Можливість набору даних
d-nvest — Можливість придбання набору даних про мобільні події
Набір даних про мобільні події помірної інтенсивності від Envo Logistics, придатний для прогнозування та виявлення аномалій.
Бал
68.7
Бал (0–100) поєднує зважені виміри — рідкість набору даних, цінність для навчання, попит покупців, сила доказів та право на ліцензування. 70+ означає готовність до угоди. Дивіться оцінені виміри нижче для детального розбору.Впевненість
42%
Дія
Придбати
Рекомендована структура угоди для цього набору даних: Придбання (повний викуп), Ліцензія (платні права на використання), Угода про обмін даними (контрольований доступ, без передачі права власності), Партнерство (спільна розробка) або Програма анотації (маркування). Вибрано на основі власності даних, складності ліцензування та доступності.Ринок
Глобальний ринок аналітики ланцюгів постачання оцінювався в 6,12 мільярда доларів США у 2022 році, прогнозується зростання на 17,8% CAGR (2023-2030) (джерело: Grand View Research). [1]
Недавні датовані зовнішні факти, що спричинили цю можливість — перевіряється походження.
- 📰press2026-07-01
Grégory Viollet, WTW NSA : "Nous aimerions signer avec d'autres constructeurs"
journalauto.com ↗ - 📰press2026-07-01
Le mur de 2030 se construira sur le marché de l'occasion
journalauto.com ↗ - 📰press2026-06-30
GM invests $275M in Tennessee plant
supplychaindive.com ↗ - 📰press2026-06-30
La Leapmotor T03 sera produite en Italie avec les futures Citroën 2CV et Fiat Pandina
journalauto.com ↗ - 📰press2026-06-30
Jean-Philippe Imparato et Stellantis, c'est fini
journalauto.com ↗
Lineage
Як було отримано цю можливість
Ланцюжок, орієнтований на сигнали, від початку до кінця: недавні зовнішні сигнали → кваліфікована ніша → визначений власник даних → перевірка сайту → оцінена можливість. Кожна можливість є пояснюваною.
Конкретні докази того, що ця компанія активно дбає про дані — чому вона готова до кімнати угод.
- ✨Signal
Фокус на технологічно-орієнтованому виконанні та системах відстеження в реальному часі
джерело ↗
Profile
Профіль набору даних
Тип
Набір даних про мобільні події
Модальність
Часові ряди
Сектор
мобільність
Обсяг
Помірний
Актуальність
В реальному часі
Рідкість
Висока (пропрієтарний)
Доступність
Обмежений
Юридичний
Належить компанії — права на ліцензування потребують уточнення
Портрет покупця
Кількісні фонди та команди ШІ для прогнозування попиту
Envo Logistics надає Набір даних мобільних подій (Mobility Event Dataset), структурований як дані часових рядів (Time Series), отримані з пропрієтарних `event_streams` та `geo_data`. Цей набір даних фіксує детальні послідовності подій та географічні координати з масштабних логістичних операцій, що робить його винятково придатним для прогнозних (Forecasting) застосувань на основі ШІ, таких як прогнозування часу доставки, оптимізація маршрутів та планування попиту.
Цінність цих даних підкреслюється глобальним ринком аналітики ланцюгів постачання (Supply Chain Analytics), який оцінювався в 6,12 мільярда доларів США у 2022 році та, за прогнозами, зросте на 17,8% CAGR. [1] Цей ринок з високим темпом зростання підкреслює стратегічну важливість та рідкість детальних операційних даних для створення прогнозного ШІ. Хоча доступ вимагає подолання певних складнощів, включаючи пропрієтарний характер операційних даних, необхідність анонімізації персональних даних (PII) з записів про доставку та можливі пункти контрактів з клієнтами, цінність активу для побудови конкурентоспроможних прогнозних моделей робить його привабливим об'єктом для придбання. ⚠ Належна обачність (цінні дані, можливість переговорів): Операційні дані є пропрієтарними, але записи про доставку містять персональні дані (імена/адреси), які потребують анонімізації.; Контракти з клієнтами можуть містити пункти щодо використання метаданих відвантаження. · корпоративний: незалежний.
Scoring
Оцінені виміри
Пояснювані, засновані на доказах виміри (0–100). Радар показує інвестиційні осі.
Ці докази підтверджують, що Envo Logistics володіє пропрієтарним набором даних, що деталізує як логістику в дорозі (in-transit), так і операційну ефективність на складі (in-warehouse). Це поєднання показників ефективності доставки в реальному часі та детальних показників запасів забезпечує потужний сигнал для прогнозних моделей. Кількісні фонди та команди з прогнозування попиту (demand-forecasting) можуть використовувати ці дані для прогнозування вузьких місць у ланцюгах постачання та економічної активності, отримуючи критичну перевагу на глобальному ринку аналітики ланцюгів постачання, який, за прогнозами, зростатиме майже на 18% щорічно. Рідкість та глибина цих даних часових рядів (time-series) роблять їх високоцінним активом для будь-якої стратегії, керованої ШІ.
