Datasetkans
Mapon — Kans voor Mobiliteitstelemetrie Dataset
Grote mobiliteitstelemetrie dataset in bezit van Mapon, bruikbaar voor Voorspellend Onderhoud en Anomaliendetectie.
Score
75.8
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
83%
Actie
Gegevensdelingsakkoord
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
$$$ — hoge vraag van AI-kopers
Recente gedateerde externe feiten die deze kans hebben getriggerd — controleerbare herkomst.
- 📰press2026-06-05
Black Marker, Magnetic Signs, and Peeling Decals: Here Is What 49 CFR 390.21 Actually Requires.
freightwaves.com ↗ - 📰press2026-06-04
A Driver’s Paper Logs Said He Was in One Place. A Roadside Camera Network Said Otherwise. Welcome to the New Era of Trucking Enforcement.
freightwaves.com ↗ - 📰press2026-06-04
FMCSA responds 2X to ongoing problems with Motus rollout
freightwaves.com ↗ - 📰press2026-06-04
Trucking is driving double-digit growth for this rail freight category
freightwaves.com ↗ - 📰press2026-06-04
FedEx partner airline says Caribbean service at risk without FAA waiver
freightwaves.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.
Profile
Datasetprofiel
Type
Mobiliteitstelemetrie Dataset
Modaliteit
Tijdreeksen
Sector
mobiliteit
Volume
Groot
Actualiteit
Realtime
Zeldzaamheid
Gemiddeld
Toegankelijkheid
Gedeeltelijk
Juridisch
Gemengd eigendom — AVG-gevoelig (PII-beoordeling)
Koperspersona
Industriële AI- en onderhoudsoptimalisatieleveranciers
Openbare websignalen wijzen erop dat Mapon (mobiliteitssector) een dataset voor mobiliteitstelemetrie (tijdreeksen) bezit. Gedetecteerd via api, downloads, event_streams, image_collection, iot_data bewijs uit 6 bronnen. Dominant bewijs: iot_data. ⚠ Due diligence (waardevolle data, toegang tot onderhandelen): Data-eigendom is gemengd, met ruwe data afkomstig van voertuigen/activa van klanten.; Dataset bevat AVG-gevoelige persoonlijke informatie, inclusief chauffeursgegevens (locatie, routes, rijgedrag, rijbewijsnummers).; Het bedrijf is een dochteronderneming van Draugiem Group, wat de complexiteit van datalicentiebesprekingen kan vergroten. · corporate: dochteronderneming van Draugiem Group.
Scoring
Gescoorde dimensies
Verklaarbare, op bewijs gebaseerde dimensies (0–100). De radar toont de investeringsassen.
Dit bewijs toont gezamenlijk aan dat Mapon uitgebreide tijdreeks mobiliteitstelemetriedata bezit, inclusief realtime voertuiglocaties, gedetailleerde historische ritinformatie, en gedetailleerde rijgedrag-statistieken zoals snelheid en rijgewoonten, direct afkomstig van GPS-trackingsystemen en digitale tachografen. Deze rijke, continue datastroom is precies wat Industriële AI en leveranciers van onderhoudsoptimalisatie dringend zoeken voor het ontwikkelen van geavanceerde voorspellende onderhoudsmodellen, waardoor ze storingen van apparatuur kunnen voorspellen en vlootoperaties kunnen optimaliseren in een markt met een hoge vraag naar dergelijke bruikbare inzichten.
See dimension details ↓- Dataset Specificity90
dominant 'iot_data', sector mobiliteit, 3 specifieke typen
Hoe scherp de data een specifiek, moeilijk te vervangen domein of taak target. Niche, goed gedefinieerde data scoort hoger dan generieke data. - Dataset Rarity58
propriëtaire domeindata (open verlaagt zeldzaamheid)
Hoe schaars en eigendomsrechtelijk de data is. Unieke domeindata scoort hoog; openbaar beschikbare data verlaagt dit. - Dataset Volume100
15 bewijstreffers
Schijnbare schaal van de data, afgeleid uit het aantal bewijstreffers en eventuele expliciete volumevermeldingen. - Dataset Freshness82
realtime/streaming
Hoe actueel de data blijft — real-time/streaming scoort het hoogst, periodieke dumps lager. - Training Value84
geschikt voor Voorspellend Onderhoud
Hoe nuttig de data is voor de beoogde AI-gebruikscase — de geschiktheid voor modeltraining of fine-tuning. - Buyer Demand92
De AI-gestuurde markt voor voorspellend onderhoud, die afhankelijk is van mobiliteitstelemetriedata, zal naar verwachting groeien met een samengesteld jaarlijks groeipercentage (CAGR) van 39.5% van 2025 tot 2032.
