Dataset opportunity
Gobolt — Можливості набору даних телеметрії мобільності
Набір даних телеметрії мобільності помірного обсягу від Gobolt, придатний для прогнозованого технічного обслуговування та виявлення аномалій.
Score
71.8
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
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 телематики комерційних транспортних засобів = 24,3 млрд доларів США у 2024 році, CAGR 12,9% (джерело: Precedence Research)
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.
- 🧑💻Hiring a data role
Активно набирає персонал на технологічні та інженерні посади для побудови ланцюгів постачання
source ↗
Profile
Dataset profile
Type
Набір даних телеметрії мобільності
Modality
Часові ряди
Sector
мобільність
Volume
Помірний
Freshness
В реальному часі
Rarity
Висока (власницький)
Accessibility
Обмежений
Legal
Змішане володіння — чутливий до GDPR (перегляд PII)
Buyer persona
Постачальники промислового ШІ та оптимізації технічного обслуговування
Gobolt володіє комплексним Набором даних телеметрії мобільності, структурованим як дані часових рядів, який інтегрує геодані, операційні дані промислового парку, дані датчиків IoT та транзакційні записи. Ці детальні, мультимодальні дані спеціально розроблені для розробки передових моделей прогнозного технічного обслуговування, що дозволяє передбачати відмови компонентів транспортних засобів та оптимізувати складні графіки технічного обслуговування.
Глобальний ринок телематики комерційних транспортних засобів є значною та швидкозростаючою можливістю, оціненою в 24,3 мільярда доларів США у 2024 році з прогнозованим CAGR 12,9%. [1] Хоча доступ до цього набору даних вимагає подолання певних складнощів, таких як сувора анонімізація PII у журналах доставки останньої милі та потенційне спільне володіння даними про відвантаження з продавцями, його цінність є величезною. Включення даних про сталість та викиди вуглецю як ключового вторинного активу ще більше підвищує його стратегічну цінність для покупців ШІ, зосереджених на ефективності та ESG-цілях. ⚠ Належна обачність (цінні дані, доступ до переговорів): Дані про доставку останньої милі містять PII (імена, адреси), що вимагає суворої анонімізації.; Телеметрія парку є власницькою, але дані, специфічні для відвантаження, можуть передбачати спільне володіння з продавцем.; Дані про сталість та викиди вуглецю є ключовим вторинним активом. · корпоративний: незалежний.
Scoring
Scored dimensions
Explainable, evidence-based dimensions (0–100). The radar shows the investment axes.
Ці докази колективно підтверджують, що Gobolt володіє власницьким набором даних часових рядів, згенерованим його парком електричних транспортних засобів під час операцій доставки останньої милі. Ці рідкісні телеметричні дані є прямим входом для складних моделей прогнозного технічного обслуговування, що є ключовим попитом для промислових постачальників ШІ, які прагнуть оптимізувати час роботи парку та зменшити операційні витрати. На ринку телематики комерційних транспортних засобів, який, за прогнозами, перевищить 24 мільярди доларів у 2024 році, цей набір даних пропонує унікальний актив для створення рішень ШІ наступного покоління для швидкозростаючого сектора логістики електромобілів.
See dimension details ↓- Dataset Specificity100
домінуючі 'iot_data', сектор мобільність, 4 специфічні типи
How sharply the data targets a specific, hard-to-substitute domain or task. Niche, well-defined data scores higher than generic. - Dataset Rarity94
власницькі доменні дані
How scarce and proprietary the data is. Unique domain data scores high; openly available data lowers it. - Dataset Volume58
4 докази
Apparent scale of the data, inferred from the number of evidence hits and any explicit volume mentions. - Dataset Freshness82
в реальному часі/потокове передавання
How current the data stays — real-time/streaming scores highest, periodic dumps lower. - Training Value94
придатний для прогнозного технічного обслуговування
How useful the data is for the target AI use-case — its fit for model training or fine-tuning. - Buyer Demand85
попит з боку покупців ШІ високий, зумовлений значним зростанням ринку телематики комерційних транспортних засобів (CAGR 12,9%), оскільки ці дані є вирішальними для розробки програм прогнозного технічного обслуговування, що заощаджують кошти. [1]
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 Strength74
4 типи доказів, 4 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 нещодавніх зовнішніх сигналів — власницькі 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 Audit92
✓ хороший цільовий показник — Gobolt є сильним цільовим показником, оскільки його основний бізнес — це логістика третіх сторін, що генерує цінний побічний продукт даних про мобільність та виконання замовлень, який використовується для операційної видимості, але не продається як окремий продукт. [1, 3] Проблеми: Компанія є технологічно просунутою і вже надає клієнтам видимість даних та API як частину своїх послуг; дані не є повністю 'сплячими', але не є; початкові результати пошуку можуть бути сплутані з індійською компанією зі схожою назвою (gobolt.in)
- Deep Qualification90
⚠ потребує перегляду — GoBolt є постачальником 3PL, який володіє цінними, власницькими даними про мобільність та логістику як побічним продуктом своєї основної діяльності; він не продає ці дані. Набір даних є правдоподібним і узгоджується з його діяльністю, але доступ є складним через змішане володіння даними з продавцями та наявність чутливих [ліцензування обмежене]
Evidence
Dataset evidence & lineage
What the typed evidence proves the company holds — reframed for clarity and set against the market.
