Dataset opportunity
Livingpackets — Opportunité de jeu de données de télémétrie de mobilité
Vaste jeu de données de télémétrie de mobilité détenu par Livingpackets, 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
79%
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 = 15,10 milliards de dollars en 2025, TCAM de 31,1 %.
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 de télémétrie de mobilité
Modality
Séries temporelles
Sector
mobilité
Volume
Grand
Freshness
Temps réel
Rarity
Moyenne
Accessibility
Restreint
Legal
Propriété mixte — droits de licence à clarifier · PII/réglementé
Buyer persona
Vendeurs d'IA industrielle et d'optimisation de la maintenance
Livingpackets détient un Jeu de données de télémétrie de mobilité généré par son matériel IoT propriétaire 'THE BOX' sur des expéditions clients actives. Ces données séries temporelles, attestées par `iot_data` et `event_streams`, capturent des métriques granulaires telles que les chocs, la température et les itinéraires, les rendant directement applicables à la formation de modèles de maintenance prédictive pour anticiper les défaillances d'équipement et de transit.
La valeur commerciale est significative, car le marché mondial de la maintenance prédictive était évalué à 15,10 milliards de dollars en 2025 et devrait croître à un TCAM de 31,1 %. [11] Bien que l'accès nécessite une négociation en raison de l'origine des données des expéditions clients et de la haute conscience de la valeur par l'entreprise, son utilisation démontrée pour des informations de 'qualité médico-légale' souligne sa rareté et sa valeur stratégique pour les acheteurs visant à acquérir un avantage concurrentiel dans la logistique. ⚠ Diligence (données précieuses, accès à négocier) : Les données sont générées via du matériel IoT propriétaire (THE BOX) mais impliquent des expéditions clients ; les données de télémétrie (chocs, température, itinéraires) sont probablement agrégées par LivingPackets, mais les détails spécifiques de la cargaison appartiennent aux clients ; l'entreprise utilise déjà les données pour des informations logistiques de 'qualité médico-légale', suggérant une haute conscience de la valeur des données. · corporate : indépendant.
Scoring
Scored dimensions
Explainable, evidence-based dimensions (0–100). The radar shows the investment axes.
Les preuves démontrent que Livingpackets possède un jeu de données propriétaire substantiel couvrant plus de 23 millions de kilomètres de télémétrie d'expédition opérationnelle. Cette collection unique de données de capteurs IoT et de flux d'événements en temps réel répond directement aux besoins fondamentaux des fournisseurs d'IA industrielle développant des solutions de maintenance prédictive. Sur un marché de la maintenance prédictive en croissance de plus de 30 % par an, ce jeu de données offre les données opérationnelles de référence nécessaires pour former des modèles capables d'anticiper et de prévenir des défaillances coûteuses dans la logistique et les expéditions de grande valeur.
See dimension details ↓- Dataset Specificity90
dominant 'iot_data', 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 Rarity58
données propriétaires du domaine (ouvert réduit la rareté)
How scarce and proprietary the data is. Unique domain data scores high; openly available data lowers it. - Dataset Volume100
13 occurrences 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 Demand95
la demande des acheteurs d'IA est exceptionnellement élevée, stimulée par la croissance projetée explosive du marché de la maintenance prédictive à un TCAM de 31,1 %, qui repose fondamentalement sur des données de télémétrie de haute qualité et du monde réel. [11]
How strongly AI builders and companies are likely to want this data, based on market signals. - Legal Accessibility34
accès ouvert/API
How legally easy the data is to obtain and use — open/API access scores high; PII or regulated data scores low. - Acquisition Feasibility66
difficulté moyenne, indépendant
How realistic it is to actually obtain the data, given access difficulty and the holder's corporate structure. - Evidence Strength100
5 types de preuves, 13 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 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 — 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 l'entreprise consiste à vendre un abonnement 'Packaging-as-a-Service' qui comprend les données et les alertes, ce qui en fait un vendeur d'intelligence, et pas seulement un détenteur de données dormantes. Problèmes : Le modèle économique de l'entreprise est explicitement 'Packaging-as-a-service', où les clients paient un abonnement pour l'utilisation des boîtes intelligentes et des services associés. [1, 3 ; Le service comprend une interface/application pour suivre et recevoir des alertes pour toutes les livraisons, ce qui constitue une vente d'intelligence dérivée des données. [10, 8] ; La page de tarification propose explicitement une 'offre de données et d'alertes' et mentionne la création de solutions de données personnalisées pour les clients, confirmant qu'ils produisent les données. [12] ; L'entreprise fournit une API pour se connecter aux systèmes clients (WMS, TMS), indiquant en outre que les données/l'intelligence font partie intégrante de leur offre de produits. [
- Deep Qualification80
✓ passe — Livingpackets exploite un modèle 'packaging-as-a-service' où les données de télémétrie sont un sous-produit, ce qui en fait un détenteur de données. Cependant, la propriété des données est mixte et les droits de licence pour la revente ne sont pas clairs en raison de l'origine des données des expéditions clients, nécessitant une négociation prudente.
Evidence
Dataset evidence & lineage
What the typed evidence proves the company holds — reframed for clarity and set against the market.
Downloads / exports
Cette preuve consiste en des données tabulaires issues des études industrielles publiées par l'entreprise, fournissant un contexte de marché précieux sur l'impact financier des défaillances d'expédition pour l'ingénierie des caractéristiques.
Event streams
Il s'agit de flux de données séries temporelles de grande valeur capturant des événements de défaillance discrets tels que la casse et le vol, fournissant les étiquettes critiques nécessaires pour former et valider des modèles prédictifs.
IoT / sensor data
Il s'agit du jeu de données principal de données de capteurs continues provenant d'expéditions en direct, fournissant les données opérationnelles brutes essentielles à la formation d'algorithmes de maintenance prédictive pour anticiper le stress des équipements du monde réel.
Developer portal
Cette référence à une équipe interne de développeurs et d'ingénieurs signale le talent technique derrière les systèmes de données, inspirant confiance dans la qualité des données et l'intégrité architecturale.
Claims records
Il s'agit d'enregistrements structurés de réclamations pour pertes et dommages, fournissant les données financières de référence qui lient directement la télémétrie des capteurs à des résultats commerciaux tangibles pour la construction de modèles axés sur le ROI.
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
Livingpackets Mobility Telemetry — a Large mobility telemetry dataset (Time Series modality) in the mobility domain. Primary AI use-case: Predictive Maintenance. Market signal: Global Predictive Maintenance Market = $15.10B in 2025, CAGR 31.1% (source: Market Research Future). [11]. Investment score 48.0/100 (confidence 0.79). Recommended action: Data Sharing Agreement.
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