Dataset opportunity
Logsytech — Opportunità di Dataset di Telemetria della Mobilità
Ampio dataset di telemetria della mobilità detenuto da Logsytech, utilizzabile per la Manutenzione Predittiva e il Rilevamento delle Anomalie.
Score
75.9
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
70%
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
Mercato globale della Manutenzione Predittiva = 14.29 miliardi di USD nel 2025, con una proiezione di raggiungere 98.16 miliardi di USD entro il 2033, con un CAGR del 27.9% (2026-2033)
Recent dated external facts that triggered this opportunity — auditable provenance.
- 📰press2026-06-04
3 logistics upgrades benefiting Wayfair
supplychaindive.com ↗ - 📰press2026-06-04
Amazon wants sellers to be more precise with handling times
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Motul regroupe sa logistique avec FM Logistic à Nangis (77)
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Argan a livré 18.000 m² pour Nortene Home Depot à Louailles
supplychainmagazine.fr ↗ - 📰press2026-06-04
Pilgrim’s palettise en froid avec Promalyon à Hénin-Beaumont
supplychainmagazine.fr ↗
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 Telemetria della Mobilità
Modality
Serie Temporali
Sector
mobilità
Volume
Grande
Freshness
In tempo reale
Rarity
Alta (proprietario)
Accessibility
Ristretto
Legal
Di proprietà dell'azienda — Sensibile al GDPR (revisione PII)
Buyer persona
Fornitori di AI Industriale e ottimizzazione della manutenzione
Logsytech possiede un ricco Dataset di Telemetria della Mobilità, una cruciale collezione di Serie Temporali che comprende API, flussi di eventi, dati geografici, dati industriali, dati IoT e dati transazionali. Questi dati granulari forniscono insight in tempo reale sulle prestazioni dei veicoli e sui modelli operativi, rendendoli eccezionalmente preziosi per le applicazioni di Manutenzione Predittiva, consentendo l'anticipazione dei guasti delle apparecchiature e l'ottimizzazione dell'efficienza operativa.
Il valore commerciale di tali dati nel settore della mobilità è sostanziale, con la dimensione del mercato globale della manutenzione predittiva stimata in 14,29 miliardi di USD nel 2025 e proiettata a raggiungere 98,16 miliardi di USD entro il 2033, con un CAGR del 27,9% dal 2026 al 2033. Nonostante complessità come l'essere una filiale di D Groupe che richiede coordinamento per la licenza dei dati, la gestione di dati personali sensibili al GDPR a causa della logistica B2C e la potenziale proprietà dei dati soggetta ad accordi con i clienti, l'elevata domanda da parte degli acquirenti di AI per questo tipo di dati rende il suo accesso estremamente prezioso e meritevole di negoziazione. ⚠ Due Diligence (dati preziosi, accesso da negoziare): Filiale di D Groupe, che richiede coordinamento con la casa madre per la licenza dei dati.; Gestisce dati personali sensibili al GDPR a causa delle operazioni di logistica B2C.; La proprietà dei dati potrebbe essere soggetta ad accordi specifici con i clienti per determinati dataset. · aziendale: filiale di D Groupe.
Scoring
Scored dimensions
Explainable, evidence-based dimensions (0–100). The radar shows the investment axes.
Logsytech possiede un Dataset di Telemetria della Mobilità altamente proprietario ed esteso, come evidenziato dalle sue vaste operazioni industriali, dalla gestione di 4 milioni di spedizioni annuali e dalla sofisticata infrastruttura IoT. Questi ricchi dati di serie temporali, che coprono asset industriali, logistica e movimenti geospaziali, sono posizionati in modo unico per affrontare il fiorente mercato della Manutenzione Predittiva. Per i fornitori di AI industriale e di ottimizzazione della manutenzione, questo dataset offre insight senza precedenti per sviluppare modelli avanzati, migliorando l'efficienza e riducendo i tempi di inattività in un mercato che si prevede raggiungerà quasi 100 miliardi di dollari entro il 2033.
