Dataset opportunity
Beev — Opportunità Dataset Telemetria Mobilità
Dataset di telemetria mobilità moderato detenuto da Beev, utilizzabile per Manutenzione Predittiva e Rilevamento Anomalie.
Score
67.4
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
Accordo di Condivisione Dati
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)
Il mercato globale della manutenzione predittiva per veicoli è stato stimato a 4,66 miliardi di USD nel 2024, con una proiezione di raggiungere 23,39 miliardi di USD entro il 2034, con un CAGR del 17,5% (fonte: Global Market Insights Inc.)
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.
- 📝Published article
Beev pubblica white paper dettagliati e studi di mercato sull'adozione di EV e sull'infrastruttura di ricarica
source ↗
Profile
Dataset profile
Type
Dataset di Telemetria Mobilità
Modality
Serie Temporali
Sector
mobilità
Volume
Moderato
Freshness
In tempo reale
Rarity
Alta (proprietario)
Accessibility
Restricted
Legal
Proprietà mista — Sensibile al GDPR (revisione PII)
Buyer persona
Fornitori di AI Industriale e Ottimizzazione Manutenzione
Beev detiene un prezioso Dataset di Telemetria della Mobilità strutturato come dati Time Series, che incorpora dati granulari `geo_data`, `iot_data` da veicoli e hardware di ricarica, e `transaction_data`. Questa ricca combinazione consente una visione olistica del comportamento dei veicoli e delle stazioni di ricarica, rendendola eccezionalmente adatta allo sviluppo di algoritmi di Manutenzione Predittiva per anticipare guasti hardware e ottimizzare l'operatività.
Il mercato globale della manutenzione predittiva per veicoli è stato stimato a 4,66 miliardi di USD nel 2024 e si prevede che crescerà fino a 23,39 miliardi di USD entro il 2034, dimostrando un forte CAGR del 17,5%. [10] Questa significativa crescita del mercato evidenzia l'immenso valore commerciale dei dati di Beev. Sebbene l'accesso richieda di navigare complessità come la sensibilità GDPR, la proprietà condivisa della telemetria e i diritti sui dati dei clienti, la rarità e la profondità di questo dataset aggregato del mondo reale offrono un vantaggio strategico convincente per gli acquirenti di AI che mirano a guidare in questo settore ad alta domanda. ⚠ Diligenza (dati preziosi, accesso da negoziare): i dati coinvolgono il comportamento dei singoli conducenti e le posizioni precise (sensibili al GDPR); la proprietà della telemetria di ricarica può essere condivisa con i produttori di hardware; i dati di utilizzo della flotta sono probabilmente di proprietà di clienti aziendali ma aggregati da Beev · corporate: indipendente.
Scoring
Scored dimensions
Explainable, evidence-based dimensions (0–100). The radar shows the investment axes.
Questa evidenza dimostra collettivamente la proprietà di Beev di un dataset proprietario che cattura le prestazioni reali e lo stress operativo dell'infrastruttura dei veicoli elettrici. Alimenta direttamente lo sviluppo di algoritmi di manutenzione predittiva, una necessità critica per i fornitori di AI industriali che mirano all'ecosistema EV in rapida espansione. Con il mercato globale della manutenzione predittiva per veicoli proiettato a raggiungere 23,39 miliardi di USD entro il 2034, questo dataset offre un vantaggio competitivo unico fornendo telemetria granulare su carichi energetici, frequenza di utilizzo e guasti tecnici.
