Dataset opportunity
Goodlogisticsgroup — Opportunità di Dataset di Eventi di Mobilità
Dataset di eventi di mobilità moderato detenuto da Goodlogisticsgroup, utilizzabile per Previsioni e Rilevamento Anomalie.
Score
63.3
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
49%
Action
Partnership (a livello di gruppo)
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)
La dimensione del mercato globale della supply chain analytics è stata valutata 11,0 miliardi di USD nel 2025 e si prevede raggiungerà 41,2 miliardi di USD entro il 2034, con un CAGR del 15,85%.
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
Dataset di Eventi di Mobilità
Modality
Serie Temporale
Sector
mobilità
Volume
Moderato
Freshness
Tempo reale
Rarity
Alta (proprietario)
Accessibility
Restricted
Legal
Proprietà mista — diritti di licenza da chiarire
Buyer persona
Fondi quantitativi e team AI di previsione della domanda
Goodlogisticsgroup detiene un Dataset di Eventi di Mobilità strutturato come Serie Temporale, compilato da business_records, real-time event_streams e geo_data. Questo fornisce una visione granulare e sequenziale dei movimenti di spedizione multimodali, rendendolo altamente adatto per modelli Forecasting basati sull'IA per prevedere i tempi di transito, risolvere ritardi e ottimizzare la pianificazione della domanda.
Il mercato globale supply chain analytics è stato valutato 11,0 miliardi di USD nel 2025 e si prevede raggiungerà 41,2 miliardi di USD entro il 2034, con un CAGR del 15,85%. [2] Nonostante le complessità di accesso — inclusi approvazioni multilivello sotto il gruppo Denholm, proprietà condivisa dei dati e conformità normativa — la rarità e la ricchezza di questi dati, attualmente bloccati in sistemi legacy, offrono un significativo vantaggio competitivo per un acquirente disposto a navigare il processo di due diligence. ⚠ Due diligence (dati preziosi, accesso da negoziare): Sottodivisione di un grande gruppo privato (Denholm) che richiede approvazione multilivello; La proprietà dei dati è condivisa tra spedizionieri, vettori e il fornitore di logistica; I dati doganali e commerciali sono soggetti a rigorosa conformità normativa e riservatezza; Un volume significativo di dati è bloccato in sistemi legacy di gestione del carico · corporate: sottodivisione del Denholm Group.
Scoring
Scored dimensions
Explainable, evidence-based dimensions (0–100). The radar shows the investment axes.
Questa evidenza prova collettivamente che Goodlogisticsgroup possiede un asset proprietario di intelligence logistica multimodale, che combina il tracciamento delle spedizioni in tempo reale con un profondo contesto storico sulle dogane e sulle prestazioni delle rotte. Questo dataset unico è ideale per fondi quantitativi e team AI aziendali che costruiscono modelli predittivi per prevedere le interruzioni della catena di approvvigionamento e i flussi di materie prime. In un mercato globale di supply chain analytics proiettato a raggiungere 41,2 miliardi di USD entro il 2034, questi dati offrono un significativo vantaggio di previsione.
See dimension details ↓- Dataset Specificity78
dominante 'event_streams', settore mobilità, 2 tipi specifici
How sharply the data targets a specific, hard-to-substitute domain or task. Niche, well-defined data scores higher than generic. - Dataset Rarity70
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 Value74
adatto per Previsioni
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 AI è eccezionalmente alta, guidata dal mercato in rapida crescita della supply chain analytics (CAGR 15,85%), dove i dati granulari in serie temporale sono fondamentali per costruire preziosi modelli predittivi di previsione. [2]
How strongly AI builders and companies are likely to want this data, based on market signals. - Legal Accessibility28
ristretto/sconosciuto
How legally easy the data is to obtain and use — open/API access scores high; PII or regulated data scores low. - Acquisition Feasibility0
alta difficoltà, sottodivisione del Denholm Group
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 License36
proprietà=mista, licenza=diritti_non_chiari
Whether the company can legally license the data out — based on ownership and licensing complexity. - Corporate Independence50
sottodivisione del Denholm Group
Whether the holder can decide alone — an independent company scores higher than a subsidiary of a large group. - Data Orientation22
0 segnali di appetito per i dati (0 tipi)
How actively the company invests in data, measured by its data-appetite signals (hires, products, APIs…). - Dormant Data Surplus92
surplus=alto — 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 Audit92
✓ buon target — Questa è un'azienda di logistica e spedizioni reale e di lunga data con operazioni fisiche, il che la rende una buona potenziale fonte di dati operativi proprietari e dormienti. Problemi: L'azienda è stata acquisita dal Denholm Group nel 2021 e fusa con Denholm Global Logistics nel 2024 per formare 'Denholm Good Logistics'. [5, 8]; Ora fa parte di un gruppo più grande, il che potrebbe complicare il processo decisionale, sebbene sembri operare come un'entità distinta. [5, 9]; Il 'Mobility Event Dataset' menzionato nella richiesta non si trova sul sito web dell'azienda; la loro attività è fornire servizi logistici, non vendere dati. [8,
- Deep Qualification80
✓ superato — Il target è un fornitore di servizi logistici 3PL/4PL, il che lo rende un detentore di dati di un plausibile Mobility Event Dataset generato come sottoprodotto delle sue operazioni principali. Tuttavia, la proprietà dei dati è intrinsecamente mista nella logistica e i diritti di licenza per la rivendita non sono specificati nei documenti pubblici, richiedendo una negoziazione diretta.
Evidence
Dataset evidence & lineage
What the typed evidence proves the company holds — reframed for clarity and set against the market.
Event streams
Questo tipo di evidenza è uno stream continuo in serie temporale che fornisce visibilità in tempo reale sulle spedizioni globali, essenziale per i modelli che prevedono i tempi di transito e le interruzioni.
business_records
Questa evidenza conferma l'esistenza di registri aziendali strutturati, incluse dichiarazioni doganali e codici merceologici, che sono critici per prevedere i flussi commerciali internazionali e l'attività economica.
Geospatial data
Questa evidenza indica un ricco dataset storico che dettaglia efficienze delle rotte e prestazioni logistiche, consentendo l'addestramento di modelli AI per ottimizzare le strategie di transito multimodale.
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
Goodlogisticsgroup Mobility Event — a Moderate mobility event dataset (Time Series modality) in the mobility domain. Primary AI use-case: Forecasting. Market signal: Global supply chain analytics market size was valued at USD 11.0 Billion in 2025 and is projected to reach USD 41.2 Billion by 2034, exhibiting a CAGR of 15.85% (source: IMARC Group). [2]. Investment score 63.3/100 (confidence 0.49). Recommended action: Partnership (group-level).
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