Dataset opportunity
Mobilityhouse — Opportunità di Dataset di Telemetria Mobilità
Dataset di telemetria mobilità moderato detenuto da Mobilityhouse, utilizzabile per la Manutenzione Predittiva e il Rilevamento di Anomalie.
Score
48
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
Acquisire
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 manutenzione predittiva per veicoli è stata stimata a 4,66 miliardi di dollari nel 2024, con un CAGR previsto del 17,5% (2025-2034).
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
Mobility Telemetry Dataset
Modality
Time Series
Sector
mobilità
Volume
Moderato
Freshness
Tempo reale
Rarity
Alto (proprietario)
Accessibility
Restricted
Legal
Proprietà mista — diritti di licenza da chiarire
Buyer persona
Fornitori di AI Industriale e Ottimizzazione Manutenzione
The Mobility House detiene un prezioso Mobility Telemetry Dataset composto da dati Time Series da `event_streams` e `iot_data` di ricarica EV. Questi dati granulari sulle sessioni di ricarica, le prestazioni della batteria e il comportamento del veicolo sono specificamente strutturati per sviluppare algoritmi di Predictive Maintenance, consentendo l'anticipazione del degrado della batteria e dei guasti hardware di ricarica.
Il mercato globale della manutenzione predittiva automobilistica è stato valutato a 4,66 miliardi di dollari nel 2024 e si prevede che crescerà a un CAGR del 17,5%. [2] Questa significativa dimensione del mercato e la rapida crescita sottolineano l'alto valore di questi dati. Nonostante le complessità di accesso come la proprietà condivisa dei dati e la sensibilità GDPR, gli insight unici e rari per ottimizzare le operazioni delle flotte EV e il ciclo di vita delle batterie rendono questo dataset un asset convincente per gli acquirenti di AI. ⚠ Diligence (dati preziosi, accesso da negoziare): La proprietà dei dati è condivisa tra proprietari di EV, operatori di flotte e OEM (es. Renault); sensibilità GDPR riguardo le posizioni e le abitudini di ricarica individuali; ambiente normativo complesso per il trading di energia e i dati di rete · corporate: indipendente.
Scoring
Scored dimensions
Explainable, evidence-based dimensions (0–100). The radar shows the investment axes.
Questa evidenza dimostra che Mobilityhouse possiede un dataset proprietario su larga scala di serie temporali che cattura le prestazioni reali di veicoli elettrici, stazioni di ricarica e sistemi di accumulo di energia a batteria stazionari. Questi dati servono direttamente il caso d'uso ad alta domanda di manutenzione predittiva per i fornitori di AI industriale, consentendo loro di costruire e perfezionare algoritmi che prevedono guasti ai componenti e ottimizzano la salute della batteria. In un mercato della manutenzione predittiva dei veicoli proiettato a crescere oltre il 17% annuo, questo raro dataset offre un significativo vantaggio competitivo per lo sviluppo di soluzioni di manutenzione di prossima generazione.
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 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 molto alta, trainata dal mercato in rapida crescita della manutenzione predittiva automobilistica che si prevede si espanderà a un CAGR del 17,5%. [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 Feasibility30
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 License36
proprietà=mista, licenza=diritti_non_chiari
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 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 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 Audit67
⚠ revisione — Il core business dell'azienda è la vendita di software intelligenti (ChargePilot®) e servizi di mercato energetico (Cascade EV Aggregator), non la detenzione di dati dormienti, rendendola una cattiva scelta. Problemi: Il core business è la vendita di intelligenza/software: I principali prodotti dell'azienda sono ChargePilot®, un sistema di ricarica intelligente e gestione energetica, e Cascade EV Aggr; Il core business è la vendita di un servizio basato sui dati: Utilizzano la loro tecnologia per offrire servizi come Vehicle-to-Grid (V2G), aggregazione di flessibilità per il mercato energetico; Già monetizzano i dati: L'azienda utilizza attivamente i dati dei veicoli e della ricarica per fornire i propri servizi principali, come l'ottimizzazione dei costi di ricarica e la vendita di aggregazioni; Hanno un'API pubblica per lo scambio di dati: Offrono una 'Charging Data Push-API' per inviare ai clienti record di sessioni di ricarica rilevanti per la fatturazione, indicando che già
- Deep Qualification90
✓ superato — Il target è un forte detentore di dati, che gestisce una piattaforma di ricarica intelligente e gestione energetica (ChargePilot®) che genera preziosi dati di telemetria EV. La proprietà dei dati è mista e soggetta a GDPR, ma la loro politica sulla privacy consente l'uso e la divulgazione di dati anonimizzati e aggregati.
Evidence
Dataset evidence & lineage
What the typed evidence proves the company holds — reframed for clarity and set against the market.
IoT / sensor data
L'azienda acquisisce dati proprietari time-series che dettagliano l'utilizzo della batteria e la ricarica bidirezionale dei veicoli elettrici, che sono fondamentali per i fornitori di AI che costruiscono modelli di degrado dei componenti.
Event streams
Il dataset contiene flussi di eventi da migliaia di stazioni di ricarica, fornendo dati granulari sui profili di carico e sui tempi di ricarica essenziali per prevedere lo stress dell'infrastruttura e le esigenze di manutenzione.
Industrial data
Mobilityhouse raccoglie dati industriali su accumulo di energia a batteria stazionario, inclusi cicli di scarica e capacità, offrendo un prezioso proxy per modellare la salute a lungo termine delle batterie dei veicoli.
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
Mobilityhouse 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 size was estimated at $4.66 billion in 2024, with a projected CAGR of 17.5% (2025-2034) (source: Global Market Insights Inc.). Investment score 48.0/100 (confidence 0.49). Recommended action: Acquire.
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