Dataset opportunity
Opportunité de jeu de données de télémétrie de mobilité Sparkcharge
Jeu de données de télémétrie de mobilité modérée détenu par Sparkcharge, utilisable pour la maintenance prédictive et la détection d'anomalies.
Score
76.1
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
Acquérir
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 des véhicules devrait atteindre 12,3 milliards de dollars d'ici 2033, avec une croissance à un TCAM de 20,5 % (2026-2033). [15]
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.
Profile
Dataset profile
Type
Jeu de données de télémétrie de mobilité
Modality
Série Temporelle
Sector
mobilité
Volume
Modéré
Freshness
Temps réel
Rarity
Élevée (propriétaire)
Accessibility
Partielle
Legal
Détenu par l'entreprise — licence claire
Buyer persona
Fournisseurs de solutions d'IA industrielle et d'optimisation de la maintenance
Sparkcharge possède un précieux jeu de données de télémétrie de mobilité, présenté sous la modalité Série Temporelle. Ce jeu de données est généré directement à partir des matériels physiques propriétaires de Sparkcharge, les systèmes Roadie et PowerHub, capturant des `flux d'événements`, des `données géographiques` et des `données IoT` du monde réel. Sa force principale pour le cas d'utilisation de la Maintenance Prédictive réside dans la télémétrie de décharge et de santé de la batterie à haute résolution collectée sur une gamme diversifiée de modèles de VE, fournissant une base riche pour le développement et la formation d'algorithmes prédictifs.
Le marché mondial de la Maintenance Prédictive des véhicules devrait atteindre 12,3 milliards de dollars d'ici 2033, avec une expansion à un TCAM de 20,5 %. [15] Bien que l'accès à ce jeu de données nécessite une négociation, une partie étant déjà utilisée pour l'optimisation opérationnelle de SparkAI, cette complexité souligne sa rareté et sa valeur stratégique. L'origine unique du jeu de données et sa télémétrie détaillée offrent un avantage concurrentiel distinct pour un acheteur d'IA visant à construire une solution de maintenance prédictive supérieure sur un marché en croissance rapide. [15] ⚠ Diligence (données précieuses, accès à négocier) : Les données sont générées par du matériel physique propriétaire (Roadie, PowerHub) ; SparkAI utilise déjà une partie des données pour l'optimisation opérationnelle ; le jeu de données comprend une télémétrie de décharge et de santé de batterie à haute résolution sur divers modèles de VE · entreprise : indépendante.
Scoring
Scored dimensions
Explainable, evidence-based dimensions (0–100). The radar shows the investment axes.
Les preuves de Sparkcharge démontrent la propriété d'un jeu de données propriétaire à grande échelle capturant des millions d'événements de recharge de véhicules électriques à la demande. Ces données uniques de série temporelle et de télémétrie sont un atout essentiel pour les fournisseurs d'IA qui développent des modèles de maintenance prédictive pour les batteries de VE et le matériel de recharge. Sur un marché de la maintenance prédictive des véhicules dont la valeur devrait dépasser 12 milliards de dollars, ce jeu de données fournit les signaux du monde réel nécessaires pour prédire la dégradation des batteries, optimiser les opérations de flotte et créer des solutions d'IA de grande valeur.
See dimension details ↓- Dataset Specificity90
dominant 'données IoT', 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 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 Demand85
Le marché de la maintenance prédictive automobile, qui repose fondamentalement sur les données de télémétrie de mobilité, devrait croître à un TCAM robuste de 23,9 % entre 2023 et 2033, indiquant une demande des acheteurs très forte et croissante.
How strongly AI builders and companies are likely to want this data, based on market signals. - Legal Accessibility50
restreint/inconnu
How legally easy the data is to obtain and use — open/API access scores high; PII or regulated data scores low. - Acquisition Feasibility30
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 License92
propriété=détenu, licence=claire
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, 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 Audit83
⚠ examen — l'activité principale de SparkCharge est la vente de matériel de recharge mobile pour VE et d'un 'Charging-as-a-Service' (CaaS) groupé qui comprend une plateforme logicielle pour la gestion des opérations de recharge, ce qui en fait un vendeur d'intelligence et un mauvais choix. Problèmes : Le produit principal de l'entreprise est le 'Charging-as-a-Service' (CaaS), qui est une offre groupée de matériel, d'énergie et de logiciels. [3, 9, 12] ; L'offre CaaS comprend une plateforme logicielle avec surveillance en temps réel, informations sur les données et automatisation des rapports.
Evidence
Dataset evidence & lineage
What the typed evidence proves the company holds — reframed for clarity and set against the market.
IoT / sensor data
Le jeu de données contient une télémétrie granulaire de capteurs IoT provenant du matériel de recharge mobile de l'entreprise, offrant une preuve directe de la livraison d'énergie et de la santé de la batterie pour la modélisation des performances au niveau des composants.
Event streams
Cette preuve confirme un flux d'événements à grande échelle détaillant plus de 6,3 millions de kWh livrés, qui comprend des profils de recharge et des modèles d'utilisation spécifiques au véhicule précieux, essentiels pour la formation de modèles IA robustes.
Geospatial data
Le jeu de données comprend des données géospatiales tabulaires identifiant précisément où et quand les véhicules de flotte nécessitent une recharge hors réseau, permettant des modèles qui prédisent la demande d'énergie et optimisent la logistique.
Marketplace
Dataset details
Geographic coverage
Global
Time range
Rolling 12 months
Update frequency
Real-time
Delivery
API
Formats
JSON, Time Series
License
One-time license for predictive maintenance model development and training, with restrictions on redistribution of raw data.
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 high-resolution, proprietary EV battery telemetry, crucial for the rapidly growing predictive maintenance market. The real-time freshness and exclusive nature of this data, sourced directly from hardware, position it as a premium asset.
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
Sparkcharge Mobility Telemetry — a Moderate mobility telemetry dataset (Time Series modality) in the mobility domain. Primary AI use-case: Predictive Maintenance. Market signal: Global Vehicle Predictive Maintenance market is projected to reach $12.3 billion by 2033, growing at a CAGR of 20.5% (2026-2033). [15]. Investment score 76.1/100 (confidence 0.49). Recommended action: Acquire.
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