Dataset opportunity
Shippr — Opportunité de jeu de données d'événements de mobilité
Jeu de données d'événements de mobilité modéré détenu par Shippr, utilisable pour la prévision et la détection d'anomalies.
Score
69
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
56%
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 des plateformes d'analyse de données de mobilité = 2,16 milliards de dollars en 2024, TCAM de 18,1 %. [2, 5].
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 d'événements de mobilité
Modality
Séries temporelles
Sector
mobilité
Volume
Modéré
Freshness
Temps réel
Rarity
Élevée (propriétaire)
Accessibility
Restreint
Legal
Propriété mixte — sensible au RGPD (examen des données personnelles)
Buyer persona
Fonds quantitatifs et équipes d'IA de prévision de la demande
Shippr détient un Jeu de données d'événements de mobilité structuré sous forme de données séries temporelles. Cela comprend des journaux `api` granulaires, des flux d'événements en temps réel des livraisons, des données géographiques précises et des `données transactionnelles` associées, ce qui le rend exceptionnellement adapté aux applications d'IA de prévision telles que la prédiction de la demande et l'optimisation des itinéraires.
Le Marché mondial des plateformes d'analyse de données de mobilité était évalué à 2,16 milliards de dollars en 2024 et devrait croître à un TCAM de 18,1 %. [2, 5] Ce marché à forte croissance souligne la rareté et la valeur du jeu de données multi-juridictionnel de Shippr. Bien que l'accès nécessite de naviguer dans les données personnelles sensibles au RGPD et de clarifier la propriété des données en France, en Belgique et au Royaume-Uni, la richesse de l'actif présente une opportunité significative pour les acheteurs d'IA. ⚠ Diligence (données précieuses, accès à négocier) : Les données impliquent des partenaires de livraison tiers et des données personnelles des clients finaux (sensibles au RGPD) ; La propriété des données de routage par rapport aux instructions de livraison du client doit être clarifiée ; Opère dans plusieurs juridictions (France, Belgique, Royaume-Uni) avec des réglementations de données variables. · corporate : indépendant.
Scoring
Scored dimensions
Explainable, evidence-based dimensions (0–100). The radar shows the investment axes.
Les preuves confirment que Shippr détient un jeu de données propriétaire d'événements de mobilité à haute fréquence, généré par plus de 5 000 clients commerciaux et ses opérations de livraison en temps réel. Ces données offrent un signal direct sur la logistique urbaine et l'activité commerciale, permettant aux fonds quantitatifs et aux équipes d'IA de construire de puissants modèles de prévision pour la dynamique de l'offre et de la demande. Sur un marché mondial de l'analyse de la mobilité en croissance de plus de 18 % par an, ce jeu de données offre un avantage rare et générant de l'alpha sur l'activité économique dans les principaux pôles européens.
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 propriétaires du domaine
How scarce and proprietary the data is. Unique domain data scores high; openly available data lowers it. - Dataset Volume58
4 occurrences 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 Demand85
La demande des acheteurs d'IA pour des données de mobilité riches est forte, stimulée par le TCAM projeté de 18,1 % du marché des plateformes d'analyse de données de mobilité pour des applications telles que la prévision. [2, 5]
How strongly AI builders and companies are likely to want this data, based on market signals. - Legal Accessibility0
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 Feasibility0
difficulté moyenne, indépendant
How realistic it is to actually obtain the data, given access difficulty and the holder's corporate structure. - Evidence Strength74
4 types de preuves, 4 occurrences
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_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 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 Audit100
✓ bonne cible — Shippr est une excellente cible car c'est une PME exploitant une plateforme logistique pour les livraisons B2B le jour même, ce qui génère des données de mobilité précieuses en tant que sous-produit de son activité opérationnelle principale. Problèmes : L'entreprise est décrite à la fois comme un fournisseur de logistique et une entreprise technologique développant des 'solutions de gestion de livraison basées sur le web'. [9] Il est crucial de confirmer leur ; Il existe une société distincte en Inde également nommée Shippr, fondée en 2014, qui pourrait prêter à confusion. [7, 11] La société cible est la société belge fondée en 2
- Deep Qualification80
✓ passe — Shippr est un détenteur de données avec un jeu de données cohérent d'événements de mobilité généré en tant que sous-produit de sa plateforme de livraison B2B, mais la propriété des données est mixte et l'accès est compliqué par le RGPD et le rôle des partenaires de livraison indépendants en tant que contrôleurs de données distincts.
Evidence
Dataset evidence & lineage
What the typed evidence proves the company holds — reframed for clarity and set against the market.
API access
L'API publique de l'entreprise démontre un échange de données structuré avec des systèmes ERP commerciaux et des systèmes de commerce électronique comme Shopify, indiquant un pipeline de capture de données automatisé et de haute qualité pour les événements de transaction.
Event streams
Cela confirme l'existence de flux d'événements de haute fidélité provenant d'un réseau de plus de 5 000 entreprises, capturant des données de suivi en temps réel essentielles pour les modèles de prévision de séries temporelles.
Geospatial data
Le jeu de données contient des données géographiques granulaires provenant des principaux pôles économiques européens tels que Paris, Bruxelles et Londres, offrant une vue précise des modèles de logistique urbaine pour une analyse basée sur la localisation.
Transaction data
Les preuves indiquent des données transactionnelles détaillées qui classent les livraisons par secteurs à forte valeur tels que le médical et la vente en gros de produits alimentaires, fournissant un aperçu spécifique de l'activité de la chaîne d'approvisionnement commerciale.
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
Shippr Mobility Event — a Moderate mobility event dataset (Time Series modality) in the mobility domain. Primary AI use-case: Forecasting. Market signal: Global Mobility Data Analytics Platforms Market = $2.16 billion in 2024, CAGR 18.1% (source: Global Market Insights Inc.). [2, 5]. Investment score 69.0/100 (confidence 0.56). Recommended action: Data Sharing Agreement.
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