Dataset opportunity
Opportunità di Dataset di Telemetria per la Mobilità — Transition One
Dataset di telemetria di mobilità moderato detenuto da Transition One, 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
42%
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)
Mercato globale della Manutenzione Predittiva dei Veicoli = 3 miliardi di dollari nel 2025, CAGR 14,7% (fonte: Transparency Market Research). [1, 6]
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.
- 🔌Public API
Connettività dell'app mobile per il monitoraggio in tempo reale della durata della batteria e dello stato di carica
source ↗
Profile
Dataset profile
Type
Dataset di Telemetria per la Mobilità
Modality
Time Series
Sector
mobilità
Volume
Moderato
Freshness
In tempo reale
Rarity
Alto (proprietario)
Accessibility
Restricted
Legal
Di proprietà dell'azienda — diritti di licenza da chiarire
Buyer persona
Fornitori di AI Industriale e Ottimizzazione della Manutenzione
Transition One detiene un Dataset di Telemetria per la Mobilità specializzato contenente dati Time Series dai suoi veicoli retrofittati. Questi iot_data granulari catturano metriche operative in tempo reale come le prestazioni del motore, lo stress dei componenti e lo stato di salute della batteria, rendendoli perfettamente adatti per sviluppare e addestrare modelli AI di Manutenzione Predittiva per prevedere accuratamente i guasti delle parti del veicolo prima che si verifichino.
Il mercato globale della Manutenzione Predittiva dei Veicoli è stato valutato a 3 miliardi di dollari nel 2025 e si prevede che crescerà a un tasso di crescita annuo composto (CAGR) del 14,7%, evidenziando l'immensa domanda per tali dati. [1, 6] Sebbene l'accesso richieda la navigazione dei diritti contrattuali di proprietà dei dati e le potenziali sensibilità GDPR relative ai dati di localizzazione, la rarità e l'applicabilità diretta di questi industrial_data li rendono un asset di alto valore per gli acquirenti di AI che cercano di capitalizzare questa significativa crescita del mercato. [1, 6] ⚠ Diligenza (dati preziosi, accesso da negoziare): i dati di telemetria dei veicoli retrofittati possono contenere dati di localizzazione (sensibili per il GDPR).; i diritti di proprietà dei dati tra il fornitore di retrofitting e il proprietario del veicolo necessitano di chiarimenti contrattuali. · corporate: indipendente.
Scoring
Scored dimensions
Explainable, evidence-based dimensions (0–100). The radar shows the investment axes.
Questa evidenza dimostra che Transition One detiene dati proprietari time-series dal monitoraggio in tempo reale delle batterie dei veicoli elettrici. I dati provengono dai propri kit di conversione standardizzati installati su una flotta di modelli di auto europee popolari, fornendo un flusso di telemetria unico e controllato. Questo dataset è un asset diretto per i fornitori di AI industriale che costruiscono modelli di manutenzione predittiva per ottimizzare lo stato di salute della batteria, attingendo a un mercato di manutenzione dei veicoli proiettato a raggiungere i 3 miliardi di dollari entro il 2025.
See dimension details ↓- Dataset Freshness82
in tempo reale/streaming
How current the data stays — real-time/streaming scores highest, periodic dumps lower. - Training Value74
adatto per la Manutenzione Predittiva
How useful the data is for the target AI use-case — its fit for model training or fine-tuning. - Dataset Specificity78
dominante 'iot_data', 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 Volume46
2 hit di evidenza
Apparent scale of the data, inferred from the number of evidence hits and any explicit volume mentions. - ICP Audit67
⚠ revisione — L'azienda, pioniera nel retrofitting di auto elettriche, è stata posta in liquidazione giudiziale nel marzo 2023 e ha cessato le operazioni, rendendola un'entità defunta. Problemi: L'azienda è in liquidazione giudiziale da marzo 2023. [21]; L'attività ha cessato le operazioni e non è più un'impresa in attività. [21]; Esistono molte altre aziende con nomi simili ('Transition One', 'Transitions One') in settori diversi (consulenza, immobiliare), causando confusione. [2, 4
- Deep Qualification70
✓ superato — L'azienda target ha cessato le operazioni nel marzo 2023, rendendo obsoleta l'opportunità di dati; sebbene i dati di telemetria siano stati plausibilmente generati, la loro esistenza e accessibilità sono ora altamente incerte a causa della liquidazione dell'azienda.
- Buyer Demand85
La domanda degli acquirenti di AI è guidata dalla significativa crescita del mercato della Manutenzione Predittiva dei Veicoli (CAGR previsto del 14,7%), per il quale questo tipo di dati di telemetria del mondo reale è un input essenziale per la creazione di modelli predittivi accurati. [1,
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 Feasibility44
bassa difficoltà, indipendente
How realistic it is to actually obtain the data, given access difficulty and the holder's corporate structure. - Evidence Strength50
2 tipi di evidenza, 2 hit
How solid the proof is that the company holds this data — diversity of evidence types and number of hits. - Right to License70
proprietà=posseduto, licenza=diritti_incerti
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 — 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.
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 mostra la raccolta di IoT data in tempo reale sullo stato di salute e l'efficienza della batteria, che è l'input principale per i modelli di manutenzione predittiva per veicoli elettrici.
Industrial data
Questa evidenza dimostra una fonte di dati proprietaria radicata in processi industriali standardizzati per la conversione di veicoli elettrici, garantendo un dataset unico e coerente su più tipi di 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
Transition One 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 = $3 Billion in 2025, CAGR 14.7% (source: Transparency Market Research). [1, 6]. Investment score 48.0/100 (confidence 0.42). Recommended action: Acquire.
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