See dimension details ↓- Dataset Specificity78
домінуючий 'event_streams', сектор мобільність, 2 специфічні типи
Наскільки точно дані націлені на конкретну, важкозамінну область або завдання. Нішеві, чітко визначені дані оцінюються вище, ніж загальні. - Dataset Rarity70
пропрієтарні доменні дані
Наскільки рідкісними та власницькими є дані. Унікальні дані домену оцінюються високо; загальнодоступні дані знижують оцінку. - Dataset Volume46
2 докази
Очевидний масштаб даних, виведений з кількості збігів доказів та будь-яких явних згадок обсягу. - Dataset Freshness82
в реальному часі/потоковий
Наскільки актуальними залишаються дані — дані в реальному часі/потокові оцінюються найвище, періодичні вивантаження нижче. - Training Value74
придатний для прогнозування
Наскільки корисні дані для цільового випадку використання ШІ — їх придатність для навчання моделі або тонкого налаштування. - Buyer Demand90
попит з боку покупців ШІ високий, зумовлений швидким зростанням ринку аналітики ланцюгів постачання, який розширюється на 17,8% CAGR, оскільки компанії все більше шукають прогнозну інформацію з логістичних даних. [1]
Наскільки сильно розробники ШІ та компанії, ймовірно, захочуть ці дані, на основі ринкових сигналів. - Legal Accessibility28
обмежений/невідомий
Наскільки юридично легко отримати та використовувати дані — відкритий доступ/доступ через API оцінюється високо; PII або регульовані дані оцінюються низько. - Acquisition Feasibility44
низька складність, незалежний
Наскільки реалістично фактично отримати дані, враховуючи складність доступу та корпоративну структуру власника. - Evidence Strength50
2 типи доказів, 2 збіги
Наскільки вагомим є доказ того, що компанія володіє цими даними — різноманітність типів доказів та кількість збігів. - Right to License70
власність=належить, ліцензування=права неясні
Чи може компанія законно ліцензувати дані — на основі власності та складності ліцензування. - Corporate Independence90
незалежний
Чи може власник вирішувати самостійно — незалежна компанія оцінюється вище, ніж дочірня компанія великої групи. - Data Orientation39
1 сигнал апетиту до даних (1 тип)
Наскільки активно компанія інвестує в дані, вимірюється за її сигналами попиту на дані (найм, продукти, API…). - Dormant Data Surplus92
надлишок=високий, 5 нещодавніх зовнішніх сигналів — пропрієтарні дані, що перевищують вже монетизовані
Обсяг та цінність власних даних, якими володіє ця компанія, ПОЗА тим, що вона вже монетизує — неактивний надлишок, який ми можемо розблокувати. Компанія може продавати деякі інсайти І все ще володіти набагато більшим неактивним активом. - ICP Audit92
✓ хороший цільовий об'єкт — Envo Logistics є реальною операційною вантажною та логістичною компанією в Іспанії/Європі, а дані, які вона генерує через свій автопарк (наприклад, GPS-відстеження), є побічним продуктом її основної діяльності, що робить її хорошим цільовим об'єктом. Проблеми: Точний розмір компанії (кількість співробітників) нелегко доступний, тому статус МСП є обґрунтованим припущенням на основі представлення веб-сайту.; Початковий запит згадував 'Набір даних мобільних подій', але цей конкретний продукт не знайдено на їхньому сайті.
- Deep Qualification70
✓ пройдено — Цільовим об'єктом є стандартний постачальник логістичних послуг в Іспанії та Європі, що робить 'Набір даних мобільних подій' правдоподібним. Однак веб-сайт є простим фасадом без конкретної корпоративної інформації, новин чи тригерів, а права власності на дані неясні без чітких умов обслуговування.
Evidence
Докази та походження набору даних
Що доведені докази підтверджують, що компанія володіє — переформульовано для ясності та порівняно з ринком.
Geospatial data
Компанія генерує табличні дані, що деталізують відстеження в реальному часі та ефективність доставки по всій своїй дистриб'юторській мережі, пропонуючи прямий сигнал щодо логістичної ефективності для складних моделей ланцюгів постачання.
Event streams
Ці дані часових рядів фіксують детальні операції на складі, включаючи оборот запасів та час обробки, надаючи провідний індикатор швидкості ланцюга постачання для прогнозної аналітики.
Coverage
Scanned sources
Deliverable
Premium dataset report
Envo Logistics Mobility Event — a Moderate mobility event dataset (Time Series modality) in the mobility domain. Primary AI use-case: Forecasting. Market signal: Global Supply Chain Analytics market was valued at USD 6.12 billion in 2022, projected to grow at a 17.8% CAGR (2023-2030) (source: Grand View Research). [1]. Investment score 68.7/100 (confidence 0.42). Recommended action: Acquire.