Datasetkans
Beev — Gelegenheid voor mobiliteitstelemetriedataset
Matige mobiliteitstelemetriedataset van Beev, bruikbaar voor voorspellend onderhoud en anomaliedetectie.
Score
67.4
Score (0–100) combineert gewogen dimensies — zeldzaamheid van de dataset, trainingswaarde, kopersvraag, bewijskracht en recht op licentie. 70+ is deal-klaar. Zie de gescoorde dimensies hieronder voor de uitsplitsing.Betrouwbaarheid
49%
Actie
Overeenkomst voor gegevensdeling
De aanbevolen dealstructuur voor deze dataset: Acquisitie (volledige overname), Licentie (betaalde gebruiksrechten), Data Sharing Agreement (gecontroleerde toegang, geen eigendomsoverdracht), Partnerschap (co-ontwikkeling) of Annotatieprogramma (labeling). Gekozen op basis van data-eigendom, licentiecomplexiteit en toegankelijkheid.Markt
De wereldwijde markt voor voorspellend onderhoud van voertuigen werd in 2024 geschat op USD 4,66 miljard, met een verwachte groei naar USD 23,39 miljard in 2034, met een CAGR van 17,5% (bron: Global Market Insights Inc.)
Recente gedateerde externe feiten die deze kans hebben getriggerd — controleerbare herkomst.
- 📰press2026-06-30
Leasing social : Kia va se mêler à la lutte avec l’EV2
journalauto.com ↗ - 📰press2026-06-30
Aurélie Lemaire, nouvelle directrice commerciale d’Ayvens France
journalauto.com ↗ - 📰press2026-06-30
Le Salon de l'automobile électrique séduit toujours plus malgré une tournée resserrée
journalauto.com ↗ - 📰press2026-06-30
Arnaud Belloni quitte Renault
journalauto.com ↗ - 📰press2026-06-30
L'émission du JDF : Avantages en nature, transformer la contrainte fiscale en levier stratégique
journalauto.com ↗
Lineage
Hoe deze lead is afgeleid
De signaal-eerste keten, van begin tot eind: recente externe signalen → gekwalificeerde niche → opgeloste datahouder → siteverificatie → gescoorde kans. Elke lead is verklaarbaar.
Concreet bewijs dat dit bedrijf actief om data geeft — waarom het rijp is voor de dealroom.
- 📝Published article
Beev publiceert gedetailleerde whitepapers en marktonderzoeken over EV-adoptie en laadinfrastructuur
bron ↗
Profile
Datasetprofiel
Type
Mobiliteitstelemetriedataset
Modaliteit
Tijdreeks
Sector
mobiliteit
Volume
Gemiddeld
Actualiteit
Real-time
Zeldzaamheid
Hoog (propriëtair)
Toegankelijkheid
Beperkt
Juridisch
Gemengd eigendom — GDPR-gevoelig (PII-beoordeling)
Koperspersona
Leveranciers van industriële AI en onderhoudsoptimalisatie
Beev beschikt over een waardevolle Mobiliteitstelemetriedataset gestructureerd als Tijdreeks data, met daarin gedetailleerde `geo_data`, `iot_data` van voertuigen en laadapparatuur, en `transaction_data`. Deze rijke combinatie maakt een holistisch beeld van voertuig- en laadstationgedrag mogelijk, waardoor het uitermate geschikt is voor het ontwikkelen van Predictive Maintenance algoritmen om hardwarestoringen te anticiperen en operationele uptime te optimaliseren.
De wereldwijde predictive maintenance voor voertuigen markt werd in 2024 geschat op USD 4,66 miljard en zal naar verwachting groeien tot USD 23,39 miljard in 2034, met een sterke CAGR van 17,5%. [10] Deze significante marktgroei onderstreept de immense bedrijfswaarde van Beev's data. Hoewel toegang navigatie vereist door complexiteiten zoals GDPR-gevoeligheid, gedeeld eigendom van telemetrie en rechten op klantgegevens, bieden de zeldzaamheid en diepte van deze geaggregeerde dataset uit de praktijk een dwingend strategisch voordeel voor AI-kopers die willen leiden in deze veelgevraagde sector. ⚠ Zorgvuldigheid (waardevolle data, onderhandelbare toegang): Data betreft individueel rijgedrag en precieze locaties (GDPR-gevoelig); Eigendom van laadtelemetrie kan gedeeld zijn met hardwarefabrikanten; Vlootgebruiksdata is waarschijnlijk eigendom van zakelijke klanten maar geaggregeerd door Beev · zakelijk: onafhankelijk.
Scoring
Gescoorde dimensies
Verklaarbare, op bewijs gebaseerde dimensies (0–100). De radar toont de investeringsassen.
Dit bewijs toont gezamenlijk Beev's eigendom aan van een propriëtaire dataset die de prestaties en operationele belasting van elektrische voertuiginfrastructuur uit de praktijk vastlegt. Het voedt direct de ontwikkeling van predictive maintenance algoritmen, een cruciale behoefte voor industriële AI-leveranciers die zich richten op het snel uitbreidende EV-ecosysteem. Met de wereldwijde markt voor predictive maintenance voor voertuigen die naar verwachting $23,39 miljard zal bereiken tegen 2034, biedt deze dataset een uniek concurrentievoordeel door gedetailleerde telemetrie te leveren op energiebelastingen, gebruiks frequentie en technische storingen.