press
- “<p>Chez le concepteur et fabricant italien de solutions de capture automatique de données et d’automatisation industrielle Datalogic, les gammes de terminaux Skorpio et Falcon accueillent deux petits nouveaux terminaux mobiles, avec connectivité 5G et WiFi6. Avec son design ergonomique, son clavier de 48 touches et son format compact de type pistolet (avec poignée amovible), le […]</p> <p>L'article <a href="https://supplychainmagazine.fr/datalogic-fait-evoluer-ses-gammes-de-terminaux-skorpio-et-falcon/">Datalogic fait évoluer ses gammes de terminaux Skorpio et Falcon</a> est apparu en pr”
- “<p>Some carriers see it as a practical tool to keep cash flow moving. Others associate it with high costs, confusing agreements, chargebacks, or bad experiences with companies that were not clear from the beginning. And that is the real issue. In many cases, the problem is not factoring itself. The problem is how factoring has […]</p> <p>The post <a href="https://www.freightwaves.com/news/demystifying-factoring-how-it-can-become-a-real-business-tool-for-carriers">Demystifying Factoring: How It Can Become a Real Business Tool for Carriers</a> appeared first on <a href="https://www.freight”
- “<p>Container spot rates from China to the US West Coast have surged over 300% from March to June. FreightWaves' Craig Fuller breaks down why this isn't a demand-driven surge, but a reflection of concentrated power among international ocean carriers. Discover how foreign-owned shipping lines operate as a cartel, manipulating capacity and impacting US businesses. Plus, get insights on the domestic trucking market's holiday capacity crunch and how RXO provides crucial support.</p> <p>The post <a href="https://www.freightwaves.com/news/container-shipping-why-rates-are-skyrocketing-its-not-demand">”
IoT / sensor data
Це підтверджує збір власницьких даних IoT з парку електричних транспортних засобів доставки, що є критично важливим активом для навчання передових алгоритмів прогнозного технічного обслуговування.
Geospatial data
Це вказує на наявність табличних геопросторових даних, що використовуються для оптимізації маршрутів, які надають критично важливий контекст для аналізу продуктивності транспортних засобів та шаблонів зносу на різних територіях.
Transaction data
Це вказує на табличні транзакційні дані, що деталізують операції з виконання замовлень та доставки останньої милі, що допомагає пов'язати телеметрію транспортних засобів з конкретними комерційними видами діяльності та вантажами.
Industrial data
Це підтверджує збір часових рядів промислових даних, зосереджених на операційній та екологічній продуктивності їхнього парку сталих логістичних рішень, що особливо цінно для моделювання відмов компонентів, специфічних для електромобілів.
Marketplace
Dataset details
Geographic coverage
Global
Time range
Real-time
Update frequency
Real-time
Delivery
API
Formats
Time Series, JSON
License
One-time license for developing and deploying predictive maintenance models. Usage restrictions may apply to data redistribution.
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 proprietary, high-rarity time-series telemetry dataset from electric commercial vehicles is highly valuable for predictive maintenance in the rapidly growing $24.3B global commercial vehicle telematics market. Demand is driven by industrial AI vendors seeking to optimize fleet uptime.
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
Gobolt Mobility Telemetry — a Moderate mobility telemetry dataset (Time Series modality) in the mobility domain. Primary AI use-case: Predictive Maintenance. Market signal: Global Commercial Vehicle Telematics market = $24.3B in 2024, CAGR 12.9% (source: Precedence Research). Investment score 71.8/100 (confidence 0.56). Recommended action: Data Sharing Agreement.
From the marketplace
Explore live data opportunities
Implicity — Пропозиція набору даних телеметрії датчиків
View opportunity →мобільністьTranscausse — Можливість використання набору даних регуляторних записів
View opportunity →промисловістьMatmonde — Можливість використання набору даних про промислові операції
View opportunity →