Datasetkans
d-nvest — Gelegenheid voor mobiliteitstelemetriedataset
Grote mobiliteitstelemetriedataset van Paua, bruikbaar voor voorspellend onderhoud en anomaliedetectie.
Score
47.5
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
65%
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
Wereldwijde markt voor voorspellend onderhoud van voertuigen groeit van $5,48 miljard in 2025 naar $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.
- 📰press2026-06-25
L'émission du Club Trajectoire Durable - Flottes d’entreprise : l’électrique à l’épreuve du réel
journalauto.com ↗ - 📰press2026-06-25
Royaume-Uni : des experts du climat réclament au gouvernement d'accélérer l’électrification du parc roulant
journalauto.com ↗ - 📰press2026-06-24
Nombreuses offres, petits prix… Citroën d'attaque pour le retour du leasing social
journalauto.com ↗ - 📰press2026-06-24
Avec le Peaq, Skoda veut prolonger son succès électrique
journalauto.com ↗ - 📰press2026-06-24
Virginie de Pierrepont est élue présidente de Mobilians et succède à Francis Bartholomé
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.
Profile
Datasetprofiel
Type
Mobiliteitstelemetriedataset
Modaliteit
Tijdreeks
Sector
mobiliteit
Volume
Groot
Actualiteit
Real-time
Zeldzaamheid
Hoog (propriëtair)
Toegankelijkheid
Beperkt
Juridisch
Gemengd eigendom — GDPR-gevoelig (PII-beoordeling)
Koperspersona
Leveranciers van industriële AI en onderhoudsoptimalisatie
Paua biedt een uitgebreide Mobiliteit Telemetrie Dataset met Time Series data van meer dan 20 elektrische voertuig laadnetwerken. De dataset bevat `transaction_data`, `iot_data`, real-time `geo_data` en `event_streams`, wat een gedetailleerd beeld geeft van laadgedrag en hardwareprestaties. Deze rijke combinatie van bronnen is specifiek gestructureerd om de ontwikkeling van Predictive Maintenance algoritmen mogelijk te maken voor het identificeren en voorspellen van potentiële storingen in laadinfrastructuur en EV-componenten.
De wereldwijde markt voor Automotive Predictive Maintenance vertegenwoordigt een substantiële en snelgroeiende kans, met een verwachte groei van $5,48 miljard in 2025 naar $23,39 miljard in 2034, wat neerkomt op een CAGR van 17,5%. [10] Hoewel toegang tot deze dataset vereist dat sublicentievoorwaarden worden nageleefd en hoge beveiligingsnaleving voor gevoelige PII en locatiedata wordt gehandhaafd, maken de zeldzaamheid en directe toepasbaarheid op deze waardevolle markt het een strategisch bezit voor AI-kopers die een concurrentievoordeel willen opbouwen. [10] ⚠ Zorgvuldigheid (waardevolle data, toegang om te onderhandelen): Aggregeert data van meer dan 20 verschillende laadnetwerken die restrictieve sublicentievoorwaarden kunnen hebben; Bevat gevoelige PII, waaronder thuisadressen van bestuurders voor vergoeding van thuisladen; Real-time telemetrie en locatiedata vereist hoge beveiligingsnaleving · corporate: onafhankelijk.
Scoring
Gescoorde dimensies
Verklaarbare, op bewijs gebaseerde dimensies (0–100). De radar toont de investeringsassen.
Dit bewijs bevestigt dat Paua een propriëtaire stroom van real-time EV laadactiviteit en telemetriegegevens bezit, vastgelegd in openbare, thuis- en werkplekomgevingen. Deze unieke dataset is een cruciaal bezit voor industriële AI-leveranciers die predictive maintenance modellen ontwikkelen voor de snelgroeiende markt voor elektrische voertuigen. Aangezien de wereldwijde sector voor predictive maintenance voor voertuigen naar verwachting zal verviervoudigen tot meer dan $23 miljard tegen 2034, biedt deze data de ruwe brandstof voor algoritmen die fleet management optimaliseren, downtime verminderen en een aanzienlijk marktaandeel veroveren.
