Dataset opportunity
Sparkcharge — Gelegenheid voor mobiliteitstelemetriedataset
Matige mobiliteitstelemetriedataset van Sparkcharge, bruikbaar voor voorspellend onderhoud en anomaliedetectie.
Score
76.1
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
Acquire
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
De wereldwijde markt voor voorspellend onderhoud van voertuigen wordt geprojecteerd op $12,3 miljard in 2033, met een groei op een CAGR van 20,5% (2026-2033). [15]
Recent dated external facts that triggered this opportunity — auditable provenance.
- 📰press2026-06-12
Renaut, Stellantis et Volkswagen unissent leurs voix pour infléchir le "Made in Europe"
journalauto.com ↗ - 📰press2026-06-12
Véhicule de fonction : les règles du jeu se précisent pour les modèles électriques écoscorés
journalauto.com ↗ - 📰press2026-06-12
Bornes : une autre association alerte sur l’opacité tarifaire de la recharge
journalauto.com ↗ - 📰press2026-06-11
Distribution automobile : l’heure délicate des successions familiales
journalauto.com ↗ - 📰press2026-06-11
Stellantis dope une Charger avec une batterie solide
journalauto.com ↗
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.
Profile
Dataset profile
Type
Mobiliteitstelemetriedataset
Modality
Tijdreeks
Sector
mobiliteit
Volume
Matig
Freshness
Real-time
Rarity
Hoog (propriëtair)
Accessibility
Gedeeltelijk
Legal
Eigendom van het bedrijf — schoon om te licentiëren
Buyer persona
Leveranciers van Industriële AI & onderhoudsoptimalisatie
Sparkcharge beschikt over een waardevolle Mobiliteitstelemetriedataset, gepresenteerd als een Tijdreeks modaliteit. Deze dataset wordt rechtstreeks gegenereerd uit Sparkcharge's propriëtaire fysieke hardware, de Roadie en PowerHub systemen, en legt real-world `event_streams`, `geo_data` en `iot_data` vast. De kernkracht voor de Voorspellend Onderhoud use case ligt in de hoog-resolutie batterijontlading en gezondheidstelemetrie die is verzameld over een divers scala aan EV-modellen, wat een rijke basis biedt voor het ontwikkelen en trainen van voorspellende algoritmen.
De wereldwijde markt voor Voorspellend Onderhoud van Voertuigen wordt geprojecteerd op $12,3 miljard in 2033, met een groei op een CAGR van 20,5%. [15] Hoewel toegang tot deze dataset onderhandeling vereist, aangezien een deel al wordt gebruikt voor de operationele optimalisatie van SparkAI, onderstreept deze complexiteit de zeldzaamheid en strategische waarde ervan. De unieke oorsprong en gedetailleerde telemetrie van de dataset bieden een duidelijk concurrentievoordeel voor een AI-koper die een superieure voorspellende onderhoudsoplossing wil bouwen in een snelgroeiende markt. [15] ⚠ Zorgvuldigheid (waardevolle data, onderhandelbare toegang): Data wordt gegenereerd door propriëtaire fysieke hardware (Roadie, PowerHub); SparkAI gebruikt al een deel van de data voor operationele optimalisatie; Dataset bevat hoog-resolutie batterijontlading en gezondheidstelemetrie over diverse EV-modellen · corporate: onafhankelijk.
Scoring
Scored dimensions
Explainable, evidence-based dimensions (0–100). The radar shows the investment axes.
Het bewijs van Sparkcharge toont eigendom aan van een grootschalige, propriëtaire dataset die miljoenen on-demand elektrische voertuiglaadgebeurtenissen vastlegt. Deze unieke tijdreeks en telemetrie data is een kritieke troef voor AI-leveranciers die voorspellende onderhoudsmodellen bouwen voor EV batterijen en laadapparatuur. In een markt voor voorspellend onderhoud van voertuigen die naar verwachting meer dan $12 miljard zal bedragen, biedt deze dataset de real-world signalen die nodig zijn om batterijdegradatie te voorspellen, fleet operaties te optimaliseren en hoogwaardige AI-oplossingen te creëren.
