Dataset opportunity
Imove — Opportunità di Dataset di Telemetria della Mobilità
Dataset di telemetria di mobilità moderato detenuto da Imove, utilizzabile per la Manutenzione Predittiva e il Rilevamento di Anomalie.
Score
63.2
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
44%
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)
Mercato globale della Manutenzione Predittiva dei Veicoli = 3,3 miliardi di dollari USA nel 2026, CAGR 20,5%.
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
Investimento strategico da parte di AutoScout24 e Hedin Mobility Group per scalare la mobilità basata sui dati
source ↗ - ✨Signal
Ha scorporato il braccio tecnologico 'Casi' per concentrarsi specificamente sul PaaS di abbonamento auto e sulle informazioni sui dati
source ↗ - 📣Press / announcement
Utilizza la telematica INVERS per raccogliere dati olistici sui veicoli e informazioni sul comportamento di guida
source ↗
Profile
Dataset profile
Type
Dataset di Telemetria della Mobilità
Modality
Time Series
Sector
mobilità
Volume
Moderato
Freshness
Tempo reale
Rarity
Medio
Accessibility
Ristretto
Legal
Di proprietà dell'azienda — Sensibile al GDPR (revisione PII)
Buyer persona
Fornitori di AI Industriale e ottimizzazione della manutenzione
Imove detiene un Dataset di Telemetria della Mobilità composto da Time Series iot_data e registri aziendali derivanti dalle operazioni della sua flotta di veicoli. Questi dati granulari, che catturano metriche come le prestazioni del motore, lo stato dei componenti e il comportamento di guida, sono direttamente applicabili per l'addestramento di algoritmi per il caso d'uso della Manutenzione Predittiva, consentendo ai modelli di prevedere guasti ai componenti prima che si verifichino.
Il mercato globale della Manutenzione Predittiva dei Veicoli è valutato approssimativamente a 3,3 miliardi di dollari USA nel 2026 e si prevede che raggiungerà i 12,3 miliardi di dollari USA entro il 2033, crescendo a un notevole CAGR del 20,5%. [1] Sebbene l'accesso richieda la gestione della proprietà condivisa dei dati con il partner Casi e un'elevata sensibilità GDPR, la ricchezza del dataset offre una rara opportunità per sviluppare un vantaggio competitivo in questo mercato in rapida crescita e multimiliardario. ⚠ Diligenza (dati preziosi, accesso da negoziare): La proprietà dei dati è legata alle operazioni di gestione della flotta ed è condivisa con il partner tecnologico Casi; Elevata sensibilità GDPR a causa del comportamento di guida granulare e del tracciamento della posizione; Entità ristrutturata a seguito del fallimento del 2023, ora parte dell'ecosistema Hedin Mobility Group · corporate: sussidiaria di Hedin Mobility Group.
Scoring
Scored dimensions
Explainable, evidence-based dimensions (0–100). The radar shows the investment axes.
Questa evidenza dimostra che Imove possiede un significativo dataset operativo di telemetria e comportamento di guida dalla sua flotta di oltre 1.500 veicoli elettrici. Questi dati time-series sono un asset primario per i fornitori di AI industriale che costruiscono modelli di manutenzione predittiva, un mercato proiettato a raggiungere i 3,3 miliardi di dollari USA entro il 2026. Il focus unico del dataset sulle prestazioni delle batterie dei veicoli elettrici in climi freddi fornisce la verità di base necessaria per addestrare algoritmi che ottimizzano l'utilizzo della flotta e riducono i costi di manutenzione per questo segmento di veicoli in crescita.
See dimension details ↓- Dataset Specificity66
dominante 'iot_data', settore mobilità, 1 tipi specifici
How sharply the data targets a specific, hard-to-substitute domain or task. Niche, well-defined data scores higher than generic. - Dataset Rarity58
dati proprietari di dominio
How scarce and proprietary the data is. Unique domain data scores high; openly available data lowers it. - Dataset Volume52
3 hit di evidenza
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 Value64
adatto per 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 elevata, trainata dalla rapida crescita del mercato della Manutenzione Predittiva dei Veicoli, che si espande a un CAGR del 20,5%. [1]
How strongly AI builders and companies are likely to want this data, based on market signals. - Legal Accessibility20
ristretto/sconosciuto
How legally easy the data is to obtain and use — open/API access scores high; PII or regulated data scores low. - Acquisition Feasibility15
difficoltà media, sussidiaria di Hedin Mobility Group
How realistic it is to actually obtain the data, given access difficulty and the holder's corporate structure. - Evidence Strength53
2 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 License62
proprietà=di proprietà dell'azienda, licenza=sensibile al GDPR
Whether the company can legally license the data out — based on ownership and licensing complexity. - Corporate Independence50
sussidiaria di Hedin Mobility Group
Whether the holder can decide alone — an independent company scores higher than a subsidiary of a large group. - Data Orientation73
3 segnali di appetito per i dati (3 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 quelli già monetizzati
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 obiettivo — L'attività principale dell'azienda è un servizio di abbonamento auto B2C e una piattaforma SaaS B2B che consente ad altre aziende di offrire abbonamenti, generando dati di mobilità proprietari come sottoprodotto anziché venderli come prodotto principale. Problemi: L'attività dell'azienda include la vendita di una piattaforma SaaS white-label, che è vicina ai criteri di esclusione 'vendita di intelligence/software', ma la piattaforma
- Deep Qualification70
✓ superato — L'obiettivo è un detentore di dati con un dataset plausibile per il caso d'uso della manutenzione predittiva, ma la proprietà dei dati è complessa a causa di una scissione aziendale con il suo fornitore tecnologico, Casi, e i diritti di licenza non sono verificabili senza documenti legali specifici.
Evidence
Dataset evidence & lineage
What the typed evidence proves the company holds — reframed for clarity and set against the market.
IoT / sensor data
Questa evidenza indica la raccolta di dati IoT granulari e time-series che catturano il comportamento di guida e le prestazioni delle batterie dei veicoli elettrici, un input critico per i fornitori di AI che sviluppano modelli di manutenzione predittiva per flotte che operano in climi freddi.
business_records
Questa evidenza indica analisi interne della piattaforma che quantificano le prestazioni della flotta, fornendo contesto commerciale e validazione per i dati IoT collegandoli a indicatori aziendali chiave come l'utilizzo e le prestazioni finanziarie.
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
Imove Mobility Telemetry — a Moderate mobility telemetry dataset (Time Series modality) in the mobility domain. Primary AI use-case: Predictive Maintenance. Market signal: Global Vehicle Predictive Maintenance market = US$ 3.3 billion in 2026, CAGR 20.5% (source: Insight-Ace-Analytics). [1]. Investment score 63.2/100 (confidence 0.44). Recommended action: Data Sharing Agreement.
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