintenance prédictive, une cible clé pour ces données, a été estimé à 34,77 milliards USD en 2024 et devrait atteindre 449,6 milliards USD d'ici 2035, avec un TCAC robuste de 26,2% (2025-2035). Plus précisément, le marché de la maintenance prédictive pour les véhicules seul était évalué à 4,66 milliards USD en 2024 et devrait croître à un TCAC de 17,5% (2025-2034), soulignant la demande significative pour de telles données IoT spécialisées dans le secteur de la mobilité. ⚠ Diligence (données précieuses, accès à la négociation) : Les données sont générées via des contrats clients (entreprises et autorités locales) ; Les données incluent des données d'utilisation personnelles (localisation, historique de location) qui sont sensibles au RGPD ; Les données sont probablement liées à leur plateforme opérationnelle et à leur application. · entreprise : indépendante.
Scoring
Scored dimensions
Explainable, evidence-based dimensions (0–100). The radar shows the investment axes.
Ces preuves confirment collectivement la propriété par Green On d'un riche ensemble de données propriétaires de Séries Temporelles dérivé de l'exploitation de leur vaste flotte de vélos électriques. Ces données sont très pertinentes pour l'IA Industrielle et les fournisseurs d'optimisation de la maintenance cherchant à développer des solutions avancées de maintenance prédictive pour les véhicules, un marché qui devrait atteindre 4,66 milliards de dollars d'ici 2024. Sa rareté et son applicabilité directe à la télémétrie de mobilité du monde réel la rendent exceptionnellement précieuse pour débloquer de nouvelles efficacités et réduire les coûts opérationnels dans un secteur en pleine expansion.
See dimension details ↓- Dataset Specificity90
données IoT dominantes, 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 de domaine propriétaires
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/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 Demand92
Le marché de la maintenance prédictive automobile, qui repose fortement sur les données de télémétrie de mobilité pour l'IA/ML, devrait dépasser 130 milliards de dollars d'ici 2030, avec un TCAC impressionnant de 21% de 2024 à 2030.
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=détenue, licence=sensible au 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 Orientation22
0 signaux d'appétit pour les données (0 types)
How actively the company invests in data, measured by its data-appetite signals (hires, products, APIs…). - Dormant Data Surplus92
surplus=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 — Green On (France) est une PME exploitant des services de vélos en libre-service électriques à travers la France, générant des données de télémétrie de mobilité précieuses en tant que sous-produit de ses opérations, et ne semble pas vendre actuellement ces données, ce qui en fait une cible de choix. Problèmes : Plusieurs entreprises existent avec des noms 'Green On' similaires, nécessitant une désambiguïsation minutieuse basée sur l'URL fournie ; Bien que les opérations de Green On génèrent intrinsèquement des données de télémétrie, elles ne font pas explicitement la publicité de 'télémétrie'
Evidence
Dataset evidence & lineage
What the typed evidence proves the company holds — reframed for clarity and set against the market.
IoT / sensor data
Cette preuve confirme la collecte par Green On de télémétrie IoT depuis leur flotte opérationnelle de vélos électriques, fournissant des informations granulaires sur les performances des véhicules, cruciales pour l'analyse prédictive.
Geospatial data
Ceci indique la collecte de données de localisation anonymisées, offrant un contexte précieux pour comprendre les modèles de mobilité et optimiser le déploiement des actifs.
Event streams
Ceci confirme la capture de flux d'événements opérationnels détaillant l'utilisation du service, y compris les métriques de location et le trafic inter-stations, essentiels pour la prévision de la demande et l'optimisation du service.
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 predictive maintenance use cases, subject to GDPR and client contract restrictions.
Personal data
Contains 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 dataset's value is driven by its proprietary nature and direct application to the high-growth predictive maintenance market. The real-time telemetry from a proprietary electric bike fleet offers unique insights for AI-driven vehicle maintenance optimization.
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
Green On 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 for Vehicles Market = $4.66 Billion in 2024, CAGR 17.5% (2025-2034). Investment score 71.5/100 (confidence 0.49). Recommended action: Data Sharing Agreement.
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