Dataset opportunity
Waat — Opportunità di Dataset di Telemetria della Mobilità
Dataset di telemetria della mobilità moderato detenuto da Waat, utilizzabile per la Manutenzione Predittiva e il Rilevamento di Anomalie.
Score
69.6
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
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 = 8,7 miliardi di dollari nel 2023, CAGR 28,5% (fonte: Market.us)
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.
- 📣Press / announcement
Ha raccolto 100 milioni di euro a settembre 2025 per accelerare l'espansione digitale e la leadership tecnologica.
source ↗ - ✨Signal
Ha nominato un Direttore Marketing e Digitale per guidare la strategia digitale e l'evoluzione dell'app MyWAAT.
source ↗ - 📦Data product
L'app MyWAAT traccia i consumi, la cronologia di ricarica e la disponibilità delle stazioni in tempo reale per oltre 40.000 utenti.
source ↗
Profile
Dataset profile
Type
Dataset di Telemetria della Mobilità
Modality
Serie Temporali
Sector
mobilità
Volume
Moderato
Freshness
Tempo reale
Rarity
Alta (proprietario)
Accessibility
Restricted
Legal
Proprietà mista — Sensibile al GDPR (revisione PII)
Buyer persona
Fornitori di AI Industriale e ottimizzazione della manutenzione
Waat possiede un prezioso Dataset di Telemetria della Mobilità strutturato come evidenza di Serie Temporali. Questo dataset integra geo_data, dati operativi IoT dalle stazioni di ricarica e transaction_data, fornendo una visione completa dell'utilizzo e delle prestazioni delle apparecchiature. Questi dati ricchi e sfaccettati sono ideali per sviluppare un caso d'uso AI di Manutenzione Predittiva, consentendo l'anticipazione di guasti hardware sulla sua rete di 70.000 stazioni partner e l'ottimizzazione dei programmi di riparazione.
Il mercato globale della manutenzione predittiva è sostanziale e in rapida espansione, stimato in 8,7 miliardi di dollari nel 2023 e previsto crescere a un CAGR del 28,5%. [11] Nonostante le note complessità di accesso, come la presenza di PII, accordi sui dati di terze parti e recenti cambiamenti di valutazione, la rarità e la profondità di questi dati operativi reali offrono un significativo vantaggio competitivo. Per gli acquirenti di AI, l'acquisizione di questo dataset è un investimento strategico per capitalizzare su un mercato ad alta crescita. ⚠ Diligenza (dati preziosi, accesso da negoziare): I dati contengono PII, inclusi i dati di ricarica degli utenti, le abitudini e i dettagli di pagamento (sensibili GDPR).; La proprietà dei dati di 70.000 stazioni partner è probabilmente aggregata e soggetta ad accordi di terze parti.; L'azienda ha recentemente raccolto 100 milioni di euro, aumentando la valutazione e potenzialmente complicando i termini di acquisizione dei dati. · corporate: indipendente.
Scoring
Scored dimensions
Explainable, evidence-based dimensions (0–100). The radar shows the investment axes.
Questa evidenza dimostra che Waat possiede un dataset proprietario e multimodale che dettaglia le prestazioni reali di una rete di ricarica per veicoli elettrici su larga scala. I dati combinano letture granulari di sensori in serie temporali con un ricco contesto geografico e transazionale da oltre 70.000 punti e 40.000 utenti. Per i fornitori di AI nel mercato in rapida crescita da 8,7 miliardi di dollari della manutenzione predittiva, questo è un asset critico per l'addestramento di modelli in grado di prevedere guasti hardware, ottimizzare l'uptime e ridurre i costi operativi per l'infrastruttura di ricarica.
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 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 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 Demand95
la domanda degli acquirenti di AI è eccezionalmente alta, guidata dalla rapida crescita del mercato a un CAGR del 28,5%, che crea un bisogno urgente di dati di telemetria granulari e reali per costruire modelli predittivi efficaci. [11]
How strongly AI builders and companies are likely to want this data, based on market signals. - Legal Accessibility0
PII/regolamentato
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, 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 License28
proprietà=mista, licenza=gdpr_sensitive
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 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, 5 recenti segnali esterni — 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 target — Waat è un buon target in quanto è un'azienda operativa che installa e gestisce stazioni di ricarica per veicoli elettrici, generando dati di telemetria preziosi come sottoprodotto del suo servizio principale, non come prodotto primario. Problemi: L'azienda è classificata come 'Entreprise de Taille Intermédiaire (ETI)' che è sul lato più grande di una PMI, con 100-199 dipendenti. [1, 13]; Le recensioni dei clienti sono miste, con alcuni clienti che segnalano problemi di affidabilità del servizio e supporto clienti, il che potrebbe implicare sfide operative. [2, 4, 5
- Deep Qualification90
✓ superato — Waat è un operatore di infrastrutture di ricarica per veicoli elettrici, non un venditore di dati. Il 'Dataset di Telemetria della Mobilità' è un sottoprodotto coerente del suo servizio principale. Un recente round di finanziamento da 100 milioni di euro conferma la sua traiettoria di crescita, ma l'accesso ai dati è vincolato dal GDPR e da una complessa struttura di proprietà che coinvolge utenti finali e proprietari immobiliari.
Evidence
Dataset evidence & lineage
What the typed evidence proves the company holds — reframed for clarity and set against the market.
press
- “Après avoir dévoilé sa nouvelle Megane E-Tech, Renault révèle enfin ses tarifs. La berline compacte, qui affiche maintenant une autonomie de 500 km, s'affiche à partir de 37 500 euros. Cela peut même descendre à 29 260 euros avec les aides maximales.”
- “<figure><div><img src="https://imgproxy.divecdn.com/--2mNr43uurbxoELE6Som48pydUz6N0f74OHW13q-V8/g:ce/rs:fill:1600:900:1/Z3M6Ly9kaXZlc2l0ZS1zdG9yYWdlL2RpdmVpbWFnZS9Ub3lvdGFBdXJpc0h5YnJpZEJ1cm5hc3RvblVLLmpwZw==.webp" /></div></figure><p>Legacy automakers have the added complexity of having to run different supply chains for internal combustion engine, hybrid and EV powertrains.</p>”
- “En recul sur le premier semestre 2026, le constructeur sud-coréen relativise ses performances en mettant en avant la qualité de son mix de ventes, la forte progression de l'électrique et un ambitieux calendrier de lancements. Hyundai se prépare à relancer la dynamique de la marque dès la fin de l'année.”
IoT / sensor data
Questa evidenza indica la presenza di dati granulari di sensori in serie temporali dai caricabatterie per veicoli elettrici, catturando curve di potenza e consumo energetico, essenziali per addestrare algoritmi a rilevare firme di guasto e prevedere le esigenze di manutenzione.
Geospatial data
Il dataset include dati di localizzazione tabellari per oltre 70.000 punti di ricarica, consentendo ai modelli di correlare le prestazioni e i tassi di guasto con variabili specifiche geografiche e di tipo di sito come l'uso residenziale rispetto a quello aziendale.
Transaction data
Questa evidenza indica registrazioni transazionali dettagliate da oltre 40.000 utenti, che forniscono un potente proxy per la frequenza di utilizzo e il carico, consentendo previsioni di manutenzione più accurate e basate sul comportamento.
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
Waat 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 Market = $8.7 Billion in 2023, CAGR 28.5% (source: Market.us). Investment score 69.6/100 (confidence 0.49). Recommended action: Data Sharing Agreement.
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