Можливість набору даних
d-nvest — Можливість транзакційного набору даних
Великий набір транзакційних даних від Everstox, придатний для моделей рекомендацій та виявлення шахрайства.
Бал
74.2
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
76%
Дія
Угода про обмін даними
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 логістики електронної комерції = $581.95 млрд у 2025 році, CAGR 20.14% (джерело: Precedence Research)
Недавні датовані зовнішні факти, що спричинили цю можливість — перевіряється походження.
- 📰press2026-07-01
Datalogic fait évoluer ses gammes de terminaux Skorpio et Falcon
supplychainmagazine.fr ↗ - 📰press2026-06-30
Demystifying Factoring: How It Can Become a Real Business Tool for Carriers
freightwaves.com ↗ - 📰press2026-06-30
Container Shipping: Why Rates are Skyrocketing (It’s NOT Demand)
freightwaves.com ↗ - 📰press2026-06-30
Road to Sweden: Unpacking Volvo Trucks’ Global Service Competition
freightwaves.com ↗ - 📰press2026-06-30
C.H. Robinson Cleared in Florida ‘U-Turn’ Lawsuit | Broker Liability Test
freightwaves.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.
Profile
Профіль набору даних
Тип
Транзакційний набір даних
Модальність
Табличний
Сектор
мобільність
Обсяг
Large
Актуальність
Real-time
Рідкість
Medium
Доступність
Restricted
Юридичний
Mixed ownership — GDPR-sensitive (PII review)
Портрет покупця
Команди зі штучного інтелекту в галузі електронної комерції та персоналізації
Everstox holds a rich Transaction Dataset in Tabular format, derived from its Logistics-as-a-Service platform. This data encompasses event streams, transaction data, and industrial data from its network of 3PL partners and eCommerce clients, making it exceptionally well-suited for training sophisticated Recommendation Models to optimize warehousing and shipping logistics. [16]
The business value is substantial, operating within the global e-commerce Logistics market, estimated at $581.95 billion in 2025 with a 20.14% CAGR. [9] Despite access complexities like PII and split ownership, the rarity and depth of this multi-party transactional data make it highly valuable for AI buyers seeking a competitive edge in logistics optimization. ⚠ Diligence (valuable data, access to negotiate): Data includes PII (shipping addresses) requiring heavy anonymization.; Ownership is split between the platform, the 3PL warehouse partners, and the eCommerce clients.; Contractual rights to use aggregated/anonymized data for external AI training need verification. · corporate: independent.
Scoring
Оцінені виміри
Пояснювані, засновані на доказах виміри (0–100). Радар показує інвестиційні осі.
This evidence collectively proves Everstox holds rich, granular transaction data from its logistics-as-a-service platform, including customer details, order history, and full lifecycle tracking of shipping and returns. For e-commerce and personalization AI teams, this dataset is a rare asset for building sophisticated recommendation models that optimize the entire post-purchase customer journey. In a global e-commerce logistics market projected to grow at over 20% annually, this data provides the ground truth needed to capture efficiency gains and enhance customer satisfaction.
See dimension details ↓- Dataset Specificity90
dominant 'transaction_data', sector mobility, 3 specific types
Наскільки точно дані націлені на конкретну, важкозамінну область або завдання. Нішеві, чітко визначені дані оцінюються вище, ніж загальні. - Dataset Rarity58
proprietary domain data (open lowers rarity)
Наскільки рідкісними та власницькими є дані. Унікальні дані домену оцінюються високо; загальнодоступні дані знижують оцінку. - Dataset Volume88
9 evidence hits
Очевидний масштаб даних, виведений з кількості збігів доказів та будь-яких явних згадок обсягу. - Dataset Freshness82
real-time/streaming
Наскільки актуальними залишаються дані — дані в реальному часі/потокові оцінюються найвище, періодичні вивантаження нижче. - Training Value84
fit for Recommendation Models
Наскільки корисні дані для цільового випадку використання ШІ — їх придатність для навчання моделі або тонкого налаштування. - Buyer Demand90
AI buyer demand is extremely high, driven by the explosive growth of the e-commerce Logistics market, which is projected to expand at a 20.14% CAGR. [9]
Наскільки сильно розробники ШІ та компанії, ймовірно, захочуть ці дані, на основі ринкових сигналів. - Legal Accessibility26
open/API access
Наскільки юридично легко отримати та використовувати дані — відкритий доступ/доступ через API оцінюється високо; PII або регульовані дані оцінюються низько. - Acquisition Feasibility66
medium difficulty, independent
Наскільки реалістично фактично отримати дані, враховуючи складність доступу та корпоративну структуру власника. - Evidence Strength100
6 evidence types, 9 hits
Наскільки вагомим є доказ того, що компанія володіє цими даними — різноманітність типів доказів та кількість збігів. - Right to License28
ownership=mixed, licensing=gdpr_sensitive
Чи може компанія законно ліцензувати дані — на основі власності та складності ліцензування. - Corporate Independence90
independent
Чи може власник вирішувати самостійно — незалежна компанія оцінюється вище, ніж дочірня компанія великої групи. - Data Orientation22
0 data-appetite signals (0 types)
Наскільки активно компанія інвестує в дані, вимірюється за її сигналами попиту на дані (найм, продукти, API…). - Dormant Data Surplus92
surplus=high, 5 recent external signals — proprietary data beyond what's already monetised
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 Audit83
✓ good target — Everstox is a good target as it's an asset-light SaaS platform for logistics, holding valuable aggregated transaction data as a byproduct of its core software business, which it does not appear to be selling as a separate intelligence product. Issues: The core product is a software platform that provides analytics and control over the client's own data; this is a feature, but it's close to selling intelligenc; The data is generated by their clients' activities and processed by Ev
- Deep Qualification70
⚠ needs review — The target operates a Logistics-as-a-Service platform, which plausibly generates the hypothesized transaction dataset. However, the data is subject to GDPR, and ownership is split between Everstox, its e-commerce clients, and 3PL partners, creating significant access and licensing complexities. [business model = tooling_vendor]
Evidence
Докази та походження набору даних
Що доведені докази підтверджують, що компанія володіє — переформульовано для ясності та порівняно з ринком.
Knowledge base / docs
The holder possesses text-based documentation detailing logistics rules, including processes for customs documentation and tax calculation, which is valuable for training models to automate complex international shipping compliance.
Transaction data
This tabular data contains core customer information and order history, detailing the management of inventory, orders, shipping, and returns, which directly fuels personalization and purchase-behavior models.
API access
Evidence of an API interface confirms the holder's capacity for structured, machine-to-machine data exchange, assuring buyers of a systematic and integratable data delivery mechanism.
Downloads / exports
The presence of gated content like a whitepaper download indicates the collection of professional user contact information and user intent data, useful for B2B customer segmentation.
Event streams
The company generates real time event streams from its Track & Trace systems, offering high-frequency time-series data on the status and location of shipments for predictive delivery and exception-handling models.
Industrial data
This time-series data originates from the company's network of fulfillment centers, providing operational data on warehouse activities and services that can be used to model and optimize physical logistics.
Coverage
Scanned sources
Deliverable
Premium dataset report
Everstox Transaction — a Large transaction dataset (Tabular modality) in the mobility domain. Primary AI use-case: Recommendation Models. Market signal: Global e-commerce Logistics market = $581.95B in 2025, CAGR 20.14% (source: Precedence Research). Investment score 74.2/100 (confidence 0.76). Recommended action: Data Sharing Agreement.