Dataset opportunity
Makotsl — Opportunité de jeu de données de transactions
Jeu de données de transactions modéré détenu par Makotsl, utilisable pour les modèles de recommandation et la détection de fraude.
Score
61.4
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)
Marché mondial de l'analyse du transport = 12,6 milliards de dollars en 2024, TCAM de 23,8 %.
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.
- ✨Signal
195 803 relations de transport exécutées rapportées en 2025
source ↗
Profile
Dataset profile
Type
Jeu de données de transactions
Modality
Tabulaire
Sector
mobilité
Volume
Modéré
Freshness
Périodique
Rarity
Élevée (propriétaire)
Accessibility
Restreint
Legal
Propriété mixte — sensible au RGPD (examen des PII)
Buyer persona
Équipes IA e-commerce et personnalisation
Makotsl fournit un jeu de données de transactions tabulaire dérivé de ses opérations de mobilité, intégrant des enregistrements commerciaux, des données géographiques et des informations transactionnelles provenant de plus de 1 000 véhicules de transporteurs sous contrat. Cette riche combinaison de données opérationnelles du monde réel est structurée pour construire et entraîner des modèles de recommandation avancés, permettant des optimisations dans la mise en relation client-transporteur, la tarification dynamique et l'efficacité des itinéraires.
La valeur commerciale de ces données est mise en évidence par le marché de l'analyse du transport, qui était évalué à 12,6 milliards de dollars en 2024 et devrait croître à un TCAM de 23,8 %. [1] Malgré les complexités d'accès telles que la propriété partagée des données et la nécessité d'anonymiser les données personnelles identifiables (PII) des documents e-CMR, la rareté et la haute sensibilité commerciale du jeu de données en font un atout précieux pour les acheteurs d'IA visant à obtenir un avantage concurrentiel significatif dans la logistique. ⚠ Diligence (données précieuses, accès à négocier) : La propriété des données est partagée avec les transporteurs sous contrat (plus de 1000 véhicules non entièrement détenus) ; les documents e-CMR contiennent des PII (noms, signatures, adresses) nécessitant une anonymisation ; haute sensibilité commerciale concernant la tarification des itinéraires et la mise en relation client-transporteur · entreprise : indépendante.
Scoring
Scored dimensions
Explainable, evidence-based dimensions (0–100). The radar shows the investment axes.
Ces preuves démontrent collectivement la propriété par Makotsl d'un jeu de données de transactions propriétaire à grande échelle détaillant plus de 195 000 itinéraires logistiques à travers l'Europe occidentale. Pour les équipes IA e-commerce et de personnalisation, ces données sont un atout rare pour entraîner des modèles de recommandation avancés et optimiser des chaînes d'approvisionnement complexes. Sur un marché de l'analyse du transport dont la croissance est projetée à près de 24 % par an, ce dossier granulaire des modèles de mobilité du monde réel offre un avantage concurrentiel distinct pour comprendre et prédire la demande de logistique.
See dimension details ↓- Data Orientation39
1 signal d'appétit pour les données (1 type)
How actively the company invests in data, measured by its data-appetite signals (hires, products, APIs…). - Dataset Specificity78
dominant 'données de transaction', secteur mobilité, 2 types spécifiques
How sharply the data targets a specific, hard-to-substitute domain or task. Niche, well-defined data scores higher than generic. - Dataset Rarity70
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 Freshness46
périodique
How current the data stays — real-time/streaming scores highest, periodic dumps lower. - Training Value74
adapté aux modèles de recommandation
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 exceptionnellement élevée, stimulée par la croissance rapide du marché de l'analyse du transport, qui connaît une expansion à un TCAM de 23,8 %. [1]
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=sensible_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. - 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 Audit100
✓ bonne cible — Makotsl est une PME polonaise de logistique et de fret qui génère un volume important de données opérationnelles propriétaires (itinéraires, télémétrie des véhicules, détails des transactions) en tant que sous-produit de son activité principale, ce qui en fait une cible parfaite qui ne monétise pas encore ces données en externe. [1, 2, 9]
- Deep Qualification90
✓ réussite — Makotsl est une entreprise de fret dont les activités opérationnelles de gestion de plus de 1 000 véhicules sous contrat génèrent un précieux jeu de données de transactions et de télémétrie. Cependant, la propriété des données est partagée avec les transporteurs et les données contiennent des PII sensibles provenant des documents e-CMR, nécessitant une anonymisation minutieuse avant toute utilisation potentielle.
Evidence
Dataset evidence & lineage
What the typed evidence proves the company holds — reframed for clarity and set against the market.
business_records
Ces preuves indiquent que l'entreprise génère un volume élevé de documents logistiques pour chaque commande en Europe, qui font l'objet de numérisation et d'automatisation.
Transaction data
Ces données tabulaires quantifient l'échelle opérationnelle de l'entreprise, détaillant plus de 195 000 itinéraires complétés concentrés en Allemagne et en Europe occidentale, fournissant une source riche pour la modélisation prédictive.
Geospatial data
Ces données spécifient la composition de la flotte physique, qui comprend plus de 1 000 véhicules sous contrat et la plus grande flotte de camionnettes en Pologne, ajoutant des détails cruciaux au niveau des actifs pour l'analyse de la chaîne d'approvisionnement.
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
Makotsl Transaction — a Moderate transaction dataset (Tabular modality) in the mobility domain. Primary AI use-case: Recommendation Models. Market signal: Global Transportation Analytics Market = $12.6 billion in 2024, CAGR 23.8% (source: Grand View Research). [1]. Investment score 61.4/100 (confidence 0.49). Recommended action: Data Sharing Agreement.
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