Dataset opportunity
Opportunité de jeu de données de télémétrie de mobilité Swobbee
Jeu de données de télémétrie de mobilité modéré détenu par Swobbee, 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
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 size (indicative estimate)
Marché mondial de la maintenance prédictive = 10,6 milliards de dollars en 2024, TCAC de 35,1 %.
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.
- 🧑💻Hiring a data role
Recrutement pour des postes techniques axés sur la surveillance et l'optimisation des systèmes
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
Partielle
Legal
Détenu par l'entreprise — licence propre
Buyer persona
Vendeurs d'IA industrielle et d'optimisation de la maintenance
Swobbee détient un Jeu de données de télémétrie de mobilité composé de données séries temporelles provenant de son réseau de stations d'échange de batteries. Cela comprend de riches `geo_data`, `industrial_data` et `iot_data` détaillant les performances de la batterie, les modèles d'utilisation et l'état de santé du matériel, ce qui le rend exceptionnellement adapté au développement et à la formation d'algorithmes de maintenance prédictive pour prévoir les défaillances d'équipement et optimiser le cycle de vie des batteries.
La valeur de ces données est soulignée par le marché mondial en plein essor de la maintenance prédictive, estimé à 10,6 milliards de dollars en 2024 avec un TCAC de 35,1 %. [6] Cette demande à forte croissance rend le jeu de données très précieux pour les acheteurs d'IA. Bien que l'accès soit lié au matériel IoT physique et puisse nécessiter de naviguer dans des accords de batterie multi-marques, la nature industrielle et non personnelle des données simplifie la conformité au RGPD, offrant un chemin direct vers une application d'IA de grande valeur avec une rareté significative. ⚠ Diligence (données précieuses, accès à négocier) : Les données sont liées au matériel IoT physique (stations d'échange) ; les données de batterie multi-marques peuvent nécessiter la vérification des accords des fabricants ; les données opérationnelles sont principalement industrielles/techniques (non RGPD) · corporate : indépendant.
Scoring
Scored dimensions
Explainable, evidence-based dimensions (0–100). The radar shows the investment axes.
Cette preuve démontre que Swobbee détient un jeu de données télémétriques propriétaire capturant les performances réelles et la dégradation des batteries de micromobilité sur un réseau en direct. Pour les vendeurs d'IA industrielle, il s'agit d'une source rare de données de vérité terrain essentielle pour construire et valider des algorithmes avancés de maintenance prédictive. Sur un marché des solutions de maintenance prédictive en croissance de plus de 35 % par an pour atteindre 10,6 milliards de dollars en 2024, ces données IoT uniques sur l'état de la batterie, les modèles d'utilisation et l'infrastructure de recharge offrent un avantage concurrentiel essentiel pour optimiser la durée de vie des actifs et l'efficacité opérationnelle.
See dimension details ↓- 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 Demand95
La demande des acheteurs d'IA est tirée par la croissance rapide du marché de la maintenance prédictive, qui connaît une expansion à un TCAC de 35,1 %, créant un fort besoin de données IoT industrielles spécialisées. [6]
How strongly AI builders and companies are likely to want this data, based on market signals. - 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 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. - 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 Feasibility44
faible difficulté, 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 succès
How solid the proof is that the company holds this data — diversity of evidence types and number of hits. - Right to License92
propriété=détenu par l'entreprise, licence=propre
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 — 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 Swobbee est le Battery-as-a-Service, mais elle comprend un tableau de bord logiciel pour la gestion de flotte et de batteries, ce qui en fait un fournisseur d'intelligence et pas seulement un détenteur de données. Problèmes : L'offre de produits principale de l'entreprise comprend un 'tableau de bord logiciel et une application' pour la gestion des populations de batteries. [3] ; Le tableau de bord de l'opérateur fournit des aperçus des stations, un historique des données d'échange et la gestion des utilisateurs. [4] ; Leur plateforme cloud est décrite comme une 'solution de gestion et de recharge de batteries de bout en bout' avec des capacités d''analyse de données' et diverses interfaces API (Grap ; Cette vente d'intelligence/d'analyses dans le cadre de leur service signifie qu'il ne s'agit pas d'une opportunité de 'données dormantes' et qu'elle est déjà sur le marché.
- Deep Qualification90
✓ passe — Swobbee exploite un réseau de batteries en échange en tant que service, ce qui en fait un détenteur de données de télémétrie précieuses. La propriété est mixte car certaines batteries appartiennent à des clients dans des installations privées. Bien que la licence semble propre contractuellement, l'implication de données de localisation utilisateur la rend sensible au RGPD, nécessitant une manipulation prudente.
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 des données IoT granulaires séries temporelles détaillant l'état de santé (SoH) de la batterie, la température et les cycles de charge, ce qui est essentiel pour développer des modèles prédictifs capables d'anticiper les défaillances de composants sur différents fabricants de matériel.
Geospatial data
Il comprend des données géospatiales tabulaires sur l'utilisation des stations d'échange dans les grands centres urbains, fournissant un contexte essentiel sur les modèles de demande et l'intensité opérationnelle qui ont un impact direct sur l'usure des actifs et les calendriers de maintenance.
Industrial data
La collection présente des données séries temporelles industrielles sur la consommation d'énergie et la charge du réseau, permettant aux modèles d'IA d'optimiser non seulement les actifs individuels, mais l'ensemble de l'infrastructure de recharge intelligente pour l'efficacité et la résilience.
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
Swobbee 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 = $10.6 billion in 2024, CAGR 35.1% (source: MarketsandMarkets™). Investment score 48.0/100 (confidence 0.49). Recommended action: Acquire.
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