Dataset opportunity
Zunder — Gelegenheid voor mobiliteitstelemetriedataset
Matige mobiliteitstelemetriedataset van Zunder, bruikbaar voor voorspellend onderhoud en anomaliedetectie.
Score
74.3
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
56%
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 markt voor voorspellend onderhoud = $9,21 miljard in 2025, CAGR 26,19%.
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
Interoperabiliteitspartnerschappen met Gireve en Hubject die real-time data-uitwisseling vereisen
source ↗
Profile
Dataset profile
Type
Mobility Telemetry Dataset
Modality
Time Series
Sector
mobiliteit
Volume
Gemiddeld
Freshness
Real-time
Rarity
Hoog (propriëtair)
Accessibility
Beperkt
Legal
Eigendom van het bedrijf — GDPR-gevoelig (PII-beoordeling)
Buyer persona
Vendors van Industrial AI & onderhoudsoptimalisatie
Zunder beheert een Mobility Telemetry Dataset gestructureerd als Time Series data, die event_streams, geo_data, iot_data en transaction_data van zijn EV-laadnetwerk bevat. Deze rijke combinatie van operationele, transactionele en sensordata biedt een uitgebreide basis voor het ontwikkelen en trainen van Predictive Maintenance modellen, waardoor hardwarestoringen kunnen worden voorzien en onderhoudsschema's voor laadstations kunnen worden geoptimaliseerd.
De wereldwijde markt voor Predictive Maintenance werd in 2025 gewaardeerd op $9,21 miljard en zal naar verwachting groeien met een CAGR van 26,19%. [10] Hoewel toegang tot de dataset onderworpen is aan GDPR, nationale veiligheidskwesties en mogelijke investeerdersbeperkingen, bieden de zeldzaamheid en diepte van deze operationele data uit de praktijk een significant concurrentievoordeel voor AI-kopers die hoogwaardige voorspellende modellen willen bouwen in een snelgroeiende markt. ⚠ Zorgvuldigheid (waardevolle data, toegang om te onderhandelen): Gebruikersspecifieke laadgeschiedenis is onderworpen aan strikte GDPR PII-beschermingen; Infrastructuurdata kan nationale veiligheids- of netstabiliteitsgevoeligheden hebben; Mogelijke beperkingen op het delen van data van hoofdinvesteerder Mirova (Natixis IM) · corporate: onafhankelijk.
Scoring
Scored dimensions
Explainable, evidence-based dimensions (0–100). The radar shows the investment axes.
Dit bewijs toont aan dat Zunder een zeldzame, propriëtaire dataset van real-world EV-telemetrie bezit van zijn actieve laadnetwerk in Zuid-Europa. De kernkracht van de data zijn de gedetailleerde tijdreekslogboeken van ultrasnelle laad-evenementen, die direct de ontwikkeling van geavanceerde modellen voor voorspellend onderhoud en batterijdegradatie mogelijk maken. Voor Industrial AI-vendors is dit een unieke kans om trainingsdata te verwerven die voldoen aan een kritieke behoefte in de snelgroeiende wereldwijde markt voor voorspellend onderhoud, die naar verwachting $9,21 miljard zal bereiken tegen 2025.
