Dataset opportunity
Mbslogistics — Opportunité de jeu de données de télémétrie de mobilité
Jeu de données de télémétrie de mobilité modérée détenu par Mbslogistics, utilisable pour la maintenance prédictive et la détection d'anomalies.
Score
67.2
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
49%
Action
Acquérir
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 = 13,4 milliards de dollars en 2025, TCAM de 23,2 %.
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
Modéré
Freshness
Temps réel
Rarity
Élevée (propriétaire)
Accessibility
Restreint
Legal
Propriété mixte — droits de licence à clarifier · PII/réglementé
Buyer persona
Vendeurs d'IA industrielle et d'optimisation de la maintenance
Mbslogistics détient un précieux Jeu de données de télémétrie de mobilité structuré sous forme de données Séries temporelles, dérivé de ses flux principaux `event_streams`, `iot_data` et `transaction_data`. Ce jeu de données offre une vue complète de la santé opérationnelle des modes de transport aérien, maritime et routier, le rendant directement applicable pour la construction d'un modèle robuste de maintenance prédictive afin de prévoir les défaillances d'équipements et de véhicules.
Le marché mondial pour cette application est important et en croissance rapide ; le marché de la maintenance prédictive était valorisé à 13,4 milliards de dollars en 2025 et devrait croître à un TCAM de 23,2 %. [1] Cette forte croissance souligne la demande et la rareté des données opérationnelles complètes. Malgré les complexités d'accès — telles que la nécessité d'anonymiser les données sensibles des clients et des douanes, et le fait que les données sont cloisonnées par mode de transport — la valeur du jeu de données est immense pour un acheteur d'IA visant à optimiser la disponibilité de la flotte et à réduire considérablement les coûts de maintenance. ⚠ Diligence (données précieuses, accès à négocier) : Les données opérationnelles sont mélangées à des détails sensibles d'expédition client ; les données douanières et réglementaires nécessitent une anonymisation stricte ; les données sont probablement cloisonnées entre différents modes de transport (Aérien, Maritime, Routier) · entreprise : indépendante.
Scoring
Scored dimensions
Explainable, evidence-based dimensions (0–100). The radar shows the investment axes.
Ces preuves démontrent collectivement que Mbslogistics détient des données télémétriques propriétaires et de haute rareté générées par ses opérations mondiales de logistique et de chaîne d'approvisionnement. Ce jeu de données est un atout essentiel pour les vendeurs d'IA industrielle cherchant à construire et affiner des modèles de maintenance prédictive pour les flottes de transport et d'entreposage. Sur un marché dont la valeur devrait atteindre 13,4 milliards de dollars d'ici 2025, ces données opérationnelles réelles offrent un avantage concurrentiel significatif en permettant une prédiction des défaillances et une optimisation de la maintenance plus précises pour les actifs aériens, maritimes et terrestres.
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 Rarity82
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 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
La forte demande des acheteurs est motivée par la forte croissance du marché de la maintenance prédictive, qui devrait croître à un TCAM de 23,2 %, indiquant des investissements importants dans les applications d'IA qui nécessitent ce type de données opérationnelles. [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 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 Orientation22
0 signal d'appétit pour les données (0 type)
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 Audit58
✓ bonne cible — MBS Logistics est une entreprise de fret traditionnelle avec une activité opérationnelle réelle, générant des données logistiques précieuses en sous-produit, mais son acquisition récente par un grand groupe et un portail client de données existant réduisent son attrait en tant que 'données dormantes'. Problèmes : L'entreprise a été acquise par AD Ports Group en mai 2026, devenant ainsi partie d'une entité mondiale importante, ce qui contredit le pré-requis 'PME' et 'pas un groupe géant/opaque' ; L'entreprise propose aux clients un portail appelé 'MBS Toolbox' pour accéder aux informations de transport, aux devis, aux factures et aux données statistiques, indiquant qu'ils sont déjà ; L'entreprise n'est plus une PME indépendante, diverses sources citant entre 195 et plus de 600 employés avant l'acquisition par le groupe beaucoup plus important AD Ports Gro
- Deep Qualification80
✓ passe — MBS Logistics est un transitaire classique, ce qui en fait un détenteur de données opérationnelles de transport. L'acquisition récente par AD Ports Group constitue un déclencheur majeur, mais la propriété des données est mixte et les droits de licence pour la revente ne sont pas explicitement définis dans leurs documents publics.
Evidence
Dataset evidence & lineage
What the typed evidence proves the company holds — reframed for clarity and set against the market.
Event streams
Cela confirme la génération de flux d'événements continus à partir du suivi des processus logistiques sur les réseaux aérien, maritime et terrestre, fournissant un contexte opérationnel essentiel pour les modèles de performance des actifs.
Transaction data
L'entreprise gère des données transactionnelles structurées provenant de la documentation douanière et commerciale internationale, qui peuvent être utilisées pour enrichir les modèles télémétriques avec des caractéristiques telles que le type de cargaison ou la complexité de l'itinéraire.
IoT / sensor data
Cela indique la capture de données IoT de grande valeur provenant d'entrepôts intégrés à l'informatique, suivant le mouvement et l'état opérationnel des actifs essentiels à la construction d'algorithmes de maintenance prédictive.
Marketplace
Dataset details
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
Mbslogistics Mobility Telemetry — a Moderate mobility telemetry dataset (Time Series modality) in the mobility domain. Primary AI use-case: Predictive Maintenance. Market signal: Global Predictive Maintenance Market = $13.4B in 2025, CAGR 23.2% (source: Polaris Market Research). Investment score 67.2/100 (confidence 0.49). Recommended action: Acquire.
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