Dataset opportunity
Mapon — Opportunité de jeu de données de télémétrie de mobilité
Grand jeu de données de télémétrie de mobilité détenu par Mapon, utilisable pour la maintenance prédictive et la détection d'anomalies.
Score
75.8
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
83%
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)
$$$ — forte demande des acheteurs d'IA
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
Moyenne
Accessibility
Partielle
Legal
Propriété mixte — sensible au RGPD (examen des PII)
Buyer persona
Fournisseurs d'IA industrielle et d'optimisation de la maintenance
Les signaux web publics indiquent que Mapon (secteur de la mobilité) détient un jeu de données de télémétrie de mobilité (séries temporelles). Détecté via des preuves d'api, de téléchargements, de flux d'événements, de collecte d'images, de données IoT à travers 6 sources. Preuve dominante : iot_data. ⚠ Diligence (données précieuses, accès à négocier) : La propriété des données est mixte, les données brutes provenant des véhicules/actifs des clients. ; Le jeu de données contient des informations personnelles sensibles au RGPD, y compris les données des conducteurs (localisation, itinéraires, habitudes de conduite, numéros de permis). ; L'entreprise est une filiale de Draugiem Group, ce qui peut ajouter de la complexité aux discussions sur les licences de données. · entreprise : filiale de Draugiem Group.
Scoring
Scored dimensions
Explainable, evidence-based dimensions (0–100). The radar shows the investment axes.
Ces preuves démontrent collectivement que Mapon possède de vastes données de télémétrie de mobilité en séries temporelles, englobant les localisations de véhicules en temps réel, des informations détaillées sur les trajets historiques, et des métriques granulaires sur le comportement des conducteurs comme la vitesse et les habitudes de conduite, directement issues des systèmes de suivi GPS et des tachygraphes numériques. Ce flux de données riche et continu est précisément ce que les fournisseurs d'IA industrielle et d'optimisation de la maintenance recherchent urgemment pour développer des modèles avancés de maintenance prédictive, leur permettant de prévoir les pannes d'équipement et d'optimiser les opérations de flotte sur un marché à forte demande pour de telles informations exploitables.
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 de domaine propriétaires (l'ouverture diminue la rareté)
How scarce and proprietary the data is. Unique domain data scores high; openly available data lowers it. - Dataset Volume100
15 preuves détectées
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 basée sur l'IA, qui s'appuie sur les données de télémétrie de mobilité, devrait croître à un taux de croissance annuel composé (TCAC) de 39.5% de 2025 à 2032.
How strongly AI builders and companies are likely to want this data, based on market signals. - Legal Accessibility60
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 Feasibility69
difficulté moyenne, filiale de Draugiem Group
How realistic it is to actually obtain the data, given access difficulty and the holder's corporate structure. - Evidence Strength100
5 types de preuves, 15 détections
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_au_rgpd
Whether the company can legally license the data out — based on ownership and licensing complexity. - Corporate Independence50
filiale de Draugiem Group
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 Audit92
✓ bonne cible — Mapon est une cible solide en tant qu'entreprise SaaS de gestion de flotte qui collecte des données de télémétrie de mobilité étendues et précieuses comme sous-produit de ses opérations, qu'elle ne vend pas actuellement comme produit de données brutes à des acheteurs externes.
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 essentielle démontre la possession par Mapon de riches données de télémétrie en séries temporelles, incluant les localisations de véhicules en temps réel, les données de trajets historiques et les activités détaillées des conducteurs comme la durée de conduite et les pauses, essentielles pour l'analyse prédictive et les informations opérationnelles.
press
- “<p>Spend a day on any interstate in this country and you will lose count. Trucks rolling down the highway with the company name scrawled on the door in black marker. USDOT numbers handwritten so small you would have to be parked next to the truck to read them. Letters smeared, crooked, half peeled off, applied […]</p> <p>The post <a href="https://www.freightwaves.com/news/black-marker-magnetic-signs-and-peeling-decals-here-is-what-49-cfr-390-21-actually-requires">Black Marker, Magnetic Signs, and Peeling Decals: Here Is What 49 CFR 390.21 Actually Requires.</a> appeared first on <a href=”
- “<p>(The views expressed here are solely those of the author and do not necessarily represent the views of FreightWaves or its affiliates.) Recently, a driver pulled into an Arizona scale house learned that an officer could reconstruct his entire multi-state trip from license plate readers and roadside cameras, matching the real timeline against paper logs […]</p> <p>The post <a href="https://www.freightwaves.com/news/a-drivers-paper-logs-said-he-was-in-one-place-a-roadside-camera-network-said-otherwise-welcome-to-the-new-era-of-trucking-enforcement">A Driver’s Paper Logs Said He Wa”
- “<p>FMCSA, including its director, has released two statements on problems with the rollout of the Motus registration system.</p> <p>The post <a href="https://www.freightwaves.com/news/fmcsa-responds-2x-to-ongoing-problems-with-motus-rollout">FMCSA responds 2X to ongoing problems with Motus rollout</a> appeared first on <a href="https://www.freightwaves.com">FreightWaves</a>.</p>”
Downloads / exports
Cette preuve confirme que Mapon fournit des données tabulaires dérivées des téléchargements à distance de tachygraphes, offrant des informations historiques sur les trajets, l'activité des conducteurs et des données utiles pour la conformité et la gestion du carburant, ce qui est très précieux pour l'efficacité opérationnelle et l'optimisation des coûts.
API access
Ceci indique que Mapon propose une API multimodale pour une intégration transparente, permettant un accès programmatique aux données des véhicules, aux fonctionnalités de réservation et aux rapports planifiés, ce qui est crucial pour les acheteurs d'IA recherchant une ingestion efficace des données dans leurs plateformes.
Event streams
Cette preuve spécifique souligne la capacité de Mapon à surveiller et à fournir des données en séries temporelles sur le comportement des conducteurs, y compris les habitudes de conduite, la vitesse et la direction, ce qui est essentiel pour l'analyse de la sécurité, l'amélioration de l'efficacité et la modélisation de la maintenance prédictive.
Image collection
Ceci montre la capacité supplémentaire de Mapon à collecter des données visuelles via des systèmes de caméras de flotte, fournissant des informations supplémentaires pour une gestion complète de la flotte et enrichissant potentiellement les applications d'IA multimodales.
Marketplace
Dataset details
Geographic coverage
Likely Europe (based on Mapon's primary market, but requires confirmation)
Time range
Real-time (implies rolling, continuous data)
Update frequency
Real-time
Delivery
API, potentially IoT data streams
Formats
Time Series
License
One-time license for predictive maintenance use cases, subject to negotiation due to mixed data ownership and PII.
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 large volume of real-time mobility telemetry, crucial for predictive maintenance in the high-demand AI mobility sector. The significant PII and complex ownership structure necessitate a premium valuation.
Detailed schema & sample available on access request.
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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
Mapon Mobility Telemetry — a Large mobility telemetry dataset (Time Series modality) in the mobility domain. Primary AI use-case: Predictive Maintenance. Market signal: $$$ — high AI buyer demand. Investment score 75.8/100 (confidence 0.83). Recommended action: Data Sharing Agreement.
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