See dimension details ↓- Dataset Specificity100
dominant 'iot_data', sector mobiliteit, 4 specifieke typen
How sharply the data targets a specific, hard-to-substitute domain or task. Niche, well-defined data scores higher than generic. - Dataset Rarity94
propriëtaire domeindata
How scarce and proprietary the data is. Unique domain data scores high; openly available data lowers it. - Dataset Volume58
4 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 Value94
geschikt voor voorspellend onderhoud
How useful the data is for the target AI use-case — its fit for model training or fine-tuning. - Buyer Demand90
AI-kopersvraag is hoog, gedreven door de snelle groei van de markt voor voorspellend onderhoud, die naar verwachting met 26,19% CAGR zal groeien. [10]
How strongly AI builders and companies are likely to want this data, based on market signals. - Legal Accessibility0
PII/gereguleerd
How legally easy the data is to obtain and use — open/API access scores high; PII or regulated data scores low. - Acquisition Feasibility0
gemiddelde moeilijkheidsgraad, onafhankelijk
How realistic it is to actually obtain the data, given access difficulty and the holder's corporate structure. - Evidence Strength74
4 bewijstypen, 4 hits
How solid the proof is that the company holds this data — diversity of evidence types and number of hits. - Right to License62
eigendom=bedrijfseigendom, licentieverlening=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 typen)
How actively the company invests in data, measured by its data-appetite signals (hires, products, APIs…). - Dormant Data Surplus92
overschot=hoog — propriëtaire 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 Audit67
✓ goed doelwit — Zunder is een goed doelwit omdat het een groot fysiek EV-laadnetwerk exploiteert, waardevolle propriëtaire telemetriedata genereert als bijproduct, maar zijn bestaande SaaS-platform voor laadbeheer van derden duidt op een gedeeltelijke datamonetisatiestrategie die al aanwezig is, waardoor het potentieel voor 'slapende data' wordt verminderd. Kwesties: Het bedrijf biedt een 'SaaS-platform' om 'uw elektrische laadpunten te beheren en te monetiseren', wat suggereert dat ze al bezig zijn met de verkoop van software; Hun verklaarde doel is om 'tegen 2025 meer dan 40.000 laadpunten via zijn platform te beheren', wat 10 keer het aantal is dat ze van plan zijn te bezitten, wat een sterke focus aangeeft; Het bedrijf is opgericht met het ontwerpen van software voor laadpuntbeheer voordat het fysieke netwerk werd gebouwd, dus data/software is de kern van hun DNA, niet alleen een
- Deep Qualification90
✓ geslaagd — Zunder is een datahouder die zijn eigen EV-laadnetwerk exploiteert en een SaaS-platform verkoopt aan andere operators, waardoor een rijke telemetriedataset als bijproduct wordt gegenereerd. Een financiering van €225 miljoen in juli 2024 om massale expansie te financieren, maakt het een primair doelwit, hoewel de data een mix is van propriëtaire en klant-eigendom, en onderworpen is aan GDPR.
Evidence
Dataset evidence & lineage
What the typed evidence proves the company holds — reframed for clarity and set against the market.
IoT / sensor data
Deze dataset bevat gedetailleerde, real-time tijdreeksdata die de elektrische prestaties van laadapparatuur vastleggen, waaronder stroomlevering en spanningsschommelingen, wat essentieel is voor het voorspellen van componentstoringen.
Event streams
Het bevat gedetailleerde technische gebeurtenislogboeken die documenteren hoe verschillende EV-modellen reageren op ultrasnel laden, wat waardevolle grondwaarheid biedt voor het trainen van AI-modellen die batterijdegradatie voorspellen.
Geospatial data
De dataset biedt tabulaire data met hoge resolutie over EV verkeersstromen en gebruikspatronen van stations, waardoor kopers de operationele belasting in de praktijk kunnen modelleren en onderhoudslogistiek kunnen optimaliseren.
Transaction data
Het biedt geaggregeerde transactionele data die laadfrequentie en energieverbruik per voertuigtype gedetailleerd beschrijven, wat cruciale context toevoegt aan gebruikspatronen voor nauwkeurigere voorspellende modellering.
Marketplace
Dataset details
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
Zunder 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 Market = $9.21B in 2025, CAGR 26.19% (source: Precedence Research). Investment score 74.3/100 (confidence 0.56). Recommended action: Data Sharing Agreement.
From the marketplace
Explore live data opportunities
Deringer — Mogelijkheid voor Dataset met Regelgevende Documenten
View opportunity →mobiliteitQuicargo — Mobiliteits- en Geospatiale Dataset Mogelijkheid
View opportunity →mobiliteitInterstatecompliancegroup — Mogelijkheid voor dataset met inspectierapporten
View opportunity →