Dataset opportunity
Mobilityhouse — Opportunité de jeu de données de télémétrie de mobilité
Jeu de données de télémétrie de mobilité modéré détenu par Mobilityhouse, 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
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)
La taille du marché mondial de la maintenance prédictive pour les véhicules était estimée à 4,66 milliards de dollars en 2024, avec un TCAC projeté de 17,5 % (2025-2034).
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
Buyer persona
Vendeurs de solutions d'IA industrielle et d'optimisation de la maintenance
The Mobility House détient un précieux Jeu de données de télémétrie de mobilité composé de données séries temporelles provenant des `event_streams` et `iot_data` de recharge des VE. Ces données granulaires sur les sessions de recharge, les performances de la batterie et le comportement des véhicules sont spécifiquement structurées pour développer des algorithmes de maintenance prédictive, permettant d'anticiper la dégradation de la batterie et les défaillances du matériel de recharge.
Le marché mondial de la maintenance prédictive automobile était valorisé à 4,66 milliards de dollars en 2024 et devrait croître à un TCAC de 17,5 %. [2] Cette taille de marché significative et cette croissance rapide soulignent la haute valeur de ces données. Malgré les complexités d'accès telles que la propriété partagée des données et la sensibilité au RGPD, les informations uniques et rares pour optimiser les opérations de flotte de VE et le cycle de vie des batteries font de ce jeu de données un atout convaincant pour les acheteurs d'IA. ⚠ Diligence (données précieuses, accès à négocier) : La propriété des données est partagée entre les propriétaires de VE, les opérateurs de flotte et les OEM (par exemple, Renault) ; sensibilité au RGPD concernant les lieux de recharge individuels et les habitudes ; environnement réglementaire complexe pour le commerce de l'énergie et les données du réseau · entreprise : indépendante.
Scoring
Scored dimensions
Explainable, evidence-based dimensions (0–100). The radar shows the investment axes.
Cette preuve démontre que Mobilityhouse possède un jeu de données propriétaire à grande échelle de séries temporelles capturant les performances réelles des véhicules électriques, des bornes de recharge et des systèmes de stockage de batteries stationnaires. Ces données servent directement le cas d'utilisation de maintenance prédictive à forte demande pour les fournisseurs d'IA industrielle, leur permettant de construire et d'affiner des algorithmes qui prédisent les défaillances de composants et optimisent la santé de la batterie. Sur un marché de la maintenance prédictive automobile dont la croissance est projetée à plus de 17 % par an, ce jeu de données rare offre un avantage concurrentiel significatif pour le développement de solutions de maintenance de nouvelle génération.
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 Demand90
la demande des acheteurs d'IA est très élevée, tirée par le marché en croissance rapide de la maintenance prédictive automobile qui devrait s'étendre à un TCAC de 17,5 %. [2]
How strongly AI builders and companies are likely to want this data, based on market signals. - Legal Accessibility28
restreint/inconnu
How legally easy the data is to obtain and use — open/API access scores high; PII or regulated data scores low. - Acquisition Feasibility30
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 succès
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 Audit67
⚠ examen — L'activité principale de l'entreprise est la vente de logiciels intelligents (ChargePilot®) et de services de marché de l'énergie (Cascade EV Aggregator), et non la détention de données dormantes, ce qui en fait une mauvaise adéquation. Problèmes : L'activité principale est la vente d'intelligence/logiciels : les principaux produits de l'entreprise sont ChargePilot®, un système intelligent de recharge et de gestion de l'énergie, et Cascade EV Aggr ; L'activité principale est la vente d'un service basé sur les données : ils utilisent leur technologie pour offrir des services tels que le Vehicle-to-Grid (V2G), l'agrégation de flexibilité pour les marchés de l'énergie ; Monétisation déjà des données : l'entreprise utilise activement les données des véhicules et de recharge pour fournir ses services principaux, tels que l'optimisation des coûts de recharge et la vente de données agrégées ; Dispose d'une API publique pour l'échange de données : ils proposent une 'Charging Data Push-API' pour envoyer les enregistrements de sessions de recharge pertinents pour la facturation aux clients, indiquant qu'ils ont déjà
- Deep Qualification90
✓ réussite — La cible est un détenteur de données solide, exploitant une plateforme intelligente de recharge et de gestion de l'énergie (ChargePilot®) qui génère des données de télémétrie VE précieuses. La propriété des données est mixte et soumise au RGPD, mais leur politique de confidentialité autorise l'utilisation et la divulgation de données anonymisées et agrégées.
Evidence
Dataset evidence & lineage
What the typed evidence proves the company holds — reframed for clarity and set against the market.
IoT / sensor data
L'entreprise capture des données propriétaires de séries temporelles détaillant l'utilisation de la batterie et la recharge bidirectionnelle des véhicules électriques, ce qui est fondamental pour les fournisseurs d'IA qui construisent des modèles de dégradation des composants.
Event streams
Le jeu de données contient des flux d'événements provenant de milliers de bornes de recharge, fournissant des données granulaires sur les profils de charge et les temps de recharge essentiels pour prédire le stress de l'infrastructure et les besoins de maintenance.
Industrial data
Mobilityhouse collecte des données industrielles sur le stockage de batteries stationnaires, y compris les cycles de décharge et la capacité, offrant un proxy précieux pour modéliser la santé à long terme des batteries de véhicules.
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
Mobilityhouse 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 for vehicles market size was estimated at $4.66 billion in 2024, with a projected CAGR of 17.5% (2025-2034) (source: Global Market Insights Inc.). Investment score 48.0/100 (confidence 0.49). Recommended action: Acquire.
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