Dataset opportunity
Mobilityservice — Opportunité de jeu de données de journaux de maintenance
Vaste jeu de données de journaux de maintenance détenu par Mobilityservice, utilisable pour la maintenance prédictive et la détection d'anomalies.
Score
76.2
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
65%
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 la maintenance prédictive = 13,4 milliards USD en 2025, TCAC 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 journaux de maintenance
Modality
Séries temporelles
Sector
mobilité
Volume
Grand
Freshness
Temps réel
Rarity
Élevée (propriétaire)
Accessibility
Restreint
Legal
Détenu par l'entreprise — sensible au RGPD (examen des données personnelles identifiables)
Buyer persona
Fournisseurs d'IA industrielle et d'optimisation de la maintenance
Mobilityservice détient un jeu de données complet de journaux de maintenance structuré sous forme de séries temporelles. Ce jeu de données intègre des `maintenance_logs`, `inspection_records`, `transaction_data` et `iot_data` détaillés provenant de la télémétrie des véhicules, ce qui le rend exceptionnellement adapté au développement d'un modèle d'IA de maintenance prédictive. Les données fournissent une vue longitudinale riche de l'état de santé et de l'historique d'entretien des véhicules.
Ces données sont très précieuses sur le marché mondial de la maintenance prédictive, qui était évalué à 13,4 milliards USD en 2025 et devrait croître à un TCAC de 23,2 %. [1] Malgré les complexités d'accès telles que la nécessité d'une anonymisation des données des conducteurs conforme au RGPD, les droits de télémétrie partagés avec les équipementiers et la nature propriétaire des enregistrements de service distribués, la rareté et la profondeur de ce jeu de données intégré offrent un avantage concurrentiel significatif aux acheteurs visant à réduire les temps d'arrêt imprévus. ⚠ Diligence (données précieuses, accès à négocier) : les données liées aux conducteurs nécessitent une anonymisation stricte conforme au RGPD ; la télémétrie des véhicules peut impliquer des droits partagés avec les équipementiers ; les enregistrements de maintenance sont propriétaires mais distribués entre les partenaires de service · corporate : indépendant.
Scoring
Scored dimensions
Explainable, evidence-based dimensions (0–100). The radar shows the investment axes.
Ces preuves démontrent collectivement que Mobilityservice détient un jeu de données propriétaire riche couvrant le cycle de vie opérationnel complet d'une flotte de véhicules importante et diversifiée. Le cœur de cet actif réside dans les données de séries temporelles détaillées provenant des journaux de maintenance et des opérations réelles de flottes de VE, permettant directement des modèles avancés de maintenance prédictive. Pour les fournisseurs d'IA industrielle, ce jeu de données est une voie directe vers le développement d'algorithmes de haute précision pour la défaillance de composants et l'optimisation de la maintenance. L'acquisition de ces données offre un avantage concurrentiel significatif sur le marché mondial de la maintenance prédictive, un secteur dont la croissance est projetée à 13,4 milliards USD d'ici 2025.
See dimension details ↓- Dataset Specificity100
dominant 'maintenance_logs', secteur mobilité, 4 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 de domaine propriétaire (ouvert diminue la rareté)
How scarce and proprietary the data is. Unique domain data scores high; openly available data lowers it. - 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 Value94
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 tirée par l'expansion rapide du marché, projetée à croître à un TCAC de 23,2 % à mesure que les entreprises adoptent de plus en plus la maintenance prédictive pour réduire les coûts opérationnels et les temps d'arrêt des actifs. [1]
How strongly AI builders and companies are likely to want this data, based on market signals. - Legal Accessibility14
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 Feasibility48
difficulté moyenne, indépendant
How realistic it is to actually obtain the data, given access difficulty and the holder's corporate structure. - Evidence Strength89
5 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=détenu par l'entreprise, licence=sensible au 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. - 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 Audit92
✓ bonne cible — Cette société de leasing de véhicules B2B, axée sur les voitures électriques, représente une cible solide car elle génère des données de maintenance et d'utilisation précieuses en tant que sous-produit de son activité opérationnelle principale et ne semble pas vendre de données ou de produits d'intelligence. Problèmes : Bien que la société semble être une PME, un décompte précis des employés n'a pas été trouvé dans les sources publiques ; L'entreprise propose une application conducteur, qui pourrait être une première étape vers l'offre de services basés sur les données aux clients, mais elle semble actuellement axée sur les services de base (
- Deep Qualification70
✓ passe — La cible est une société de leasing de véhicules, ce qui en fait un détenteur plausible de journaux de maintenance et de télémétrie. Cependant, la propriété des données est mixte et les droits de licence ne sont pas clairs en raison de l'implication des conducteurs (RGPD), des partenaires de service et des équipementiers, nécessitant une diligence juridique importante.
Evidence
Dataset evidence & lineage
What the typed evidence proves the company holds — reframed for clarity and set against the market.
Downloads / exports
L'entreprise recueille des informations de génération de prospects par le biais de téléchargements de livres blancs, démontrant son expertise établie et son engagement auprès du public dans le secteur des véhicules électriques.
Maintenance logs
Le détenteur génère des données propriétaires en séries temporelles en gérant toute la maintenance, les réparations et les inspections techniques pour une flotte de véhicules importante et diversifiée, ce qui constitue la base essentielle pour tout modèle de maintenance prédictive.
IoT / sensor data
Le jeu de données comprend des données IoT réelles d'une flotte de véhicules électriques, capturant des signaux comportementaux cruciaux tels que les modèles de recharge et les performances d'autonomie qui sont essentiels pour optimiser les calendriers de maintenance des VE.
Inspection reports
Des enregistrements d'inspection standardisés documentent l'état du véhicule, les dommages et l'usure à la fin des cycles de location, fournissant des données de caractéristiques structurées pour l'analyse des défaillances et la modélisation de la valeur résiduelle.
Transaction data
Le détenteur possède des données transactionnelles historiques sur les prix de location et l'évaluation du marché secondaire, permettant aux modèles d'IA de relier directement les coûts de maintenance au coût total de possession d'un véhicule et à ses performances financières.
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
Mobilityservice Maintenance Logs — a Large maintenance logs dataset (Time Series modality) in the mobility domain. Primary AI use-case: Predictive Maintenance. Market signal: Global Predictive Maintenance Market = $13.4 billion in 2025, CAGR 23.2% (source: Report via Vertex AI Search). [1]. Investment score 76.2/100 (confidence 0.65). Recommended action: Data Sharing Agreement.
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