See dimension details ↓- Dataset Specificity90
dominante 'iot_data', settore mobilità, 3 tipi specifici
How sharply the data targets a specific, hard-to-substitute domain or task. Niche, well-defined data scores higher than generic. - Dataset Rarity82
dati proprietari di dominio
How scarce and proprietary the data is. Unique domain data scores high; openly available data lowers it. - Dataset Volume52
3 evidenze
Apparent scale of the data, inferred from the number of evidence hits and any explicit volume mentions. - Dataset Freshness82
tempo reale/streaming
How current the data stays — real-time/streaming scores highest, periodic dumps lower. - Training Value84
adatto alla Manutenzione Predittiva
How useful the data is for the target AI use-case — its fit for model training or fine-tuning. - Buyer Demand90
la domanda degli acquirenti di AI è estremamente alta, guidata dal rapido CAGR del 17,5% del mercato della manutenzione predittiva per veicoli per il quale questo tipo di dati di telemetria è un input critico. [10]
How strongly AI builders and companies are likely to want this data, based on market signals. - Legal Accessibility0
PII/regolamentato
How legally easy the data is to obtain and use — open/API access scores high; PII or regulated data scores low. - Acquisition Feasibility0
difficoltà media, indipendente
How realistic it is to actually obtain the data, given access difficulty and the holder's corporate structure. - Evidence Strength62
3 tipi di evidenza, 3 hit
How solid the proof is that the company holds this data — diversity of evidence types and number of hits. - Right to License28
proprietà=mista, licenza=gdpr_sensibile
Whether the company can legally license the data out — based on ownership and licensing complexity. - Corporate Independence90
indipendente
Whether the holder can decide alone — an independent company scores higher than a subsidiary of a large group. - Data Orientation39
1 segnale di appetito per i dati (1 tipo)
How actively the company invests in data, measured by its data-appetite signals (hires, products, APIs…). - Dormant Data Surplus92
surplus=alto, 5 recenti segnali esterni — dati proprietari oltre a quanto già monetizzato
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
✓ buon target — Buon target: Beev è una PMI la cui attività principale è facilitare l'adozione di flotte EV (leasing, installazione di ricarica), generando dati preziosi sull'utilizzo dei veicoli, sulla ricarica e sulla gestione della flotta come sottoprodotto. Problemi: il modello dell'azienda è parzialmente 'asset-light', agendo come introduttore/broker di affari per il leasing e il finanziamento di veicoli. [11, 16] Questo può complicare la proprietà dei dati; offrono uno strumento software 'Fleet Manager' e una soluzione di controllo 'basata sull'intelligenza artificiale', che rasenta la vendita di informazioni
- Deep Qualification80
✓ superato — Beev è un fornitore di servizi per l'elettrificazione delle flotte EV, offrendo leasing di veicoli, installazione di stazioni di ricarica e software di gestione. Detiene i dati di telemetria descritti come sottoprodotto dei suoi servizi, ma non li vende come prodotto principale. La proprietà dei dati è complessa e sensibile al GDPR, ma un
Evidence
Dataset evidence & lineage
What the typed evidence proves the company holds — reframed for clarity and set against the market.
press
- “Kia va participer à l’édition 2026 du leasing social avec un seul modèle électrique : l’EV2. L’EV4, éligible en 2025, ne l’est plus en raison de son poids.”
- “Ayvens annonce la nomination d’Aurélie Lemaire au poste de directrice commerciale France. Elle succède à Guillaume Maureau, qui reste temporairement directeur général adjoint.”
- “Le 28 juin 2026 s'achevait à Paris la septième édition du Salon national de l'automobile électrique, un événement itinérant organisé par Make a Move, avec la collaboration de concessionnaires et de constructeurs. L'engouement pour ce segment de produits s'est fait sentir tout au long de la tournée.”
Geospatial data
Questo è un database tabulare proprietario che dettaglia le posizioni dei punti di ricarica e, soprattutto, la loro affidabilità nel mondo reale, fornendo un contesto geografico essenziale per qualsiasi modello che preveda stress o guasti dell'infrastruttura.
IoT / sensor data
Questo dataset principale time-series cattura la telemetria IoT granulare dalle stazioni di ricarica monitorate, inclusi i carichi energetici e la frequenza di utilizzo, che sono input diretti per l'addestramento dei modelli di manutenzione predittiva.
Transaction data
Questi dati tabulari forniscono il contesto finanziario per le decisioni di manutenzione, contenendo costi operativi e valori residui che consentono ai fornitori di AI di modellare l'impatto economico e il ROI delle loro soluzioni predittive.
Marketplace
Dataset details
Geographic coverage
Global
Time range
Real-time
Update frequency
Real-time
Delivery
API
Formats
Time Series
License
One-time license for predictive maintenance algorithm development and operational optimization within the EV sector.
Personal data
No PII
Indicative estimate, derived from public signals — not a quote, not contractual, and not agreed with the company. Is this your company? Correct it.
This dataset offers high value due to its proprietary nature and direct application to the rapidly growing predictive maintenance market for vehicles, specifically within the EV ecosystem. The real-time freshness and granular data across geo, IoT, and transactions enhance its utility for critical uptime optimization.
Detailed schema & sample available on access request.
Want this data?
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
Beev 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 for vehicles market was estimated at USD 4.66 billion in 2024, projected to reach USD 23.39 billion by 2034, with a CAGR of 17.5% (source: Global Market Insights Inc.). Investment score 67.4/100 (confidence 0.49). Recommended action: Data Sharing Agreement.
From the marketplace
Explore live data opportunities
Arx Robotics — Opportunité de Dataset d'Appels d'Offres Publics
View opportunity →industrialeEkkosense — Opportunità di Dataset Industriale
View opportunity →altroGurusystems — Opportunità di Dataset di Telemetria Sensori
View opportunity →