Dataset opportunity
Imove — Opportunité de jeu de données de télémétrie de mobilité
Jeu de données de télémétrie de mobilité modéré détenu par Imove, utilisable pour la maintenance prédictive et la détection d'anomalies.
Score
63.2
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
44%
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 maintenance prédictive des véhicules = 3,3 milliards de dollars US en 2026, CAGR 20,5 %.
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
Investissement stratégique d'AutoScout24 et de Hedin Mobility Group pour faire évoluer la mobilité axée sur les données
source ↗ - ✨Signal
Scission de la branche technologique 'Casi' pour se concentrer spécifiquement sur le PaaS d'abonnement de voitures et les informations sur les données
source ↗ - 📣Press / announcement
Utilise la télémétrie INVERS pour collecter des données complètes sur les véhicules et des informations sur le comportement de conduite
source ↗
Profile
Dataset profile
Type
Jeu de données de télémétrie de mobilité
Modality
Séries temporelles
Sector
mobilité
Volume
Modéré
Freshness
Temps réel
Rarity
Moyenne
Accessibility
Restreint
Legal
Détenu par l'entreprise — Sensible au RGPD (examen des données personnelles identifiables)
Buyer persona
Vendeurs d'IA industrielle et d'optimisation de la maintenance
Imove détient un Jeu de données de télémétrie de mobilité composé de séries temporelles iot_data et de dossiers commerciaux issus des opérations de sa flotte de véhicules. Ces données granulaires, capturant des métriques telles que les performances du moteur, l'état des composants et le comportement de conduite, sont directement applicables à l'entraînement d'algorithmes pour le cas d'utilisation de la maintenance prédictive, permettant aux modèles de prévoir les défaillances de composants avant qu'elles ne surviennent.
Le marché mondial de la maintenance prédictive des véhicules est évalué à environ 3,3 milliards de dollars US en 2026 et devrait atteindre 12,3 milliards de dollars US d'ici 2033, avec un CAGR remarquable de 20,5 %. [1] Bien que l'accès nécessite de naviguer dans la propriété partagée des données avec le partenaire Casi et une sensibilité élevée au RGPD, la richesse du jeu de données offre une opportunité rare de développer un avantage concurrentiel sur ce marché à forte croissance et de plusieurs milliards de dollars. ⚠ Diligence (données précieuses, accès à négocier) : La propriété des données est liée aux opérations de gestion de flotte et partagée avec le partenaire technologique Casi ; Sensibilité élevée au RGPD en raison du comportement de conduite granulaire et du suivi de localisation ; Entité restructurée suite à la faillite de 2023, désormais intégrée à l'écosystème Hedin Mobility Group · corporate : filiale de Hedin Mobility Group.
Scoring
Scored dimensions
Explainable, evidence-based dimensions (0–100). The radar shows the investment axes.
Cette preuve démontre qu'Imove possède un ensemble de données opérationnelles significatif de télémétrie et de comportement de conduite de sa flotte de plus de 1 500 véhicules électriques. Ces données de séries temporelles sont un atout majeur pour les fournisseurs d'IA industrielle qui développent des modèles de maintenance prédictive, un marché dont la valeur devrait atteindre 3,3 milliards de dollars US d'ici 2026. L'accent unique du jeu de données sur les performances des batteries de VE dans les climats froids fournit la vérité terrain nécessaire pour entraîner des algorithmes qui optimisent l'utilisation de la flotte et réduisent les coûts de maintenance pour ce segment de véhicules en croissance.
See dimension details ↓- Dataset Specificity66
dominant 'iot_data', secteur mobilité, 1 types spécifiques
How sharply the data targets a specific, hard-to-substitute domain or task. Niche, well-defined data scores higher than generic. - Dataset Rarity58
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 Value64
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, tirée par la croissance rapide du marché de la maintenance prédictive des véhicules, qui connaît une expansion à un CAGR de 20,5 %. [1]
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 Feasibility15
difficulté moyenne, filiale de Hedin Mobility Group
How realistic it is to actually obtain the data, given access difficulty and the holder's corporate structure. - Evidence Strength53
2 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 License62
propriété=détenu par l'entreprise, licence=sensible au RGPD
Whether the company can legally license the data out — based on ownership and licensing complexity. - Corporate Independence50
filiale de Hedin Mobility Group
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 — 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 — L'activité principale de l'entreprise est un service d'abonnement de voitures B2C et une plateforme SaaS B2B permettant à d'autres entreprises d'offrir des abonnements, générant des données de mobilité propriétaires en tant que sous-produit plutôt qu'en les vendant comme produit principal. Problèmes : L'activité de l'entreprise comprend la vente d'une plateforme SaaS en marque blanche, ce qui est proche des critères d'exclusion de la 'vente d'intelligence/logiciels', mais la plateforme
- Deep Qualification70
✓ passe — La cible est un détenteur de données avec un jeu de données plausible pour le cas d'utilisation de la maintenance prédictive, mais la propriété des données est complexe en raison d'une scission d'entreprise avec son fournisseur de technologie, Casi, et les droits de licence ne sont pas vérifiables sans documents juridiques spécifiques.
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 indique la collecte de données IoT granulaires et temporelles capturant le comportement de conduite et les performances des batteries de VE, une entrée critique pour les fournisseurs d'IA développant des modèles de maintenance prédictive pour les flottes opérant dans des climats froids.
business_records
Cette preuve fait référence à des analyses internes de la plateforme qui quantifient les performances de la flotte, fournissant un contexte commercial et une validation des données IoT en les reliant à des indicateurs commerciaux clés tels que l'utilisation et la performance financière.
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
Imove Mobility Telemetry — a Moderate mobility telemetry dataset (Time Series modality) in the mobility domain. Primary AI use-case: Predictive Maintenance. Market signal: Global Vehicle Predictive Maintenance market = US$ 3.3 billion in 2026, CAGR 20.5% (source: Insight-Ace-Analytics). [1]. Investment score 63.2/100 (confidence 0.44). Recommended action: Data Sharing Agreement.
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