Dataset opportunity
Opportunité de jeu de données de télémétrie de mobilité — Zeroemissionservices
Jeu de données de télémétrie de mobilité modéré détenu par Zeroemissionservices, utilisable pour la maintenance prédictive et la détection d'anomalies.
Score
70.4
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 size (indicative estimate)
Marché mondial de la maintenance prédictive = 15,10 milliards USD en 2025, TCAM de 31,1 %.
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.
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 — licence claire · PII/réglementé
Buyer persona
Vendeurs de solutions d'IA industrielle et d'optimisation de la maintenance
Zeroemissionservices détient un riche jeu de données de télémétrie de mobilité séries temporelles issu de ses opérations de remplacement de batteries maritimes, comprenant des données iot détaillées des packs de batteries, des `données de transaction` des remplacements, et des `données industrielles` de l'infrastructure physique. Le contexte opérationnel réel et la haute fidélité des données les rendent exceptionnellement adaptés au développement de modèles de maintenance prédictive pour prévoir l'état de santé des batteries, optimiser les calendriers de remplacement et prévenir les défaillances de composants.
Ces données sont rares et répondent directement au marché mondial de la maintenance prédictive, qui était évalué à 15,10 milliards USD en 2025 et devrait croître à un TCAM de 31,1 %. [6] Bien que l'accès nécessite de naviguer dans un processus d'approbation de coentreprise multipartite, le fait que cette télémétrie IoT brute ne soit actuellement pas monétisée présente une opportunité unique pour un avantage de premier entrant dans un secteur technologique industriel à forte croissance. [6] ⚠ Diligence (données précieuses, accès à négocier) : La structure de coentreprise (ING, Engie, Wärtsilä, Port of Rotterdam) peut nécessiter une approbation de partage de données multipartite ; Les données sont profondément intégrées à l'infrastructure physique de remplacement de batteries et à la logistique maritime ; L'objectif principal est la disponibilité opérationnelle et le service énergétique, laissant la télémétrie IoT brute largement non monétisée. · corporate : filiale de ING, Engie, Wärtsilä, Port of Rotterdam.
Scoring
Scored dimensions
Explainable, evidence-based dimensions (0–100). The radar shows the investment axes.
Ces preuves démontrent collectivement que Zeroemissionservices détient des données propriétaires séries temporelles issues de l'exploitation réelle de ses conteneurs de batteries interchangeables utilisés dans la navigation intérieure. Ce jeu de données est un atout de premier plan pour les fournisseurs d'IA industrielle qui développent des modèles de maintenance prédictive, un marché dont la croissance est projetée à plus de 30 % par an. Il offre une opportunité rare d'entraîner des algorithmes sur les performances et la dégradation d'actifs de mobilité électrique de grande valeur, permettant l'optimisation des systèmes de refroidissement et la gestion globale du cycle de vie des batteries.
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 Demand96
La demande des acheteurs d'IA est extrêmement élevée, stimulée par le TCAM rapide de 31,1 % du marché et sa croissance projetée à partir de 15,10 milliards USD, les entreprises recherchant des données opérationnelles spécialisées pour un avantage concurrentiel. [6]
How strongly AI builders and companies are likely to want this data, based on market signals. - Legal Accessibility16
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, filiale de ING, Engie, Wärtsilä, Port of Rotterdam
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 par l'entreprise, licence=claire
Whether the company can legally license the data out — based on ownership and licensing complexity. - Corporate Independence50
filiale de ING, Engie, Wärtsilä, Port of Rotterdam
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 — 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 Audit100
✓ bonne cible — L'activité principale de ZES est la location de conteneurs de batteries échangeables et d'infrastructures de recharge pour la navigation intérieure sur une base 'paiement à l'usage' ; les données de télémétrie opérationnelle de ce réseau sont un sous-produit précieux et non leur offre principale.
- Deep Qualification60
✓ réussite — La cible est un détenteur de données avec un jeu de données plausible et cohérent généré comme sous-produit de son service opérationnel principal. Cependant, les droits de propriété et de licence des données ne sont pas clairs en raison du manque de conditions spécifiques pour leur service opérationnel et de la structure complexe de coentreprise multipartite.
Evidence
Dataset evidence & lineage
What the typed evidence proves the company holds — reframed for clarity and set against the market.
IoT / sensor data
Il s'agit de données séries temporelles provenant des systèmes de contrôle embarqués et des capteurs, cruciales pour entraîner des modèles afin de prédire les défaillances de composants et d'optimiser la gestion thermique.
Transaction data
Ces données tabulaires capturent l'historique des transactions paiement à l'usage pour la consommation d'énergie, permettant aux fournisseurs d'IA de corréler les modèles d'utilisation des actifs avec l'activité commerciale.
Industrial data
Il s'agit de données séries temporelles détaillant l'utilisation secondaire des conteneurs de batteries dans la stabilisation du réseau, fournissant un contexte opérationnel unique au-delà des fonctions de mobilité primaires pour une modélisation complète de l'état de santé des actifs.
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
Zeroemissionservices 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 = $15.10 Billion in 2025, CAGR 31.1% (source: Market Research Future). Investment score 70.4/100 (confidence 0.49). Recommended action: Partnership (group-level).
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