Dataset opportunity
Zunder — Opportunité de jeu de données de télémétrie de mobilité
Jeu de données de télémétrie de mobilité modérée détenu par Zunder, utilisable pour la maintenance prédictive et la détection d'anomalies.
Score
74.3
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
56%
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 = 9,21 milliards de dollars en 2025, TCAM de 26,19 %.
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.
- 🤝Data partnership
Partenariats d'interopérabilité avec Gireve et Hubject nécessitant un échange de données en temps réel
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
Détenu par l'entreprise — sensible au RGPD (examen des données personnelles identifiables)
Buyer persona
Vendeurs d'IA industrielle et d'optimisation de la maintenance
Zunder détient un Jeu de données de télémétrie de mobilité structuré sous forme de données Séries temporelles, qui comprend des flux d'événements, des données géographiques, des données IoT et des données transactionnelles de son réseau de recharge pour VE. Cette riche combinaison de données opérationnelles, transactionnelles et de capteurs fournit une base complète pour le développement et la formation de modèles de maintenance prédictive, permettant d'anticiper les défaillances matérielles et d'optimiser les calendriers de maintenance des stations de recharge.
Le marché mondial de la maintenance prédictive était valorisé à 9,21 milliards de dollars en 2025 et devrait croître à un TCAM de 26,19 %. [10] Bien que l'accès au jeu de données soit soumis au RGPD, aux sensibilités de sécurité nationale et aux restrictions potentielles des investisseurs, la rareté et la profondeur de ces données opérationnelles réelles offrent un avantage concurrentiel significatif aux acheteurs d'IA cherchant à construire des modèles prédictifs de haute fidélité sur un marché en expansion rapide. ⚠ Diligence (données précieuses, accès à négocier) : l'historique de recharge spécifique à l'utilisateur est soumis à des protections strictes du RGPD concernant les données personnelles identifiables ; les données d'infrastructure peuvent présenter des sensibilités de sécurité nationale ou de stabilité du réseau ; restrictions potentielles de partage de données de l'investisseur principal Mirova (Natixis IM) · entreprise : indépendante.
Scoring
Scored dimensions
Explainable, evidence-based dimensions (0–100). The radar shows the investment axes.
Cette preuve démontre que Zunder possède un jeu de données propriétaire rare de télémétrie VE du monde réel provenant de son réseau de recharge actif en Europe du Sud. La force principale des données réside dans ses journaux détaillés en séries temporelles d'événements de recharge ultra-rapide, qui permettent directement le développement de modèles avancés de maintenance prédictive et de dégradation de la batterie. Pour les fournisseurs d'IA industrielle, il s'agit d'une opportunité unique d'acquérir des données d'entraînement qui répondent à un besoin critique sur le marché mondial en croissance rapide de la maintenance prédictive, dont la valeur devrait atteindre 9,21 milliards de dollars d'ici 2025.
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 Rarity94
données de domaine propriétaire
How scarce and proprietary the data is. Unique domain data scores high; openly available data lowers it. - Dataset Volume58
4 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 la croissance rapide du marché de la maintenance prédictive, qui devrait croître à un TCAM de 26,19 %. [10]
How strongly AI builders and companies are likely to want this data, based on market signals. - Legal Accessibility0
données personnelles identifiables/réglementées
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 Strength74
4 types de preuves, 4 occurrences
How solid the proof is that the company holds this data — diversity of evidence types and number of hits. - Right to License62
propriété=détenu par l'entreprise, licence=sensible au RGPD
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 Audit67
✓ bonne cible — Zunder est une bonne cible car elle exploite un grand réseau physique de recharge VE, générant des données de télémétrie propriétaires précieuses en tant que sous-produit, mais sa plateforme SaaS existante pour la gestion des chargeurs tiers indique qu'une stratégie partielle de monétisation des données est déjà en place, réduisant son potentiel de 'données dormantes'. Problèmes : L'entreprise propose une 'plateforme SaaS' pour 'gérer et monétiser vos bornes de recharge électriques', ce qui suggère qu'elle est déjà dans le commerce de la vente de logiciels ; leur objectif déclaré est de 'gérer plus de 40 000 bornes de recharge via sa plateforme d'ici 2025', soit 10 fois le nombre qu'elle prévoit de posséder, indiquant un fort accent ; l'entreprise a été fondée sur la conception de logiciels de gestion de bornes de recharge avant de construire le réseau physique, donc les données/logiciels sont au cœur de son ADN, pas seulement une
- Deep Qualification90
✓ réussite — Zunder est un détenteur de données exploitant son propre réseau de recharge VE et vendant une plateforme SaaS à d'autres opérateurs, générant un riche jeu de données de télémétrie en tant que sous-produit. Un financement de 225 millions d'euros en juillet 2024 pour financer une expansion massive en fait une cible de choix, bien que ses données soient un mélange de données propriétaires et détenues par des clients, et soient soumises au RGPD.
Evidence
Dataset evidence & lineage
What the typed evidence proves the company holds — reframed for clarity and set against the market.
IoT / sensor data
Ce jeu de données contient des données granulaires en séries temporelles en temps réel capturant les performances électriques du matériel de recharge, y compris la livraison de puissance et les fluctuations de tension, ce qui est essentiel pour prédire les défaillances des composants.
Event streams
Il comprend des journaux d'événements techniques détaillés documentant la manière dont différents modèles de VE réagissent à la recharge ultra-rapide, fournissant une vérité terrain inestimable pour la formation de modèles d'IA prédisant la dégradation de la batterie.
Geospatial data
Le jeu de données fournit des données tabulaires à haute résolution sur le flux de trafic des VE et les modèles d'utilisation des stations, permettant aux acheteurs de modéliser le stress opérationnel du monde réel et d'optimiser la logistique de maintenance.
Transaction data
Il offre des données transactionnelles agrégées détaillant la fréquence de recharge et la consommation d'énergie par type de véhicule, ajoutant un contexte crucial aux modèles d'utilisation pour une modélisation prédictive plus précise.
Marketplace
Dataset details
Detailed schema & sample available on access request.
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Request access — we broker a secure deal room. Operator-reviewed, no automatic sharing.
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
Zunder 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 = $9.21B in 2025, CAGR 26.19% (source: Precedence Research). Investment score 74.3/100 (confidence 0.56). Recommended action: Data Sharing Agreement.
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