Dataset opportunity
Waat — Opportunité de jeu de données de télémétrie de mobilité
Jeu de données de télémétrie de mobilité modérée détenu par Waat, utilisable pour la maintenance prédictive et la détection d'anomalies.
Score
69.6
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 size (indicative estimate)
Marché mondial de la maintenance prédictive = 8,7 milliards de dollars en 2023, TCAM de 28,5 % (source : Market.us)
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
A levé 100 millions d'euros en septembre 2025 pour accélérer l'expansion numérique et le leadership technologique.
source ↗ - ✨Signal
A nommé un Directeur Marketing et Digital pour diriger la stratégie numérique et l'évolution de l'application MyWAAT.
source ↗ - 📦Data product
L'application MyWAAT suit la consommation, l'historique de recharge et la disponibilité des bornes en temps réel pour plus de 40 000 utilisateurs.
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
Propriété mixte — Sensible au RGPD (examen des PII)
Buyer persona
Fournisseurs d'IA industrielle et d'optimisation de la maintenance
Waat possède un précieux Jeu de données de télémétrie de mobilité structuré comme des preuves en séries temporelles. Ce jeu de données intègre des données géographiques, des données opérationnelles IoT provenant de bornes de recharge et des données transactionnelles, offrant une vue complète de l'utilisation et des performances des équipements. Ces données riches et multifacettes sont idéales pour développer un cas d'utilisation d'IA de maintenance prédictive, permettant d'anticiper les défaillances matérielles sur son réseau de 70 000 bornes partenaires et d'optimiser les plannings de réparation.
Le marché mondial de la maintenance prédictive est substantiel et en expansion rapide, estimé à 8,7 milliards de dollars en 2023 et projeté à croître à un TCAM de 28,5 %. [11] Malgré les complexités d'accès connues, telles que la présence de données personnelles identifiables (PII), les accords de données avec des tiers et les changements de valorisation récents, la rareté et la profondeur de ces données opérationnelles réelles offrent un avantage concurrentiel significatif. Pour les acheteurs d'IA, l'acquisition de ce jeu de données est un investissement stratégique pour capitaliser sur un marché à forte croissance. ⚠ Diligence (données précieuses, accès à négocier) : Les données contiennent des PII, y compris les lieux de recharge des utilisateurs, leurs habitudes et les détails de paiement (sensible RGPD). ; La propriété des données de 70 000 bornes partenaires est probablement agrégée et soumise à des accords avec des tiers. ; L'entreprise a récemment levé 100 millions d'euros, augmentant sa valorisation et compliquant potentiellement les conditions d'acquisition des données. · corporate : indépendant.
Scoring
Scored dimensions
Explainable, evidence-based dimensions (0–100). The radar shows the investment axes.
Cette preuve démontre que Waat possède un jeu de données propriétaire et multimodal détaillant les performances réelles d'un réseau de recharge de véhicules électriques à grande échelle. Les données combinent des lectures de capteurs granulaires en séries temporelles avec un riche contexte géographique et transactionnel provenant de plus de 70 000 points et 40 000 utilisateurs. Pour les fournisseurs d'IA sur le marché en croissance rapide de la maintenance prédictive, d'une valeur de 8,7 milliards de dollars, il s'agit d'un atout essentiel pour former des modèles capables de prédire les défaillances matérielles, d'optimiser la disponibilité et de réduire les coûts opérationnels pour l'infrastructure de recharge.
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 propriétaires du domaine
How scarce and proprietary the data is. Unique domain data scores high; openly available data lowers it. - Dataset Volume52
3 indicateurs de preuve
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 Demand95
La demande des acheteurs d'IA est exceptionnellement élevée, stimulée par la croissance rapide du marché à un TCAM de 28,5 %, ce qui crée un besoin urgent de données télémétriques granulaires et réelles pour construire des modèles prédictifs efficaces. [11]
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 indicateurs
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=rgpd_sensible
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 Orientation73
3 signaux d'appétit pour les données (3 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 Audit92
✓ bonne cible — Waat est une bonne cible car c'est une entreprise opérationnelle qui installe et gère des bornes de recharge pour véhicules électriques, générant des données télémétriques précieuses en tant que sous-produit de son activité principale, et non comme produit principal. Problèmes : L'entreprise est classée comme 'Entreprise de Taille Intermédiaire (ETI)', ce qui la situe dans la partie supérieure des PME, avec 100 à 199 employés. [1, 13] ; Les avis clients sont mitigés, certains clients signalant des problèmes de fiabilité du service et de support client, ce qui pourrait impliquer des défis opérationnels. [2, 4, 5]
- Deep Qualification90
✓ passe — Waat est un opérateur d'infrastructure de recharge pour véhicules électriques, pas un vendeur de données. Le 'Jeu de données de télémétrie de mobilité' est un sous-produit cohérent de son service principal. Une récente levée de fonds de 100 millions d'euros confirme sa trajectoire de croissance, mais l'accès aux données est contraint par le RGPD et une structure de propriété complexe impliquant les utilisateurs finaux et les propriétaires immobiliers.
Evidence
Dataset evidence & lineage
What the typed evidence proves the company holds — reframed for clarity and set against the market.
press
- “Après avoir dévoilé sa nouvelle Megane E-Tech, Renault révèle enfin ses tarifs. La berline compacte, qui affiche maintenant une autonomie de 500 km, s'affiche à partir de 37 500 euros. Cela peut même descendre à 29 260 euros avec les aides maximales.”
- “<figure><div><img src="https://imgproxy.divecdn.com/--2mNr43uurbxoELE6Som48pydUz6N0f74OHW13q-V8/g:ce/rs:fill:1600:900:1/Z3M6Ly9kaXZlc2l0ZS1zdG9yYWdlL2RpdmVpbWFnZS9Ub3lvdGFBdXJpc0h5YnJpZEJ1cm5hc3RvblVLLmpwZw==.webp" /></div></figure><p>Legacy automakers have the added complexity of having to run different supply chains for internal combustion engine, hybrid and EV powertrains.</p>”
- “En recul sur le premier semestre 2026, le constructeur sud-coréen relativise ses performances en mettant en avant la qualité de son mix de ventes, la forte progression de l'électrique et un ambitieux calendrier de lancements. Hyundai se prépare à relancer la dynamique de la marque dès la fin de l'année.”
IoT / sensor data
Cette preuve indique la présence de données de capteurs granulaires en séries temporelles provenant de chargeurs de véhicules électriques, capturant les courbes de puissance et la consommation d'énergie, ce qui est essentiel pour former des algorithmes afin de détecter les signatures de défaillance et de prédire les besoins de maintenance.
Geospatial data
Le jeu de données comprend des données de localisation tabulaires pour plus de 70 000 points de recharge, permettant aux modèles de corréler les performances et les taux de défaillance avec des variables géographiques et de type de site spécifiques, telles que l'utilisation résidentielle par rapport à l'utilisation professionnelle.
Transaction data
Cette preuve pointe vers des enregistrements transactionnels détaillés provenant de plus de 40 000 utilisateurs, ce qui constitue un puissant indicateur de la fréquence d'utilisation et de la charge, permettant des prédictions de maintenance plus précises et basées sur le comportement.
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
Waat 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 = $8.7 Billion in 2023, CAGR 28.5% (source: Market.us). Investment score 69.6/100 (confidence 0.49). Recommended action: Data Sharing Agreement.
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