See dimension details ↓- Dataset Specificity100
dominant 'iot_data', sector mobiliteit, 4 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 Rarity70
propriëtaire domeindata (open verlaagt zeldzaamheid)
Hoe schaars en eigendomsrechtelijk de data is. Unieke domeindata scoort hoog; openbaar beschikbare data verlaagt dit. - Dataset Volume70
6 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 Value94
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 hoog, gedreven door de snelgroeiende markt voor Predictive Maintenance voor Voertuigen die groeit met een CAGR van 17,5% en rijke, real-world telemetriegegevens vereist voor het ontwikkelen van geavanceerde analysemodellen. [10]
Hoe sterk AI-ontwikkelaars en bedrijven deze data waarschijnlijk willen, gebaseerd op marktsignalen. - Legal Accessibility14
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 Feasibility48
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 Strength89
5 bewijstypes, 6 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 Orientation22
0 data-appetijt signalen (0 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 Audit58
⚠ beoordeling — Paua's kernactiviteit is het verkopen van een softwareplatform, analyse-dashboard en data-API's om bedrijven te helpen bij het beheren van elektrische vloten, waardoor het een verkoper van intelligentie is, geen houder van slapende data. Problemen: Het kernproduct van het bedrijf is het verkopen van intelligentie en data-toegang, wat een expliciete uitsluitingscriterium is.; Paua is een software/data-aggregator, geen bedrijf met een 'echte operationele business' zoals het bezitten van vloten of fysieke laadapparatuur. De data is afkomstig van derden; Het com
- Deep Qualification90
✓ geslaagd — Paua exploiteert een laadplatform voor elektrische voertuigen, waardoor het een houder is van een waardevolle en coherente mobiliteitstelemetriedataset als bijproduct van zijn kernactiviteit. Deze data bevat echter gevoelige PII en is geaggregeerd uit talrijke netwerken, wat aanzienlijke licentie- en nalevingsuitdagingen met zich meebrengt.
Evidence
Datasetbewijs & herkomst
Wat het getypte bewijs aantoont dat het bedrijf bezit — herformuleerd voor duidelijkheid en afgezet tegen de markt.
Downloads / exports
Tabellaire overzichten van contentdownloads tonen directe betrokkenheid met fleet managers, wat een waardevolle bron van leadgeneratie en klantprofilering biedt voor B2B-dienstverleners.
Event streams
Continue time-series event streams leggen real-time laadactiviteit vast over een divers netwerk, en vormen de kern dataset voor het trainen van predictive maintenance algoritmen.
Transaction data
Tabellaire transaction data koppelt voertuiggebruik en bestuurdersactiviteit aan financiële informatie, waardoor modellen mogelijk worden die de totale eigendomskosten en fleet spending optimaliseren.
Geospatial data
Geospatiale data brengt meer dan 93.000 laadpunten in het VK in kaart, wat de essentiële locatiegebaseerde context biedt die nodig is voor netwerkoptimalisatie en route planning modellen.
IoT / sensor data
Time-series IoT data aggregeert laadgebeurtenissen uit meerdere bronnen, waaronder thuis en op het werk, wat duidt op een geavanceerd opvangmechanisme dat essentieel is voor het opbouwen van een complete operationele geschiedenis op voertuigniveau.
Coverage
Scanned sources
Deliverable
Premium dataset report
Paua Mobility Telemetry — a Large mobility telemetry dataset (Time Series modality) in the mobility domain. Primary AI use-case: Predictive Maintenance. Market signal: Global Predictive Maintenance for Vehicles market to grow from $5.48 billion in 2025 to $23.39 billion by 2034, CAGR 17.5% (source: Global Market Insights Inc.). Investment score 47.5/100 (confidence 0.65). Recommended action: Data Sharing Agreement.