See dimension details ↓- Dataset Specificity90
dominant 'iot_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 Rarity82
propriëtaire domeindata
How scarce and proprietary the data is. Unique domain data scores high; openly available data lowers it. - Dataset Volume52
3 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 Voorspellend Onderhoud
How useful the data is for the target AI use-case — its fit for model training or fine-tuning. - Buyer Demand85
De markt voor voorspellend onderhoud in de auto-industrie, die fundamenteel afhankelijk is van mobiliteitstelemetriedata, zal naar verwachting groeien met een robuuste CAGR van 23,9% tussen 2023 en 2033, wat duidt op een zeer sterke en toenemende kopersvraag.
How strongly AI builders and companies are likely to want this data, based on market signals. - Legal Accessibility50
beperkt/onbekend
How legally easy the data is to obtain and use — open/API access scores high; PII or regulated data scores low. - Acquisition Feasibility30
gemiddelde moeilijkheidsgraad, onafhankelijk
How realistic it is to actually obtain the data, given access difficulty and the holder's corporate structure. - Evidence Strength62
3 bewijstypes, 3 hits
How solid the proof is that the company holds this data — diversity of evidence types and number of hits. - Right to License92
eigendom=bezit, licentieverlening=schoon
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 Orientation56
2 databehoefte signalen (2 types)
How actively the company invests in data, measured by its data-appetite signals (hires, products, APIs…). - Dormant Data Surplus92
overschot=hoog, 5 recente externe signalen — propriëtaire data buiten wat al gemonetiseerd is
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 Audit83
⚠ beoordeling — De kernactiviteit van SparkCharge is de verkoop van mobiele EV-laadapparatuur en een gebundelde 'Charging-as-a-Service' (CaaS) die een softwareplatform voor het beheer van laadoperaties omvat, waardoor het een verkoper van intelligentie is en een slechte match. Problemen: Het primaire product van het bedrijf is 'Charging-as-a-Service' (CaaS), een gebundeld aanbod van hardware, energie en software. [3, 9, 12]; Het CaaS-aanbod omvat een softwareplatform met real-time monitoring, data-inzichten en geautomatiseerde rapportage
Evidence
Dataset evidence & lineage
What the typed evidence proves the company holds — reframed for clarity and set against the market.
IoT / sensor data
De dataset bevat gedetailleerde IoT sensorteletrie van de mobiele laadapparatuur van het bedrijf, wat direct bewijs levert van energielevering en batterijgezondheid voor het modelleren van componentprestaties.
Event streams
Dit bewijs bevestigt een grootschalige event stream met meer dan 6,3 miljoen kWh geleverd, waaronder waardevolle voertuigspecifieke laadprofielen en gebruispatronen die essentieel zijn voor het trainen van robuuste AI-modellen.
Geospatial data
De dataset bevat tabulaire geospatiale data die precies aangeeft waar en wanneer vlootvoertuigen off-grid opladen nodig hebben, waardoor modellen energiebehoefte kunnen voorspellen en logistiek kunnen optimaliseren.
Marketplace
Dataset details
Geographic coverage
Global
Time range
Rolling 12 months
Update frequency
Real-time
Delivery
API
Formats
JSON, Time Series
License
One-time license for predictive maintenance model development and training, with restrictions on redistribution of raw data.
Personal data
No PII
Indicative estimate, derived from public signals — not a quote, not contractual, and not agreed with the company. Is this your company? Correct it.
This dataset's value is driven by its high-resolution, proprietary EV battery telemetry, crucial for the rapidly growing predictive maintenance market. The real-time freshness and exclusive nature of this data, sourced directly from hardware, position it as a premium asset.
Detailed schema & sample available on access request.
Want this data?
Request access — we broker a secure deal room. Operator-reviewed, no automatic sharing.
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
Sparkcharge Mobility Telemetry — a Moderate mobility telemetry dataset (Time Series modality) in the mobility domain. Primary AI use-case: Predictive Maintenance. Market signal: Global Vehicle Predictive Maintenance market is projected to reach $12.3 billion by 2033, growing at a CAGR of 20.5% (2026-2033). [15]. Investment score 76.1/100 (confidence 0.49). Recommended action: Acquire.
From the marketplace
Explore live data opportunities
Geotechnics — Industrial Operations Dataset Opportunity
View opportunity →industrieelSensoneo — Kennisbank Dataset Mogelijkheid
View opportunity →overigFoodforensics — Gelegenheid voor Kennisbank Dataset
View opportunity →Data Academy
Learn before you deal
- Koop zeldzame, conforme data3 min read
- Zijn uw gegevens geld waard?3 min read
- Hoeveel is een dataset waard?3 min read