Dataset opportunity
Fillipfleet — Transactiedataset Mogelijkheid
Gemiddeld transactiedataset in bezit van Fillipfleet, bruikbaar voor Aanbevelingsmodellen en Fraudedetectie.
Score
45
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
58%
Action
Data Sharing Agreement
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)
Wereldwijde vlootbeheermarkt = $27 miljard in 2025, CAGR 16,9%.
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.
- 🤝Data partnership
Integratie met Geotab en Samsara voor real-time data synchronisatie
source ↗
Profile
Dataset profile
Type
Transactiedataset
Modality
Tabulair
Sector
mobiliteit
Volume
Gemiddeld
Freshness
Real-time
Rarity
Medium
Accessibility
Beperkt
Legal
Gemengd eigendom — GDPR-gevoelig (PII-beoordeling)
Buyer persona
AI-teams voor E-commerce & personalisatie
Fillipfleet bezit een rijk Transactiedataset in Tabulair formaat, dat `transaction_data`, `geo_data` en `iot_data` integreert uit zijn uitgebreide vlootoperaties. Deze gelaagde data, inclusief bewijs van downloads en telematica-systemen zoals Geotab en Samsara, is specifiek gestructureerd om geavanceerde Aanbevelingsmodellen aan te drijven, waardoor voorspellingen over rijgedrag, routeoptimalisatie en brandstofefficiëntie mogelijk zijn.
De waarde van deze data wordt onderstreept door de wereldwijde vlootbeheermarkt, die in 2025 werd gewaardeerd op $27 miljard en naar verwachting zal groeien met een CAGR van 16,9%. [3] Ondanks toegangscomplexiteiten zoals gevoelige PII, gedeeld klantbezit en rechten van derden, maken de zeldzaamheid en diepte van dit geïntegreerde dataset het zeer waardevol voor AI-kopers die een concurrentievoordeel zoeken in deze grote en snelgroeiende markt. [3] ⚠ Zorgvuldigheid (waardevolle data, onderhandelbare toegang): Data bevat gevoelige financiële transacties en PII van chauffeurs die strikte anonimisering vereisen.; Eigendom is gedeeld met vlootklanten, wat specifieke dataverwerkingsovereenkomsten vereist voor secundair gebruik.; Integratie met telematica van derden (Geotab, Samsara) kan rechten van derden met betrekking tot data inhouden. · corporate: onafhankelijk.
Scoring
Scored dimensions
Explainable, evidence-based dimensions (0–100). The radar shows the investment axes.
Dit bewijs toont aan dat Fillipfleet een eigen dataset van commerciële transacties bezit, die gedetailleerde brandstofgegevens en voertuiglocatie koppelt aan specifieke chauffeur- en voertuig-ID's. Deze data biedt een uniek inzicht in koopgedrag binnen de snelgroeiende vlootbeheermarkt van $27 miljard. Voor AI-teams ontsluit dit krachtige aanbevelingsmodellen door aankoopgedrag op de weg en commerciële intenties te onthullen, ver voorbij typische consumentendata, wat een zeldzame kans vertegenwoordigt om modellen te trainen op een waardevolle B2B-transactiegraaf.
