Можливість набору даних
d-nvest — Можливість придбання набору даних регуляторних записів Gastonschul
Великий набір даних регуляторних записів від Gastonschul, придатний для Regulatory RAG та Compliance Copilots.
Бал
73.9
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
63%
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 RegTech оцінювався в 19,06 мільярда доларів США у 2025 році та, за прогнозами, зросте до 105,23 мільярда доларів США до 2034 року зі складною річною швидкістю зростання (CAGR) 20,00% (джерело: Fortune Business Insights). [8]
Недавні датовані зовнішні факти, що спричинили цю можливість — перевіряється походження.
- 📰press2026-06-12
Federal court temporarily upholds Trump’s 10% global tariff
supplychaindive.com ↗ - 📰press2026-06-11
Tariff refunds may soon cover more entries — but not without a fight
supplychaindive.com ↗ - 📰press2026-06-10
Razor reshapes supply chain to weather Trump-era China tariffs
manufacturingdive.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.
Profile
Профіль набору даних
Тип
Набір даних регуляторних записів
Модальність
Текст
Сектор
мобільність
Обсяг
Великий
Актуальність
В реальному часі
Рідкість
Висока (власний)
Доступність
Обмежений
Юридичний
Переважно належить клієнтам — чутливі до GDPR (перегляд персональних даних)
Портрет покупця
Постачальники рішень RegTech та AI для відповідності нормам
Компанія Gastonschul володіє Набором даних регуляторних записів у текстовому форматі, що містить детальні митні декларації, транзакційні дані, потоки подій та геодані з її операцій у сфері мобільності та логістики. Це багате поєднання структурованої та неструктурованої інформації надає автентичні докази складних міжнародних торговельних переміщень у реальному світі, що робить його ідеальним активом для розробки та вдосконалення системи Regulatory RAG для відповідей на складні запитання щодо відповідності нормам та митних правил.
Бізнес-цінність цих даних відображається у бум ринку RegTech, який оцінювався приблизно в 19,06 мільярда доларів США у 2025 році та, за прогнозами, зросте зі складною річною швидкістю зростання (CAGR) 20,00% між 2026 та 2034 роками. [8] Хоча доступ до даних обмежений суворими правилами митної таємниці та вимагає анонімізації даних, рідкість та глибина цих реальних транзакційних даних пропонують значну конкурентну перевагу для покупців ШІ, які прагнуть створювати високоцінні рішення у прибутковому секторі торговельної відповідності. ⚠ Належна обачність (цінні дані, можливість переговорів): Дані підлягають суворим правилам митної таємниці та фіскального представництва.; Первинне володіння даними належить імпортуючим/експортуючим клієнтам.; Потребує анонімізації персональних даних (імена, адреси) та конфіденційних комерційних даних. · корпоративний: незалежний.
Scoring
Оцінені виміри
Пояснювані, засновані на доказах виміри (0–100). Радар показує інвестиційні осі.
Ці докази сукупно підтверджують, що Gastonschul володіє власним операційним набором даних про європейську митну діяльність та відповідність нормам. Дані походять з їхнього основного бізнесу з управління тисячами транскордонних декларацій, включаючи тексти, пов'язані з новими нормами, такими як Механізм коригування вуглецевих викидів на кордоні (CBAM). Цей набір даних з високою рідкістю є першочерговим активом для постачальників рішень RegTech та AI для відповідності нормам, які прагнуть навчати та використовувати моделі Regulatory RAG, що є критично важливим для глобального ринку RegTech, який, за прогнозами, перевищить 100 мільярдів доларів США до 2034 року.
