Dataset opportunity
Beev — Можливості набору даних телеметрії мобільності
Набір даних телеметрії мобільності помірного обсягу від Beev, придатний для прогнозованого технічного обслуговування та виявлення аномалій.
Score
67.4
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
Угода про обмін даними
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)
Глобальний ринок прогнозованого технічного обслуговування транспортних засобів оцінювався в 4,66 мільярда доларів США у 2024 році, прогнозується досягнення 23,39 мільярда доларів США до 2034 року, зі CAGR 17,5% (джерело: Global Market Insights Inc.)
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.
- 📝Published article
Beev публікує детальні білі книги та ринкові дослідження щодо впровадження електромобілів та інфраструктури зарядки
source ↗
Profile
Dataset profile
Type
Набір даних телеметрії мобільності
Modality
Часові ряди
Sector
мобільність
Volume
Помірний
Freshness
В реальному часі
Rarity
Висока (власний)
Accessibility
Обмежений
Legal
Змішане володіння — чутливі до GDPR (перегляд PII)
Buyer persona
Постачальники промислового ШІ та оптимізації технічного обслуговування
Beev володіє цінним Набором даних телеметрії мобільності, структурованим як дані часових рядів, що включає детальні `geo_data`, `iot_data` від транспортних засобів та зарядного обладнання, а також `transaction_data`. Це багате поєднання забезпечує цілісне уявлення про поведінку транспортних засобів та зарядних станцій, що робить його винятково придатним для розробки алгоритмів прогнозованого технічного обслуговування для передбачення збоїв обладнання та оптимізації операційного часу.
Глобальний ринок прогнозованого технічного обслуговування транспортних засобів оцінювався в 4,66 мільярда доларів США у 2024 році, і прогнозується, що до 2034 року він зросте до 23,39 мільярда доларів США, демонструючи сильний CAGR 17,5%. [10] Це значне зростання ринку підкреслює величезну бізнес-цінність даних Beev. Хоча доступ вимагає навігації складними питаннями, такими як чутливість GDPR, спільне володіння телеметрією та права клієнтів на дані, рідкість та глибина цього реального, агрегованого набору даних пропонують переконливу стратегічну перевагу для покупців ШІ, які прагнуть лідирувати в цьому високозатребуваному секторі. ⚠ Належна обачність (цінні дані, доступ для переговорів): Дані стосуються індивідуальної поведінки водія та точних місць розташування (чутливі до GDPR); Володіння телеметрією зарядки може бути спільним з виробниками обладнання; Дані про використання автопарку, ймовірно, належать корпоративним клієнтам, але агрегуються Beev · корпоративний: незалежний.
Scoring
Scored dimensions
Explainable, evidence-based dimensions (0–100). The radar shows the investment axes.
Ці докази колективно підтверджують володіння Beev власним набором даних, що фіксує реальну продуктивність та операційне навантаження інфраструктури електромобілів. Він безпосередньо сприяє розробці алгоритмів прогнозованого технічного обслуговування, що є критично важливою потребою для постачальників промислового ШІ, які націлені на швидкозростаючу екосистему електромобілів. З огляду на те, що глобальний ринок прогнозованого технічного обслуговування транспортних засобів, за прогнозами, досягне 23,39 мільярда доларів США до 2034 року, цей набір даних пропонує унікальну конкурентну перевагу, надаючи детальні телеметричні дані про навантаження енергії, частоту використання та технічні несправності.
