Dataset opportunity
Opportunité de jeu de données sur les événements de mobilité — Pme Express
Jeu de données modéré sur les événements de mobilité détenu par Pme Express, utilisable pour la prévision et la détection d'anomalies.
Score
68.3
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
Marché mondial de l'analyse du transport = 12,61 milliards de dollars en 2024, TCAM de 23,8 % (source : Grand View Research). [15]
Recent dated external facts that triggered this opportunity — auditable provenance.
- 📰press2026-06-11
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manufacturingdive.com ↗
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.
Profile
Dataset profile
Type
Jeu de données sur les événements de mobilité
Modality
Séries Temporelles
Sector
mobilité
Volume
Modéré
Freshness
Temps réel
Rarity
Élevée (propriétaire)
Accessibility
Restreint
Legal
Détenu par l'entreprise — Sensible au RGPD (examen des PII)
Buyer persona
Fonds quantitatifs et équipes IA de prévision de la demande
Pme Express détient un précieux Jeu de données sur les événements de mobilité structuré sous forme de Séries Temporelles. Ce jeu de données combine de manière unique `flux_d'événements`, `données_géographiques` et `données_transactionnelles`, offrant une vue complète des opérations de mobilité. Sa nature granulaire et horodatée le rend exceptionnellement adapté au cas d'utilisation de l'acheteur IA de Prévision, permettant le développement de modèles pour prédire les délais de livraison, optimiser les itinéraires et anticiper les fluctuations de la demande.
Le marché que ces données desservent, l'Analyse du Transport, est substantiel et en croissance rapide, évalué à 12,61 milliards de dollars en 2024 avec un TCAM projeté de 23,8 %. [15] Bien que les données contiennent des données personnelles identifiables (PII) nécessitant une anonymisation stricte et puissent nécessiter une consolidation à partir de systèmes de gestion du transport (TMS) existants, sa rareté opérationnelle et sa profondeur sont très recherchées. Pour un acheteur IA, la valeur stratégique de l'obtention d'une précision prédictive dans la logistique justifie l'investissement dans la gestion de ces complexités d'accès. ⚠ Diligence (données précieuses, accès à négocier) : Contient des PII (noms et adresses de l'expéditeur/destinataire) nécessitant une anonymisation stricte ; Les données sont probablement stockées dans des systèmes de gestion du transport (TMS) existants ; Les journaux opérationnels peuvent nécessiter une consolidation à partir de différents centres de livraison régionaux · entreprise : indépendante.
Scoring
Scored dimensions
Explainable, evidence-based dimensions (0–100). The radar shows the investment axes.
Ces preuves prouvent collectivement que Pme Express détient un jeu de données propriétaire à haute fréquence capturant le pouls du fret express européen grâce à des flux d'événements en séries temporelles, des flux commerciaux géographiques et des volumes d'expédition historiques. Ces données de haute rareté sont une entrée directe pour des modèles de prévision sophistiqués utilisés par les fonds quantitatifs et les équipes IA pour prédire l'activité économique et les changements de chaîne d'approvisionnement. Dans un marché de l'analyse du transport en croissance rapide (projeté à 12,61 milliards de dollars en 2024), ce jeu de données offre un avantage informationnel distinct pour générer de l'alpha et optimiser la logistique.
See dimension details ↓- Dataset Specificity90
dominant 'flux_d'événements', 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 de domaine propriétaire
How scarce and proprietary the data is. Unique domain data scores high; openly available data lowers it. - Dataset Volume52
3 observations 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 Value84
adapté à la prévision
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 Mobilité en tant que Service (MaaS), un consommateur principal de données de mobilité pour la prévision de la demande alimentée par l'IA, devrait croître à un TCAM de 33,65 % de 2025 à 2032. [6]
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 observations
How solid the proof is that the company holds this data — diversity of evidence types and number of hits. - Right to License62
propriété=détenu, 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. - Data Orientation56
2 signaux d'appétit pour les données (2 types)
How actively the company invests in data, measured by its data-appetite signals (hires, products, APIs…). - Dormant Data Surplus70
excédent=moyen, 4 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 Audit100
✓ bonne cible — PME Express est une excellente cible car c'est une PME opérationnelle dans le transport express et la logistique avec sa propre flotte, générant des données de mobilité propriétaires en sous-produit de son activité principale, et ne montre aucune indication de vendre ces données.
Evidence
Dataset evidence & lineage
What the typed evidence proves the company holds — reframed for clarity and set against the market.
Event streams
Ce type de preuve consiste en des données en séries temporelles suivant les événements de livraison et les horodatages des expéditions, fournissant un signal à haute fréquence pour les modèles de prévision qui surveillent l'activité économique.
Geospatial data
Ces données tabulaires détaillent les paires origine-destination propriétaires pour le fret, révélant des modèles cruciaux de flux commerciaux à travers l'Europe pour l'analyse de la chaîne d'approvisionnement.
Transaction data
Ces données tabulaires fournissent les volumes d'expédition historiques et les détails des colis segmentés par secteur d'activité, permettant une prévision de la demande granulaire et spécifique au secteur.
Marketplace
Dataset details
Geographic coverage
Europe
Time range
Real-time
Update frequency
Real-time
Delivery
API
Formats
Time Series, Event Streams, Geo Data, Transaction Data
License
One-time license for AI forecasting and related transportation analytics use cases, subject to strict PII anonymization and usage restrictions.
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 proprietary, high-rarity mobility event dataset offers a unique time-series view of European express freight, directly feeding high-demand AI forecasting use cases in the rapidly growing transportation analytics market. The inclusion of PII necessitates robust anonymization, impacting liquidity but underscoring the data's sensitivity and value.
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
Pme Express Mobility Event — a Moderate mobility event dataset (Time Series modality) in the mobility domain. Primary AI use-case: Forecasting. Market signal: Global Transportation Analytics market = $12.61B in 2024, CAGR 23.8% (source: Grand View Research). [15]. Investment score 68.3/100 (confidence 0.49). Recommended action: Data Sharing Agreement.
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