See dimension details ↓- Dataset Freshness82
в реальному часі/потоковий
Наскільки актуальними залишаються дані — дані в реальному часі/потокові оцінюються найвище, періодичні вивантаження нижче. - Dataset Specificity100
домінуючий 'регуляторний', сектор мобільність, 4 специфічні типи
Наскільки точно дані націлені на конкретну, важкозамінну область або завдання. Нішеві, чітко визначені дані оцінюються вище, ніж загальні. - Dataset Rarity94
власні доменні дані
Наскільки рідкісними та власницькими є дані. Унікальні дані домену оцінюються високо; загальнодоступні дані знижують оцінку. - Dataset Volume80
5 сигналів доказів, явне згадування обсягу даних
Очевидний масштаб даних, виведений з кількості збігів доказів та будь-яких явних згадок обсягу. - Training Value94
придатний для Regulatory RAG
Наскільки корисні дані для цільового випадку використання ШІ — їх придатність для навчання моделі або тонкого налаштування. - Buyer Demand82
Глобальний ринок RegTech, за прогнозами, зросте зі складною річною швидкістю зростання 21,1% з 2026 по 2033 рік, зумовлений зростаючим попитом на автоматизовані процеси відповідності та впровадженням ШІ, що вказує на дуже високий попит на регуляторні дані в таких секторах, як
Наскільки сильно розробники ШІ та компанії, ймовірно, захочуть ці дані, на основі ринкових сигналів. - Legal Accessibility0
персональні дані/регульовані
Наскільки юридично легко отримати та використовувати дані — відкритий доступ/доступ через API оцінюється високо; PII або регульовані дані оцінюються низько. - Acquisition Feasibility0
висока складність, незалежний
Наскільки реалістично фактично отримати дані, враховуючи складність доступу та корпоративну структуру власника. - Evidence Strength86
5 типів доказів, 5 сигналів
Наскільки вагомим є доказ того, що компанія володіє цими даними — різноманітність типів доказів та кількість збігів. - Right to License0
володіння=належить клієнту, ліцензування=чутливе до GDPR
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 Orientation73
3 сигнали апетиту до даних (3 типи)
Наскільки активно компанія інвестує в дані, вимірюється за її сигналами попиту на дані (найм, продукти, API…). - Dormant Data Surplus92
надлишок=високий, 3 нещодавні зовнішні сигнали — власні 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 Audit67
⚠ перегляд — Основний бізнес Gaston Schul полягає в продажу послуг, пов'язаних з митницею, та цифрових рішень, включаючи платформи обміну даними, що робить його продавцем інтелектуальної власності і, отже, не є хорошою ціллю. Проблеми: Основний бізнес компанії полягає в наданні митних послуг та цифрових рішень, а не в операційному бізнесі, не пов'язаному з даними. [7, 13]; Вони активно продають цифрові рішення, включаючи 'Митний обмін даними' через API/EDI, 'Портал експорту' та платформу 'Control Tower', які є формами продажу
Evidence
Докази та походження набору даних
Що доведені докази підтверджують, що компанія володіє — переформульовано для ясності та порівняно з ринком.
Geospatial data
Це геопросторовий логістичний дані з централізованої 'Control Tower', що підтверджує, що власник керує та консолідує глобальну митну діяльність у кількох європейських країнах.
Event streams
Це потокові дані в реальному часі з цифрових митних платформ, що пропонують часовий ряд процесів декларування, цінний для моделювання ризиків та операційної ефективності.
Transaction data
Це детальні митно-транзакційні дані, що містять основні поля, такі як коди ТН ЗЕД, походження та оцінка, які є основою для навчання будь-якого ШІ для торговельної відповідності.
Regulatory records
Це власні текстові дані для регуляторної перевірки, безпосередньо пов'язані з новими, складними європейськими правилами, такими як CBAM та Регламент щодо знеліснення, що представляє унікальне джерело для навчання моделей відповідності наступного покоління.
Data-volume signal
Ці докази демонструють значний обсяг даних, підтверджуючи виробничий масштаб тисяч декларацій, оброблених на ключових європейських ринках, включаючи Великобританію, Німеччину та Францію.
Coverage
Scanned sources
Deliverable
Premium dataset report
Gastonschul Regulatory Records — a Large regulatory records dataset (Text modality) in the mobility domain. Primary AI use-case: Regulatory RAG. Market signal: Global RegTech market was valued at USD 19.06 billion in 2025 and is projected to grow to USD 105.23 billion by 2034, at a CAGR of 20.00% (source: Fortune Business Insights). [8]. Investment score 73.9/100 (confidence 0.63). Recommended action: Data Sharing Agreement.