Dataset opportunity
Shippeo — Opportunité de jeu de données d'événements de mobilité
Vaste jeu de données d'événements de mobilité détenu par Shippeo, utilisable pour la prévision et la détection d'anomalies.
Score
73.7
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
Le marché mondial des plateformes de visibilité du transport en temps réel était évalué à 4,2 milliards de dollars en 2024 et devrait atteindre 18,7 milliards de dollars d'ici 2033, avec un TCAC robuste de 17,8 %.
Recent dated external facts that triggered this opportunity — auditable provenance.
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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 d'événements 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
Fonds quantitatifs et équipes d'IA de prévision de la demande
Shippeo possède un riche jeu de données d'événements de mobilité, principalement sous une modalité de séries temporelles, comme en témoignent `data_dictionary`, `downloads`, `event_streams`, `geo_data` et `iot_data`. Ces données granulaires et en temps réel sur les événements de transport sont très précieuses pour les applications de prévision, permettant l'analyse prédictive pour l'optimisation de la logistique et de la chaîne d'approvisionnement.
Le marché de ces données est substantiel, le marché des plateformes de visibilité du transport en temps réel étant évalué à 4,2 milliards de dollars en 2024 et devant croître à un TCAC de 17,8 % pour atteindre 18,7 milliards de dollars d'ici 2033. La demande des acheteurs d'IA pour des outils prédictifs basés sur l'IA est forte, car ceux-ci peuvent réduire les erreurs de prévision de 20 à 50 % et optimiser considérablement les stocks. Malgré des complexités telles que les données partiellement détenues par le client et une stricte conformité au RGPD et TISAX, ces facteurs soulignent la qualité, la sécurité et la conformité des données, les rendant exceptionnellement précieuses pour la visibilité stratégique de la chaîne d'approvisionnement et l'efficacité opérationnelle. ⚠ Diligence (données précieuses, accès à négocier) : Les données sont partiellement détenues par le client, nécessitant des accords de traitement des données rigoureux. ; Stricte conformité au RGPD et TISAX, indiquant des normes élevées de sécurité et de confidentialité. ; Les données sont collectées sur la base du 'besoin de savoir', le suivi étant limité à la durée du trajet. · entreprise : indépendante.
Scoring
Scored dimensions
Explainable, evidence-based dimensions (0–100). The radar shows the investment axes.
Shippeo possède de manière démontrable un vaste actif de données de mobilité en temps réel, suivant plus de 90 millions d'expéditions annuellement dans 150 pays avec des détails granulaires provenant du GPS et de la télématique. Ce riche jeu de données de séries temporelles est parfaitement positionné pour la prévision et l'analyse prédictive, offrant une intelligence de marché critique pour les fonds quantitatifs et les équipes d'IA de prévision de la demande. Alors que le marché mondial des plateformes de visibilité du transport en temps réel s'envole vers 18,7 milliards de dollars d'ici 2033, ces données offrent une fenêtre inégalée sur la dynamique de la chaîne d'approvisionnement et l'efficacité opérationnelle, les rendant très précieuses dès maintenant.
See dimension details ↓- Dataset Specificity90
'event_streams' dominants, 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 réduit 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 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 l'IA dans la mobilité, qui repose fortement sur les jeux de données d'événements de mobilité pour la prévision, devrait croître à un taux de croissance annuel composé (TCAC) de 44,6 % de 2026 à 2035, indiquant une demande très élevée et en rapide augmentation de la part de l'IA
How strongly AI builders and companies are likely to want this data, based on market signals. - Legal Accessibility48
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 Feasibility66
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 License28
propriété=mixte, 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 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, 3 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 Audit58
⚠ à revoir — Shippeo est un leader mondial de la visibilité du transport en temps réel, offrant une plateforme SaaS qui collecte, traite et fournit des données logistiques propriétaires et des informations basées sur l'IA à ses clients, ce qui contredit directement les critères d'exclusion de l'ICP pour les entreprises dont l'activité principale est déjà Problèmes : L'activité principale de Shippeo est la vente de données en tant que service et d'intelligence, ce qui en fait une cible exclue selon l'ICP. ; Shippeo est une entreprise bien financée avec plus de 140 millions de dollars
Evidence
Dataset evidence & lineage
What the typed evidence proves the company holds — reframed for clarity and set against the market.
Event streams
Ceci souligne la capacité de Shippeo à traiter des flux d'événements en temps réel provenant du GPS et de la télématique, en exploitant plus de 200 paramètres de données pour des calculs précis, ce qui est inestimable pour la prévision dynamique et l'optimisation opérationnelle.
Downloads / exports
Cette preuve confirme la disponibilité de données exportables sous divers formats, permettant une intégration transparente dans diverses plateformes analytiques pour des analyses personnalisées.
IoT / sensor data
Ceci confirme la vaste collecte de données IoT de Shippeo, suivant plus de 90 millions d'expéditions annuellement dans 150 pays, démontrant une échelle significative et une couverture mondiale cruciale pour une intelligence de marché complète.
Geospatial data
Ceci indique l'inclusion de données géographiques granulaires, englobant l'identification des véhicules et les positions GPS, ce qui fournit des couches contextuelles critiques pour comprendre les modèles de mobilité et les mouvements d'actifs.
Data dictionary
Ceci établit la propriété claire et la gestion active par Shippeo de la base de données sous-jacente, confirmant sa nature structurée et son utilisation interne pour le développement de produits de données incluant l'extraction brute et les algorithmes, signalant une haute qualité et utilité des données.
Marketplace
Dataset details
Geographic coverage
Global (150 countries)
Time range
Rolling 12 months (inferred from real-time nature and 90 million shipments annually)
Update frequency
Real-time
Delivery
API
Formats
JSON, CSV
License
One-time license for internal use, AI model training, and forecasting applications. Excludes resale or redistribution.
Personal data
No 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 granular, real-time mobility event data, crucial for AI-driven forecasting in the rapidly expanding real-time transportation visibility market. Strong demand from AI buyers for predictive tools supports 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
Shippeo Mobility Event — a Large mobility event dataset (Time Series modality) in the mobility domain. Primary AI use-case: Forecasting. Market signal: The Global Real-Time Transportation Visibility Platform market was valued at $4.2 billion in 2024 and is forecasted to hit $18.7 billion by 2033, growing at a robust CAGR of 17.8%.. Investment score 73.7/100 (confidence 0.65). Recommended action: Data Sharing Agreement.
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