Hoe sterk AI-ontwikkelaars en bedrijven deze data waarschijnlijk willen, gebaseerd op marktsignalen. - Legal Accessibility60
open/API-toegang
Hoe juridisch eenvoudig de data te verkrijgen en te gebruiken is — open/API-toegang scoort hoog; PII of gereguleerde data scoort laag. - Acquisition Feasibility69
gemiddelde moeilijkheidsgraad, dochteronderneming van Draugiem Group
Hoe realistisch het is om de data daadwerkelijk te verkrijgen, gezien de moeilijkheidsgraad van toegang en de bedrijfsstructuur van de houder. - Evidence Strength100
5 bewijstypen, 15 treffers
Hoe solide het bewijs is dat het bedrijf deze data bezit — diversiteit van bewijstypen en aantal treffers. - Right to License28
eigendom=gemengd, licentieverlening=AVG-gevoelig
Of het bedrijf de data legaal kan licentiëren — gebaseerd op eigendom en licentiecomplexiteit. - Corporate Independence50
dochteronderneming van Draugiem Group
Of de houder zelfstandig kan beslissen — een onafhankelijk bedrijf scoort hoger dan een dochteronderneming van een grote groep. - Data Orientation22
0 data-appetijt signalen (0 typen)
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 die verder gaat dan wat al is gemonetiseerd
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 Audit92
✓ goed doelwit — Mapon is een sterk doelwit als een SaaS-bedrijf voor wagenparkbeheer dat uitgebreide, waardevolle mobiliteitstelemetriedata verzamelt als bijproduct van zijn activiteiten, die het momenteel niet als een ruw dataproduct aan externe kopers verkoopt.
Evidence
Datasetbewijs & herkomst
Wat het getypte bewijs aantoont dat het bedrijf bezit — herformuleerd voor duidelijkheid en afgezet tegen de markt.
IoT / sensor data
Dit kernbewijs toont Mapon's eigendom van rijke tijdreeks telemetriedata, inclusief realtime voertuiglocaties, historische ritdata en gedetailleerde chauffeursactiviteiten zoals rijtijd en pauzes, essentieel voor voorspellende analyses en operationele inzichten.
Downloads / exports
Dit bewijs bevestigt dat Mapon tabeldata levert, afgeleid van tachograaf downloads op afstand, met historische ritinformatie, chauffeursactiviteit en data die nuttig is voor compliance en brandstofbeheer, wat zeer waardevol is voor operationele efficiëntie en kostenoptimalisatie.
API access
Dit geeft aan dat Mapon een multimodale API aanbiedt voor naadloze integratie, waardoor programmatische toegang tot voertuigdata, boekingsfunctionaliteiten en geplande rapporten mogelijk is, wat cruciaal is voor AI-kopers die efficiënte data-invoer in hun platforms zoeken.
Event streams
Dit specifieke bewijs benadrukt Mapon's vermogen om tijdreeksdata over rijgedrag te monitoren en te leveren, inclusief rijgewoonten, snelheid en richting, wat cruciaal is voor veiligheidsanalyse, efficiëntieverbeteringen en voorspellende onderhoudsmodellering.
Image collection
Dit toont Mapon's aanvullende vermogen om visuele data te verzamelen via wagenparkcamerasystemen, wat aanvullende inzichten biedt voor uitgebreid wagenparkbeheer en mogelijk multimodale AI-toepassingen verrijkt.
Coverage
Scanned sources
Deliverable
Premium dataset report
Mapon Mobility Telemetry — a Large mobility telemetry dataset (Time Series modality) in the mobility domain. Primary AI use-case: Predictive Maintenance. Market signal: $$$ — high AI buyer demand. Investment score 75.8/100 (confidence 0.83). Recommended action: Data Sharing Agreement.