Dataset opportunity
Logsytech — Opportunité de jeu de données de télémétrie de mobilité
Vaste jeu de données de télémétrie de mobilité détenu par Logsytech, utilisable pour la maintenance prédictive et la détection d'anomalies.
Score
75.9
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
70%
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 = 14,29 milliards USD en 2025, projeté à atteindre 98,16 milliards USD d'ici 2033, avec un TCAC de 27,9 % (2026-2033)
Recent dated external facts that triggered this opportunity — auditable provenance.
- 📰press2026-06-04
3 logistics upgrades benefiting Wayfair
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Amazon wants sellers to be more precise with handling times
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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.
Profile
Dataset profile
Type
Jeu de données de télémétrie de mobilité
Modality
Séries temporelles
Sector
mobilité
Volume
Important
Freshness
Temps réel
Rarity
Élevée (propriétaire)
Accessibility
Restreinte
Legal
Détenu par l'entreprise — Sensible au RGPD (examen des PII)
Buyer persona
Fournisseurs d'IA industrielle et d'optimisation de la maintenance
Logsytech possède un riche jeu de données de télémétrie de mobilité, une collection cruciale de séries temporelles englobant les API, les flux d'événements, les données géographiques, les données industrielles, les données IoT et les données de transaction. Ces données granulaires fournissent des informations en temps réel sur les performances des véhicules et les modèles opérationnels, les rendant exceptionnellement précieuses pour les applications de maintenance prédictive en permettant l'anticipation des pannes d'équipement et l'optimisation de l'efficacité opérationnelle.
La valeur commerciale de ces données dans le secteur de la mobilité est substantielle, la taille du marché mondial de la maintenance prédictive étant estimée à 14,29 milliards USD en 2025 et projetée à atteindre 98,16 milliards USD d'ici 2033, avec un TCAC de 27,9 % de 2026 à 2033. Malgré des complexités telles que le fait d'être une filiale de D Groupe nécessitant une coordination pour l'octroi de licences de données, la gestion de données personnelles sensibles au RGPD en raison de la logistique B2C, et une propriété des données potentielle soumise à des accords clients, la forte demande des acheteurs d'IA pour ce type de données rend son accès très précieux et digne de négociation. ⚠ Diligence (données précieuses, accès à négocier) : Filiale de D Groupe, nécessitant une coordination avec la société mère pour l'octroi de licences de données. ; Gère des données personnelles sensibles au RGPD en raison des opérations logistiques B2C. ; La propriété des données peut être soumise à des accords clients spécifiques pour certains jeux de données. · entreprise : filiale de D Groupe.
Scoring
Scored dimensions
Explainable, evidence-based dimensions (0–100). The radar shows the investment axes.
Logsytech possède un jeu de données de télémétrie de mobilité hautement propriétaire et étendu, comme en témoignent ses vastes opérations industrielles, la gestion de 4 millions d'expéditions annuelles et une infrastructure IoT sophistiquée. Ces riches données de séries temporelles, couvrant les actifs industriels, la logistique et les mouvements géospatiaux, sont idéalement positionnées pour répondre au marché en pleine croissance de la maintenance prédictive. Pour les fournisseurs d'IA industrielle et d'optimisation de la maintenance, ce jeu de données offre des informations inégalées pour développer des modèles avancés, améliorant l'efficacité et réduisant les temps d'arrêt sur un marché qui devrait atteindre près de 100 milliards de dollars d'ici 2033.
See dimension details ↓- Dataset Rarity100
données de domaine propriétaires
How scarce and proprietary the data is. Unique domain data scores high; openly available data lowers it. - Dataset Specificity100
données 'iot_data' dominantes, secteur mobilité, 5 types spécifiques
How sharply the data targets a specific, hard-to-substitute domain or task. Niche, well-defined data scores higher than generic. - Dataset Volume70
6 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 Value100
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 basée sur l'IA, qui repose fortement sur les données de télémétrie de mobilité, devrait croître à un taux de croissance annuel composé (TCAC) de 39,5 % de 2025 à 2032, indiquant une demande très élevée et en forte augmentation de la part des A
How strongly AI builders and companies are likely to want this data, based on market signals. - Legal Accessibility0
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 Feasibility0
difficulté moyenne, filiale de D Groupe
How realistic it is to actually obtain the data, given access difficulty and the holder's corporate structure. - Evidence Strength98
6 types de preuves, 6 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 Independence50
filiale de D Groupe
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 — Logsytech est une entreprise de logistique avec 160 employés et 20M€ de chiffre d'affaires, générant des données opérationnelles significatives de ses activités de chaîne d'approvisionnement, qu'elle utilise en interne et pour le service client, mais ne vend pas comme produit principal.
Evidence
Dataset evidence & lineage
What the typed evidence proves the company holds — reframed for clarity and set against the market.
IoT / sensor data
L'engagement de Logsytech avec les secteurs industriel et des télécommunications/IoT confirme sa collecte de données IoT, un composant essentiel pour la surveillance des équipements connectés et l'activation de solutions de maintenance prédictive.
API access
La présence de capacités robustes d'API et de connecteurs démontre l'infrastructure technique avancée de Logsytech, assurant une intégration et un échange de données efficaces pour les applications d'IA.
Transaction data
La preuve de la gestion de 4 millions d'expéditions annuelles à travers les opérations B2C et B2B souligne l'immense échelle des données de transaction de mobilité disponibles, offrant un contexte riche pour la logistique et la performance des actifs.
Industrial data
L'exploitation par Logsytech de 7 entrepôts et de systèmes WMS/ERP propriétaires confirme son implication profonde dans la logistique industrielle, générant de précieuses données industrielles de séries temporelles essentielles à l'optimisation opérationnelle.
Geospatial data
La collaboration avec 18 transporteurs nationaux et internationaux et la possession d'une flotte de véhicules témoignent d'une collecte étendue de données géospatiales, cruciale pour comprendre les modèles de mobilité et la gestion des actifs distribués.
Event streams
Le traitement de 3 000 appels quotidiens dans leur centre d'appels indique un flux continu de données d'événements opérationnels, offrant des signaux précieux pour la corrélation avec la télémétrie et l'amélioration des modèles prédictifs.
Marketplace
Dataset details
Geographic coverage
Global
Time range
Real-time
Update frequency
Real-time
Delivery
API, Event Streams
Formats
API, Event Streams, Time Series
License
One-time license for internal predictive maintenance use, with restrictions on redistribution and resale.
Personal data
No 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 high value is driven by its proprietary nature, real-time freshness, and direct application to the rapidly growing predictive maintenance market in mobility. The substantial projected market growth indicates strong demand for such granular operational insights.
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
Logsytech 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 = USD 14.29 billion in 2025, projected to reach USD 98.16 billion by 2033, with a CAGR of 27.9% (2026-2033). Investment score 75.9/100 (confidence 0.7). Recommended action: Data Sharing Agreement.
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