Dataset opportunity
Opportunité de jeu de données de télémétrie de mobilité — Streetdrone
Jeu de données de télémétrie de mobilité modéré détenu par Streetdrone, utilisable pour la maintenance prédictive et la détection d'anomalies.
Score
70.9
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
Partenariat (niveau groupe)
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 la maintenance prédictive automobile pour véhicules = 4,66 milliards de dollars en 2024, TCAM 17,5 % (2025-2034). [4]
Recent dated external facts that triggered this opportunity — auditable provenance.
- 📰press2026-06-12
Gatik to bring autonomous freight to PepsiCo’s North American supply chain
therobotreport.com ↗ - 📰press2026-06-12
Volvo Autonomous Solutions to remove safety drivers in Q1 2027
freightwaves.com ↗ - 📰press2026-06-11
PepsiCo expanding autonomous truck use in its supply chain
supplychaindive.com ↗ - 📰press2026-06-09
Walmart, Wing add 7 markets in drone delivery expansion
therobotreport.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 de télémétrie de mobilité
Modality
Séries temporelles
Sector
mobilité
Volume
Modéré
Freshness
Temps réel
Rarity
Élevée (propriétaire)
Accessibility
Restreint
Legal
Détenu par l'entreprise — droits de licence à clarifier
Buyer persona
Vendeurs de solutions d'IA industrielle et d'optimisation de la maintenance
Streetdrone possède un précieux Jeu de données de télémétrie de mobilité composé de données de séries temporelles collectées à partir de ses systèmes edge de véhicules autonomes. Ces données comprennent des `event_streams`, des `geo_data` et des `iot_data` détaillés, offrant une vue complète et en temps réel des opérations du véhicule et de l'état des composants. La richesse et la granularité de ces flux de données les rendent exceptionnellement bien adaptées au développement de modèles d'IA sophistiqués pour la maintenance prédictive, permettant de prévoir avec précision les défaillances potentielles du système avant qu'elles ne surviennent.
Le marché pour ces données est substantiel et en croissance ; le marché mondial de la maintenance prédictive automobile était évalué à 4,66 milliards de dollars en 2024 et devrait croître à un TCAM de 17,5 %. [4] Malgré des complexités d'accès connues — telles que l'acquisition de Streetdrone par Oxa, des accords potentiels de propriété de données tripartites et des obstacles techniques élevés à l'extraction — ce jeu de données reste un actif précieux et rare. La forte demande du marché, alimentée par la recherche d'efficacité opérationnelle et la réduction des temps d'arrêt, justifie l'effort de négociation requis pour accéder à ces données de haute qualité pour des applications d'IA avancées. ⚠ Diligence (données précieuses, accès à négocier) : Récemment acquise par Oxa ; la stratégie de données est susceptible d'être intégrée au groupe parent ; la propriété des données peut être soumise à des accords tripartites avec les opérateurs de sites industriels (ports, aéroports) ; complexité technique élevée pour l'extraction des données des systèmes edge de véhicules autonomes · entreprise : acquise par Oxa.
Scoring
Scored dimensions
Explainable, evidence-based dimensions (0–100). The radar shows the investment axes.
Ces preuves démontrent collectivement que Streetdrone possède un jeu de données propriétaire de télémétrie de véhicule et d'événements opérationnels provenant de systèmes autonomes dans des environnements industriels complexes tels que les ports et les centres logistiques. Ces données uniques sont recherchées par les fournisseurs d'IA pour construire et valider des solutions de maintenance prédictive de nouvelle génération. Sur un marché dont la valeur devrait dépasser 4,66 milliards de dollars, ce jeu de données fournit les données de capteurs critiques et les événements de défaillance de vérité terrain nécessaires pour capter des parts de marché en améliorant la précision et la fiabilité des modèles.
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 de 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 Demand85
Le marché mondial de la maintenance prédictive automobile, qui repose fondamentalement sur les données de télémétrie de mobilité, devrait croître à un TCAM robuste de 18,6 %, indiquant une demande très élevée et croissante de la part des équipes d'IA pour ce type de données.
How strongly AI builders and companies are likely to want this data, based on market signals. - Legal Accessibility28
restreint/inconnu
How legally easy the data is to obtain and use — open/API access scores high; PII or regulated data scores low. - Acquisition Feasibility15
difficulté moyenne, acquise par Oxa
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 License70
propriété=détenue, licence=droits_flous
Whether the company can legally license the data out — based on ownership and licensing complexity. - Corporate Independence45
acquise par Oxa
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, 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 Audit42
⚠ examen — Streetdrone a été acquise par Oxa et son activité principale consiste à vendre des logiciels et des solutions technologiques de conduite autonome, et non les données générées en tant que sous-produit. Problèmes : L'entreprise a été acquise par Oxa, une plus grande entreprise de logiciels de conduite autonome, ce qui en fait partie d'un groupe plus vaste et plus complexe. [1, 3, 4, 5] ; L'activité principale de l'entreprise est le développement et la vente de technologies autonomes (drive-by-wire, téléopération, logiciels) en tant que produit, ce qui constitue une exclusion explicite ; Il s'agit d'un fournisseur de technologie/logiciel
Evidence
Dataset evidence & lineage
What the typed evidence proves the company holds — reframed for clarity and set against the market.
IoT / sensor data
Ces preuves confirment l'existence de données de capteurs en séries temporelles provenant des systèmes drive-by-wire de Streetdrone opérant dans des environnements logistiques réels, ce qui est fondamental pour la formation d'algorithmes de maintenance prédictive.
Geospatial data
Le jeu de données contient des données spatiales haute définition et des cartes de sites industriels privés, fournissant un contexte environnemental crucial qui permet aux modèles d'IA d'améliorer l'optimisation de la maintenance en corrélant les performances du véhicule avec des emplacements spécifiques.
Event streams
Ceci fait référence à une collection de journaux de téléopération, qui servent de journaux d'intervention de grande valeur qui étiquettent explicitement les anomalies du système et les événements de cas limites pour la formation de modèles robustes de prédiction de défaillance.
Marketplace
Dataset details
Geographic coverage
Global
Time range
Real-time
Update frequency
Real-time
Delivery
API
Formats
JSON, Time Series
License
One-time license for AI model development and validation in predictive maintenance, with restrictions on 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 high rarity, proprietary nature, and real-time freshness from autonomous vehicle edge systems drive its value for AI-driven predictive maintenance. The substantial and growing global automotive predictive maintenance market, projected to exceed $4.66 billion, indicates strong demand for such granular telemetry.
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
Streetdrone Mobility Telemetry — a Moderate mobility telemetry dataset (Time Series modality) in the mobility domain. Primary AI use-case: Predictive Maintenance. Market signal: Global automotive predictive maintenance for vehicles market = $4.66 Billion in 2024, CAGR 17.5% (2025-2034). [4]. Investment score 70.9/100 (confidence 0.49). Recommended action: Partnership (group-level).
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