See dimension details ↓- Dataset Specificity90
dominant 'transaction_data', sector mobiliteit, 3 specifieke types
How sharply the data targets a specific, hard-to-substitute domain or task. Niche, well-defined data scores higher than generic. - Dataset Rarity58
eigen domeindata (open verlaagt zeldzaamheid)
How scarce and proprietary the data is. Unique domain data scores high; openly available data lowers it. - Dataset Volume64
5 bewijspunten
Apparent scale of the data, inferred from the number of evidence hits and any explicit volume mentions. - Dataset Freshness82
real-time/streaming
How current the data stays — real-time/streaming scores highest, periodic dumps lower. - Training Value84
geschikt voor Aanbevelingsmodellen
How useful the data is for the target AI use-case — its fit for model training or fine-tuning. - Buyer Demand85
AI-kopersvraag is sterk, gedreven door de behoefte aan eigen data om een voordeel te behalen in de snelgroeiende vlootbeheermarkt, die naar verwachting zal uitbreiden met een CAGR van 16,9%. [3]
How strongly AI builders and companies are likely to want this data, based on market signals. - Legal Accessibility14
open/API-toegang
How legally easy the data is to obtain and use — open/API access scores high; PII or regulated data scores low. - Acquisition Feasibility48
gemiddelde moeilijkheidsgraad, onafhankelijk
How realistic it is to actually obtain the data, given access difficulty and the holder's corporate structure. - Evidence Strength77
4 bewijstypes, 5 hits
How solid the proof is that the company holds this data — diversity of evidence types and number of hits. - Right to License28
eigendom=gemengd, licentie=gdpr_gevoelig
Whether the company can legally license the data out — based on ownership and licensing complexity. - Corporate Independence90
onafhankelijk
Whether the holder can decide alone — an independent company scores higher than a subsidiary of a large group. - Data Orientation39
1 datasignalen (1 type)
How actively the company invests in data, measured by its data-appetite signals (hires, products, APIs…). - Dormant Data Surplus92
overschot=hoog — eigen data bovenop wat al wordt gemonetiseerd
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 Audit50
⚠ beoordeling — De kernactiviteit van Fillipfleet is het verkopen van een fintech-softwareplatform voor vlootkostenbeheer, niet het exploiteren van een vloot, waardoor het een slecht doelwit is omdat het al intelligentie uit data verkoopt. Problemen: Het kernproduct van het bedrijf is een SaaS/Fintech-applicatie voor het beheer van brandstofuitgaven, wat een vorm is van het verkopen van intelligentie/analyses. [3, 5, 17]; Het exploiteert geen eigen vloot of fysiek bedrijf dat data genereert als bijproduct; het biedt een tool voor andere bedrijven die dat wel doen. [2, 19]; Het bedrijf wordt expliciet beschreven als een 'fintechbedrijf' en zijn product als een 'krachtig betalingsplatform' en 'digitale tankkaart en beheer van voertuiguitgaven'.
- Deep Qualification80
✓ geslaagd — Fillip Fleet is een data_houder, die een digitaal tankkaartplatform biedt dat als bijproduct een rijke transactiedataset genereert. Hoewel de data coherent is met het bedrijf en een recente Amerikaanse expansie een trigger biedt, is het eigendom van de data gemengd met klanten, en het recht om door te verkopen is onduidelijk en gecompliceerd door PII, wat aanzienlijke toegangshindernissen creëert.
Evidence
Dataset evidence & lineage
What the typed evidence proves the company holds — reframed for clarity and set against the market.
Transaction data
Het bedrijf legt gedetailleerde transactiedata vast, inclusief aankoopdetails en context, die granulair genoeg is om geautomatiseerde fraudedetectiesystemen aan te drijven en commerciële uitgaven te analyseren.
Downloads / exports
Dit bewijs duidt op een actieve gebruikersbasis die via een eigen mobiele app betrokken is, wat een consistente bron van gebruikersacquisitie en betrokkenheidsdata biedt voor cohortanalyse.
Geospatial data
Dit bevestigt dat de dataset geolocatiegegevens bevat die direct aan transacties zijn gekoppeld, waardoor de analyse van bewegingspatronen en locatiegebaseerd koopgedrag mogelijk is.
IoT / sensor data
De dataset bevat gestructureerde, tijdreeks IoT-data zoals digitale bonnen, transactielogs en voertuig-ID-tags, wat een rijke feed biedt voor het modelleren van het gedrag van individuele activa.
Marketplace
Dataset details
Detailed schema & sample available on access request.
Coverage
Scanned sources
Deliverable
Premium dataset report
Fillipfleet Transaction — a Moderate transaction dataset (Tabular modality) in the mobility domain. Primary AI use-case: Recommendation Models. Market signal: Global fleet management market = $27 Billion in 2025, CAGR 16.9% (source: Global Market Insights Inc.). Investment score 45.0/100 (confidence 0.58). Recommended action: Data Sharing Agreement.
From the marketplace
Explore live data opportunities
Neocis — Mogelijkheid voor medische beeldvormingsdataset
View opportunity →mobiliteitQuicargo — Mobiliteits- en Geospatiale Dataset Mogelijkheid
View opportunity →detailhandelJamesandjames — Mogelijkheid voor Event Stream Dataset
View opportunity →