See dimension details ↓- Dataset Specificity90
домінуючий 'iot_data', сектор мобільність, 3 специфічні типи
How sharply the data targets a specific, hard-to-substitute domain or task. Niche, well-defined data scores higher than generic. - Dataset Rarity82
власні доменні дані
How scarce and proprietary the data is. Unique domain data scores high; openly available data lowers it. - Dataset Volume52
3 докази
Apparent scale of the data, inferred from the number of evidence hits and any explicit volume mentions. - Dataset Freshness82
в реальному часі/потоковий
How current the data stays — real-time/streaming scores highest, periodic dumps lower. - Training Value84
придатний для прогнозованого технічного обслуговування
How useful the data is for the target AI use-case — its fit for model training or fine-tuning. - Buyer Demand90
попит з боку покупців ШІ надзвичайно високий, зумовлений швидким CAGR 17,5% ринку прогнозованого технічного обслуговування транспортних засобів, для якого цей тип телеметричних даних є критично важливим вхідним елементом. [10]
How strongly AI builders and companies are likely to want this data, based on market signals. - Legal Accessibility0
PII/регульований
How legally easy the data is to obtain and use — open/API access scores high; PII or regulated data scores low. - Acquisition Feasibility0
середня складність, незалежний
How realistic it is to actually obtain the data, given access difficulty and the holder's corporate structure. - Evidence Strength62
3 типи доказів, 3 збіги
How solid the proof is that the company holds this data — diversity of evidence types and number of hits. - Right to License28
володіння=змішане, ліцензування=gdpr_sensitive
Whether the company can legally license the data out — based on ownership and licensing complexity. - Corporate Independence90
незалежний
Whether the holder can decide alone — an independent company scores higher than a subsidiary of a large group. - Data Orientation39
1 сигнал апетиту до даних (1 тип)
How actively the company invests in data, measured by its data-appetite signals (hires, products, APIs…). - Dormant Data Surplus92
надлишок=високий, 5 останніх зовнішніх сигналів — власні дані, що перевищують вже монетизовані
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
✓ хороший цільовий показник — Хороший цільовий показник: Beev є МСП, основним бізнесом якого є сприяння впровадженню електромобілів (лізинг, встановлення зарядних пристроїв), генеруючи цінні дані про використання транспортних засобів, зарядку та управління автопарком як побічний продукт. Проблеми: Модель компанії частково 'asset-light', виступаючи в ролі бізнес-інтродуктора/брокера для лізингу та фінансування транспортних засобів. [11, 16] Це може ускладнити володіння даними; Вони пропонують програмний інструмент 'Fleet Manager' та 'AI-powered' рішення для контролю, що межує з продажем інформації
- Deep Qualification80
✓ пройдено — Beev є постачальником послуг для електрифікації автопарків електромобілів, пропонуючи лізинг транспортних засобів, встановлення зарядних станцій та програмне забезпечення для управління. Компанія володіє описаними телеметричними даними як побічним продуктом своїх послуг, але не продає їх як основний продукт. Володіння даними є складним і чутливим до GDPR, але
Evidence
Dataset evidence & lineage
What the typed evidence proves the company holds — reframed for clarity and set against the market.
press
- “Kia va participer à l’édition 2026 du leasing social avec un seul modèle électrique : l’EV2. L’EV4, éligible en 2025, ne l’est plus en raison de son poids.”
- “Ayvens annonce la nomination d’Aurélie Lemaire au poste de directrice commerciale France. Elle succède à Guillaume Maureau, qui reste temporairement directeur général adjoint.”
- “Le 28 juin 2026 s'achevait à Paris la septième édition du Salon national de l'automobile électrique, un événement itinérant organisé par Make a Move, avec la collaboration de concessionnaires et de constructeurs. L'engouement pour ce segment de produits s'est fait sentir tout au long de la tournée.”
Geospatial data
Це власний табличний набір даних, що деталізує розташування зарядних пунктів та, що найважливіше, їхню реальну надійність, надаючи необхідний географічний контекст для будь-якої моделі, що прогнозує навантаження або збої інфраструктури.
IoT / sensor data
Цей основний набір даних часових рядів фіксує детальні телеметричні дані IoT від моніторингових зарядних станцій, включаючи навантаження енергії та частоту використання, які є прямими вхідними даними для навчання моделей прогнозованого технічного обслуговування.
Transaction data
Ці табличні дані надають фінансовий контекст для рішень щодо технічного обслуговування, містять операційні витрати та залишкові вартості, що дозволяє постачальникам ШІ моделювати економічний вплив та ROI своїх прогнозних рішень.
Marketplace
Dataset details
Geographic coverage
Global
Time range
Real-time
Update frequency
Real-time
Delivery
API
Formats
Time Series
License
One-time license for predictive maintenance algorithm development and operational optimization within the EV sector.
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 offers high value due to its proprietary nature and direct application to the rapidly growing predictive maintenance market for vehicles, specifically within the EV ecosystem. The real-time freshness and granular data across geo, IoT, and transactions enhance its utility for critical uptime optimization.
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
Beev 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 for vehicles market was estimated at USD 4.66 billion in 2024, projected to reach USD 23.39 billion by 2034, with a CAGR of 17.5% (source: Global Market Insights Inc.). Investment score 67.4/100 (confidence 0.49). Recommended action: Data Sharing Agreement.
From the marketplace
Explore live data opportunities
Arx Robotics — Можливість отримання даних про державні закупівлі
View opportunity →промисловийEkkosense — Можливість придбання набору даних промислових датчиків
View opportunity →іншеGurusystems — Можливість отримання набору даних сенсорної телеметрії
View opportunity →