Dataset opportunity
Simarco — Opportunité de jeu de données de télémétrie de mobilité
Jeu de données de mobilité modérée détenu par Simarco, 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
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 de la maintenance prédictive était évalué à 13,65 milliards USD en 2025 et devrait atteindre 97,37 milliards USD d'ici 2034, avec un TCAC de 24,30 % (source : Fortune Business Insights). [1]
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.
Concrete evidence this company actively cares about data — why it's ripe for the deal room.
- 📣Press / announcement
Focus sur les solutions douanières numériques et le traitement des données liées au Brexit
source ↗
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
Détenu par l'entreprise — sensible au RGPD (examen des PII)
Buyer persona
Fournisseurs de solutions d'IA industrielle et d'optimisation de la maintenance
Simarco détient un Ensemble de Données de Télémétrie de Mobilité complet, composé de données de Séries Temporelles provenant des divisions routière, aérienne et maritime de `geo_data`, `iot_data` et `transaction_data`. Ces données riches et multimodales sont hautement adaptées au développement de modèles de Maintenance Prédictive, permettant à un acheteur IA de prévoir les défaillances d'équipements et de véhicules en analysant les modèles opérationnels réels, les relevés de capteurs et les historiques de transactions.
La valeur de ces données est soulignée par le marché mondial de la Maintenance Prédictive, qui était évalué à 13,65 milliards USD en 2025 et devrait atteindre 97,37 milliards USD d'ici 2034, affichant un TCAM de 24,30 %. [1] Bien que l'accès nécessite de naviguer dans l'anonymisation des données personnelles identifiables (PII), les silos de données et une stricte conformité douanière, cette complexité met en évidence la rareté et la haute valeur stratégique de l'ensemble de données. Pour un acheteur IA, surmonter ces défis débloque un actif propriétaire pour construire un solide avantage concurrentiel en matière d'efficacité logistique. ⚠ Diligence raisonnable (données précieuses, accès à négocier) : Contient des PII (noms/adresses) dans les documents d'expédition nécessitant une anonymisation ; Données distribuées entre les divisions routière, aérienne et maritime ; Données douanières soumises à une stricte conformité réglementaire. · corporate : indépendant.
Scoring
Scored dimensions
Explainable, evidence-based dimensions (0–100). The radar shows the investment axes.
Ces preuves démontrent collectivement que Simarco détient un ensemble de données logistiques propriétaires et multimodales, combinant la télémétrie séries temporelles à haute fréquence de ses opérations d'entrepôt avec de riches données géospatiales et transactionnelles de fret. Ce mélange de données unique est un atout essentiel pour les fournisseurs d'IA industrielle qui développent des solutions de maintenance prédictive pour la chaîne d'approvisionnement. Sur un marché dont la valeur devrait atteindre près de 100 milliards USD d'ici 2034, cet ensemble de données offre un chemin direct pour entraîner des algorithmes qui optimisent la disponibilité des actifs, réduisent les temps d'arrêt et améliorent la vitesse globale de la chaîne d'approvisionnement.
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 Demand88
La demande est tirée par le marché mondial de la maintenance prédictive automobile, un consommateur principal de données de télémétrie de mobilité, qui devrait passer de 22 milliards USD en 2023 à 100 milliards USD d'ici 2032, reflétant un fort TCAM de 18,6 %. [1]
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 occurrences
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 Orientation39
1 signal d'appétit pour les données (1 type)
How actively the company invests in data, measured by its data-appetite signals (hires, products, APIs…). - Dormant Data Surplus92
excédent=élevé, 5 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 Audit67
⚠ examen — Simarco est une entreprise de logistique et de fret qui propose déjà des services axés sur les données tels qu'un portail client avec suivi, reporting et intégrations API/EDI, ce qui en fait un mauvais candidat car son activité principale implique déjà la vente d'intelligence. Problèmes : L'offre de services principale de l'entreprise comprend un portail client pour la visibilité des données, le reporting et les intégrations (EDI/API), ce qui est considéré comme de la vente d'intelligence. ; Le site web de l'entreprise mentionne explicitement 'Digital Enablement' et donner aux clients
- Deep Qualification90
✓ passe — Simarco est un fournisseur de services logistiques traditionnel qui détient des données opérationnelles en tant que sous-produit ; il ne vend pas de données et son environnement complexe de propriété des données et de réglementation présente des obstacles importants à l'acquisition.
Evidence
Dataset evidence & lineage
What the typed evidence proves the company holds — reframed for clarity and set against the market.
Transaction data
L'entreprise génère des données tabulaires à haut volume provenant de ses services de dédouanement, détaillant la documentation commerciale et les codes de marchandises précieux pour les modèles de planification logistique et d'évaluation des risques.
Geospatial data
Simarco capture des données opérationnelles sur son réseau de fret, fournissant des métriques d'efficacité des itinéraires et de performance des transporteurs essentielles pour optimiser les réseaux de transport et prédire les temps de transit.
IoT / sensor data
Ces données propriétaires séries temporelles provenant d'opérations d'entreposage à grande échelle suivent la fréquence de mouvement des actifs et la vitesse de la chaîne d'approvisionnement, permettant directement le développement d'algorithmes sophistiqués de maintenance prédictive et d'efficacité opérationnelle.
Marketplace
Dataset details
Geographic coverage
Global
Time range
Real-time
Update frequency
Real-time
Delivery
API
Formats
Time Series, JSON
License
One-time license for predictive maintenance model development and deployment.
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 proprietary, multi-modal telemetry (road, air, sea) and its direct applicability to the rapidly growing predictive maintenance market. The high rarity and real-time freshness justify a premium valuation.
Detailed schema & sample available on access request.
Want this data?
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
Simarco 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 market was valued at USD 13.65 billion in 2025 and is projected to reach USD 97.37 billion by 2034, at a CAGR of 24.30% (source: Fortune Business Insights). [1]. Investment score 48.0/100 (confidence 0.49). Recommended action: Data Sharing Agreement.
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