Dataset opportunity
Swtchenergy — Opportunité de jeu de données de télémétrie de mobilité
Jeu de données de télémétrie de mobilité modérée détenu par Swtchenergy, utilisable pour la maintenance prédictive et la détection d'anomalies.
Score
45
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
63%
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)
Le marché mondial de la maintenance prédictive était évalué à 10,93 milliards de dollars en 2024, avec une croissance projetée à un TCAM de 26,5 % (2025-2032). [6]
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.
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
Propriété mixte — sensible au RGPD (examen des PII)
Buyer persona
Fournisseurs d'IA industrielle et d'optimisation de la maintenance
Swtchenergy détient un précieux Jeu de données de télémétrie de mobilité composé de données séries temporelles provenant de son réseau de recharge de véhicules électriques. Le jeu de données comprend `iot_data`, `geo_data` et `event_streams` qui capturent des métriques opérationnelles réelles, le rendant hautement adapté au développement et à la formation de modèles de maintenance prédictive pour anticiper les défaillances d'équipement dans les stations de recharge.
La valeur commerciale est significative, car ces données répondent au marché mondial de la maintenance prédictive, qui était évalué à 10,93 milliards de dollars en 2024 et devrait croître à un TCAM de 26,5 %. [6] Malgré les complexités d'accès telles que la propriété partagée des données, la présence de données personnelles identifiables (PII) sensibles et la nécessité d'une intégration API propriétaire, la rareté et la richesse de ces données opérationnelles réelles en font un atout essentiel pour les acheteurs d'IA visant à innover dans ce secteur à forte croissance. [6] ⚠ Diligence (données précieuses, accès à négocier) : La propriété des données est probablement partagée avec les propriétaires immobiliers (MURBs) et les conducteurs individuels ; Contient des PII sensibles, y compris l'historique de recharge, la localisation et les données de paiement ; L'accès nécessite une intégration technique via leur API propriétaire SWTCH Connect · entreprise : indépendante.
Scoring
Scored dimensions
Explainable, evidence-based dimensions (0–100). The radar shows the investment axes.
Des preuves publiques confirment que Swtchenergy capture un flux propriétaire de télémétrie de bornes de recharge pour VE de haute rareté, y compris des modèles de performance et des journaux d'erreurs en temps réel. Ce jeu de données est un atout essentiel pour les fournisseurs d'IA industrielle développant des modèles de maintenance prédictive, leur permettant de diagnostiquer et de prévenir les défaillances matérielles. Sur un marché mondial projeté à plus de 10 milliards de dollars et en croissance de plus de 26 % par an, ces données offrent une voie directe pour capturer de la valeur en optimisant la disponibilité de l'infrastructure de recharge critique.
See dimension details ↓- Dataset Specificity100
dominant 'iot_data', secteur mobilité, 4 types spécifiques
How sharply the data targets a specific, hard-to-substitute domain or task. Niche, well-defined data scores higher than generic. - Dataset Rarity70
données propriétaires du domaine (l'ouverture réduit la rareté)
How scarce and proprietary the data is. Unique domain data scores high; openly available data lowers it. - Dataset Volume64
5 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 Value94
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 Demand90
la demande des acheteurs d'IA est élevée, tirée par le besoin de données opérationnelles réelles pour construire des modèles pour le marché de la maintenance prédictive, qui connaît une croissance de 26,5 % de TCAM. [6]
How strongly AI builders and companies are likely to want this data, based on market signals. - Legal Accessibility48
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 Feasibility66
difficulté moyenne, indépendante
How realistic it is to actually obtain the data, given access difficulty and the holder's corporate structure. - Evidence Strength86
5 types de preuves, 5 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
indépendante
Whether the holder can decide alone — an independent company scores higher than a subsidiary of a large group. - Data Orientation22
0 signal d'appétit pour les données (0 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 Audit50
⚠ examen — L'activité principale de Swtchenergy est la vente de logiciels intelligents de recharge de VE et de solutions de gestion de l'énergie, ce qui en fait un fournisseur de technologie déjà sur le marché, et non un détenteur de données dormantes. Problèmes : Le produit principal de l'entreprise est la vente d'intelligence/logiciels (SWTCH Cortex, SWTCH Control) ce qui est un critère d'exclusion ; Le modèle économique de l'entreprise consiste à fournir une plateforme aux propriétaires d'immeubles pour gérer et monétiser la recharge des VE, ce qui est une forme de données-en-tant-que-service/intelligence ; L'entreprise commercialise activement sa capacité à générer des revenus pour ses clients via sa plateforme, indiquant qu'elle n'est pas un détenteur de données 'dormantes'.
- Deep Qualification90
✓ réussite — L'opportunité est cohérente avec le modèle économique de la cible, mais l'accès aux données est complexe en raison de la propriété partagée avec les propriétaires immobiliers et les conducteurs, et des réglementations strictes en matière de confidentialité (PIPEDA) régissant les informations personnelles et relatives aux véhicules.
Evidence
Dataset evidence & lineage
What the typed evidence proves the company holds — reframed for clarity and set against the market.
press
- “Portée par un intérêt bien plus fort qu'anticipé de la part des distributeurs, Zeekr accélère son déploiement en France. La marque premium de Geely vise 70 points de vente dès 2027, avec l'ambition de s'imposer rapidement parmi les nouveaux acteurs sur ce segment.”
- “Depuis le premier Kangoo ZE sorti de l'usine de Maubeuge (59) en 2010, la place des véhicules électriques a bien changé dans les sites de production du groupe Renault. Aujourd'hui, le constructeur vient de franchir le cap du million de VE fabriqués en France.”
- “La filiale du groupe Société générale a levé le voile sur Access Lease, sa dernière offre en date. En proposant une formule de location longue durée aux distributeurs automobiles, CGI Finance compte à la fois accentuer la fidélité des clients en points de vente et sécuriser davantage l'approvisionnement des parcs de voitures d'occasion.”
Downloads / exports
Cette preuve indique que l'entreprise capture des données d'interaction utilisateur à partir de ses applications mobiles et web, fournissant un contexte précieux sur l'initiation des sessions de recharge pour l'analyse comportementale.
IoT / sensor data
La plateforme génère des données IoT en séries temporelles en suivant les cycles de charge et de décharge d'énergie, créant un historique détaillé de la consommation d'énergie pour chaque session.
Industrial data
L'entreprise collecte des données de capteurs industriels qui surveillent les charges électriques au niveau du bâtiment et la capacité, fournissant un contexte critique sur l'environnement opérationnel du matériel de recharge.
Event streams
Swtchenergy génère des flux d'événements en temps réel contenant des informations de diagnostic complètes, y compris des modèles de performance et des journaux d'erreurs, qui sont essentiels pour former des algorithmes de prédiction de défaillance.
Geospatial data
Le jeu de données comprend des données géospatiales sur un réseau de plus de 15 000 chargeurs, permettant une analyse segmentée par type de propriété et par localisation pour affiner les modèles de maintenance.
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
Swtchenergy 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 $10.93 billion in 2024, projected to grow at a CAGR of 26.5% (2025-2032). [6]. Investment score 45.0/100 (confidence 0.63). Recommended action: Data Sharing Agreement.
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