See dimension details ↓- Dataset Rarity100
dati di dominio proprietari
How scarce and proprietary the data is. Unique domain data scores high; openly available data lowers it. - Dataset Specificity100
dominante 'iot_data', settore mobilità, 5 tipi specifici
How sharply the data targets a specific, hard-to-substitute domain or task. Niche, well-defined data scores higher than generic. - Dataset Volume70
6 riscontri di prova
Apparent scale of the data, inferred from the number of evidence hits and any explicit volume mentions. - Dataset Freshness82
in tempo reale/streaming
How current the data stays — real-time/streaming scores highest, periodic dumps lower. - Training Value100
adatto per la Manutenzione Predittiva
How useful the data is for the target AI use-case — its fit for model training or fine-tuning. - Buyer Demand92
Il mercato della manutenzione predittiva basata sull'AI, che si affida fortemente ai dati di telemetria della mobilità, è proiettato a crescere con un Tasso di Crescita Annuo Composto (CAGR) del 39,5% dal 2025 al 2032, indicando una domanda molto alta e in rapido aumento da parte di A
How strongly AI builders and companies are likely to want this data, based on market signals. - Legal Accessibility0
accesso aperto/API
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, filiale di D Groupe
How realistic it is to actually obtain the data, given access difficulty and the holder's corporate structure. - Evidence Strength98
6 tipi di prova, 6 riscontri
How solid the proof is that the company holds this data — diversity of evidence types and number of hits. - Right to License62
proprietà=posseduto, licenza=sensibile_gdpr
Whether the company can legally license the data out — based on ownership and licensing complexity. - Corporate Independence50
filiale di D Groupe
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, 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 Audit100
✓ buon obiettivo — Logsytech è un'azienda di logistica con 160 dipendenti e 20M€ di fatturato, che genera dati operativi significativi dalle sue attività di supply chain, che utilizza internamente e per il servizio clienti, ma non vende come prodotto principale.
Evidence
Dataset evidence & lineage
What the typed evidence proves the company holds — reframed for clarity and set against the market.
IoT / sensor data
L'impegno di Logsytech nei settori industriale e delle telecomunicazioni/IoT conferma la sua raccolta di dati IoT, un componente critico per il monitoraggio delle apparecchiature connesse e per l'abilitazione di soluzioni di manutenzione predittiva.
API access
La presenza di robuste API e capacità di connettori dimostra l'avanzata infrastruttura tecnica di Logsytech, garantendo un'efficiente integrazione e scambio di dati per le applicazioni AI.
Transaction data
La prova della gestione di 4 milioni di spedizioni annuali attraverso operazioni B2C e B2B sottolinea l'immensa scala dei dati transazionali di mobilità disponibili, fornendo un ricco contesto per la logistica e le prestazioni degli asset.
Industrial data
L'operatività di Logsytech di 7 magazzini e sistemi WMS/ERP proprietari conferma il suo profondo coinvolgimento nella logistica industriale, generando preziosi dati industriali di serie temporali essenziali per l'ottimizzazione operativa.
Geospatial data
La collaborazione con 18 vettori nazionali e internazionali e la proprietà di una flotta di veicoli significano un'ampia raccolta di dati geospaziali, cruciali per comprendere i modelli di mobilità e la gestione degli asset distribuiti.
Event streams
L'elaborazione di 3.000 chiamate giornaliere nel loro call center indica un flusso continuo di dati di eventi operativi, offrendo segnali preziosi per la correlazione con la telemetria e il miglioramento dei modelli predittivi.
Marketplace
Dataset details
Geographic coverage
Global
Time range
Real-time
Update frequency
Real-time
Delivery
API, Event Streams
Formats
API, Event Streams, Time Series
License
One-time license for internal predictive maintenance use, with restrictions on redistribution and resale.
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's high value is driven by its proprietary nature, real-time freshness, and direct application to the rapidly growing predictive maintenance market in mobility. The substantial projected market growth indicates strong demand for such granular operational insights.
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
Logsytech Mobility Telemetry — a Large mobility telemetry dataset (Time Series modality) in the mobility domain. Primary AI use-case: Predictive Maintenance. Market signal: Global Predictive Maintenance market = USD 14.29 billion in 2025, projected to reach USD 98.16 billion by 2033, with a CAGR of 27.9% (2026-2033). Investment score 75.9/100 (confidence 0.7). Recommended action: Data Sharing Agreement.
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