See dimension details ↓- Dataset Specificity90
dominant 'iot_data', sector mobiliteit, 3 specifieke types
Hoe scherp de data een specifiek, moeilijk te vervangen domein of taak target. Niche, goed gedefinieerde data scoort hoger dan generieke data. - Dataset Rarity82
propriëtaire domeindata
Hoe schaars en eigendomsrechtelijk de data is. Unieke domeindata scoort hoog; openbaar beschikbare data verlaagt dit. - Dataset Volume52
3 bewijspunten
Schijnbare schaal van de data, afgeleid uit het aantal bewijstreffers en eventuele expliciete volumevermeldingen. - Dataset Freshness82
real-time/streaming
Hoe actueel de data blijft — real-time/streaming scoort het hoogst, periodieke dumps lager. - Training Value84
geschikt voor Predictive Maintenance
Hoe nuttig de data is voor de beoogde AI-gebruikscase — de geschiktheid voor modeltraining of fine-tuning. - Buyer Demand90
AI-kopersvraag is extreem hoog, gedreven door de snelle 17,5% CAGR van de predictive maintenance voor voertuigen markt waarvoor dit type telemetriedata een cruciale input is. [10]
Hoe sterk AI-ontwikkelaars en bedrijven deze data waarschijnlijk willen, gebaseerd op marktsignalen. - Legal Accessibility0
PII/gereguleerd
Hoe juridisch eenvoudig de data te verkrijgen en te gebruiken is — open/API-toegang scoort hoog; PII of gereguleerde data scoort laag. - Acquisition Feasibility0
gemiddelde moeilijkheidsgraad, onafhankelijk
Hoe realistisch het is om de data daadwerkelijk te verkrijgen, gezien de moeilijkheidsgraad van toegang en de bedrijfsstructuur van de houder. - Evidence Strength62
3 bewijstypes, 3 hits
Hoe solide het bewijs is dat het bedrijf deze data bezit — diversiteit van bewijstypen en aantal treffers. - Right to License28
eigendom=gemengd, licentie=gdpr_gevoelig
Of het bedrijf de data legaal kan licentiëren — gebaseerd op eigendom en licentiecomplexiteit. - Corporate Independence90
onafhankelijk
Of de houder zelfstandig kan beslissen — een onafhankelijk bedrijf scoort hoger dan een dochteronderneming van een grote groep. - Data Orientation39
1 datasignalen (1 types)
Hoe actief het bedrijf investeert in data, gemeten aan de hand van zijn data-appetijt signalen (aanwervingen, producten, API's…). - Dormant Data Surplus92
overschot=hoog, 5 recente externe signalen — propriëtaire data buiten wat al gemonetiseerd is
Volume en waarde van eigen data die dit bedrijf bezit BOVENOP wat het al monetiseert — het slapende overschot dat we kunnen ontsluiten. Een bedrijf kan inzichten verkopen EN nog steeds een veel groter slapend activum bezitten. - ICP Audit83
✓ goed doelwit — Goed doelwit: Beev is een MKB waarvan de kernactiviteit het faciliteren van EV-vlootadoptie is (leasing, laadinstallatie), waarbij waardevolle data over voertuiggebruik, laden en vlootbeheer als bijproduct wordt gegenereerd. Problemen: Het bedrijfsmodel is deels 'asset-light', waarbij het optreedt als introductie-/makelaar voor autoleasing en financiering. [11, 16] Dit kan de datastroom bemoeilijken; Ze bieden een 'Fleet Manager' softwaretool en een 'AI-gestuurde' controleoplossing, wat grenst aan het verkopen van informatie
- Deep Qualification80
✓ geslaagd — Beev is een dienstverlener voor de elektrificatie van EV-vloten, die autoleasing, installatie van laadstations en beheersoftware aanbiedt. Het bezit de beschreven telemetriedata als bijproduct van zijn diensten, maar verkoopt deze niet als kernproduct. Datagebruik is complex en GDPR-gevoelig, maar een
Evidence
Datasetbewijs & herkomst
Wat het getypte bewijs aantoont dat het bedrijf bezit — herformuleerd voor duidelijkheid en afgezet tegen de markt.
Geospatial data
Dit is een propriëtaire tabeldatabase met details over de locaties van laadpunten en, cruciaal, hun real-world betrouwbaarheid, wat essentiële geografische context biedt voor elk model dat infrastructuurspanning of -uitval voorspelt.
IoT / sensor data
Deze kern tijdreeks dataset legt gedetailleerde IoT-telemetrie vast van gemonitorde laadstations, inclusief energiebelastingen en gebruiks frequentie, die directe inputs zijn voor het trainen van predictive maintenance modellen.
Transaction data
Deze tabeldata biedt de financiële context voor onderhoudsbeslissingen, met daarin operationele kosten en restwaarden waarmee AI-leveranciers de economische impact en ROI van hun voorspellende oplossingen kunnen modelleren.
Coverage
Scanned sources
Deliverable
Premium dataset report
Beev 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 was estimated at USD 4.66 billion in 2024, projected to reach USD 23.39 billion by 2034, with a CAGR of 17.5% (source: Global Market Insights Inc.). Investment score 67.4/100 (confidence 0.49). Recommended action: Data Sharing Agreement.