Dataset opportunity
Gophr — Можливості датасету промислових операцій
Датасет помірних промислових операцій від Gophr, придатний для промислового моніторингу та прогнозування.
Score
48
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
Глобальний ринок аналітики ланцюгів постачання = 7,16 млрд доларів США у 2023 році, CAGR 17,8% (джерело: Grand View Research)
Recent dated external facts that triggered this opportunity — auditable provenance.
- 📰press2026-07-23
Weak housing market hurts big and bulky last-mile delivery
freightwaves.com ↗ - 📰press2026-07-22
Tractor Supply taps Instacart for same-day delivery
supplychaindive.com ↗ - 📰press2026-07-21
Monoprix installe un hub chez Segro dans le 13ème arr.parisien
supplychainmagazine.fr ↗
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.
Profile
Dataset profile
Type
Датасет промислових операцій
Modality
Часові ряди
Sector
мобільність
Volume
Помірний
Freshness
В реальному часі
Rarity
Висока (пропрієтарний)
Accessibility
Обмежений
Legal
Належить компанії — чутливий до GDPR (перегляд PII)
Buyer persona
Інтегратори промислового ШІ
Датасет Промислових Операцій від Gophr надає багату колекцію даних часових рядів, включаючи потоки подій, пропрієтарні геодані та інші промислові дані з його масштабних операцій з мобільності та логістики. Цей структурований датасет унікально підходить для застосувань Промислового Моніторингу, дозволяючи моделям ШІ з високою точністю аналізувати та прогнозувати ефективність автопарку, продуктивність маршрутів доставки та операційні патерни.
Бізнес-цінність цих даних підкреслюється глобальним ринком Аналітики Ланцюгів Постачання, який оцінювався приблизно в 7,16 мільярда доларів США у 2023 році та, за прогнозами, зросте зі складною річною ставкою зростання (CAGR) 17,8% до 2030 року. [4] Хоча доступ вимагає навігації щодо анонімізації PII та міркувань щодо пропрієтарних даних, висока технічна зрілість датасету та структурований доступ через API роблять його цінним та рідкісним активом для покупців ШІ, які прагнуть отримати конкурентну перевагу в швидко зростаючому секторі логістики та промислової ефективності. ⚠ Належна обачність (цінні дані, доступ для переговорів): Містить PII (імена, адреси), що вимагають анонімізації для навчання ШІ; телеметрія маршрутів є пропрієтарною, але вміст доставки належить клієнту; висока технічна зрілість через API свідчить про добре структуровані, але захищені дані · корпоративний: незалежний.
Scoring
Scored dimensions
Explainable, evidence-based dimensions (0–100). The radar shows the investment axes.
Ці докази в сукупності підтверджують, що Gophr володіє високоцінним, пропрієтарним датасетом, що деталізує повний життєвий цикл операцій останньої милі логістики в щільних міських умовах. Деталізовані дані часових рядів щодо продуктивності доставки, ефективності транспортних засобів та викидів вуглецю є критично важливим активом для інтеграторів промислового ШІ. Вони безпосередньо дозволяють розробляти складні моделі промислового моніторингу та оптимізації маршрутів, орієнтуючись на глобальний ринок аналітики ланцюгів постачання, що зростає зі складною річною ставкою зростання 17,8%.
See dimension details ↓- Dataset Specificity90
домінуючий 'industrial_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
пропрієтарні доменні дані
How scarce and proprietary the data is. Unique domain data scores high; openly available data lowers it. - Dataset Volume52
3 збіги доказів
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 промислового моніторингу
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 винятково високий, зумовлений сильним зростанням ринку аналітики ланцюгів постачання, який, за прогнозами, зросте зі складною річною ставкою зростання 17,8%, оскільки компанії все частіше впроваджують стратегії, керовані даними, для підвищення ефективності. [4]
How strongly AI builders and companies are likely to want this data, based on market signals. - Legal Accessibility20
обмежений/невідомий
How legally easy the data is to obtain and use — open/API access scores high; PII or regulated data scores low. - Acquisition Feasibility30
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 License62
власність=належить, 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 Orientation56
2 сигнали апетиту до даних (2 типи)
How actively the company invests in data, measured by its data-appetite signals (hires, products, APIs…). - Dormant Data Surplus92
надлишок=високий, 3 нещодавні зовнішні сигнали — пропрієтарні 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 Audit75
⚠ перегляд — основний бізнес Gophr полягає в продажу логістичних послуг, включаючи відкритий API для бронювання та відстеження доставки, що робить його постачальником технологій, а не власником неактивних даних. Проблеми: Основний продукт компанії — це технологічна платформа для логістики, а не просто кур'єрська служба.; Вони активно продають відкритий API для бізнесу для інтеграції логістичних послуг, що становить продаж розвідданих/логістичної послуги. [18, 21]; Компанія описує себе як 'технологічну платформу доставки', а свій продукт як 'центр управління доставкою', що є формою продажу розвідданих. [4, 21
- Deep Qualification80
✓ пройдено — Gophr є логістичним оператором, а не продавцем даних. Його операційні дані, багаті на часові ряди та геодані, є неактивним побічним продуктом його основного кур'єрського бізнесу. Датасет є правдоподібним і цінним, але власність на дані змішана і включає чутливі PII відповідно до GDPR, що ускладнює доступ.
Evidence
Dataset evidence & lineage
What the typed evidence proves the company holds — reframed for clarity and set against the market.
Geospatial data
Ці табличні дані надають історичні та реальні дані маршрутів для мультимодальних автопарків у великих містах Великобританії, що дозволяє моделювати міські логістичні мережі та закономірності дорожнього руху.
Event streams
Ці докази часових рядів фіксують детальні події життєвого циклу доставки, включаючи закономірності невдалих доставок та унікальні метрики часу перебування біля дверей, що є важливим для навчання моделей, які прогнозують та зменшують операційні вузькі місця.
Industrial data
Ці дані часових рядів кількісно визначають викиди вуглецю на доставку та порівняльну ефективність різних видів кур'єрів, безпосередньо підтримуючи створення стійких та оптимізованих за витратами логістичних ШІ.
Marketplace
Dataset details
Detailed schema & sample available on access request.
Coverage
Scanned sources
Deliverable
Premium dataset report
Gophr Industrial Operations — a Moderate industrial operations dataset (Time Series modality) in the mobility domain. Primary AI use-case: Industrial Monitoring. Market signal: Global Supply Chain Analytics market = $7.16B in 2023, CAGR 17.8% (source: Grand View Research). Investment score 48.0/100 (confidence 0.49). Recommended action: Data Sharing Agreement.
From the marketplace
Explore live data opportunities
Greentech — Можливості набору даних журналів технічного обслуговування
View opportunity →промисловийNuday — Можливість отримання набору даних промислових датчиків
View opportunity →іншеGreenhousedatacenters — Можливість отримання набору даних телеметрії датчиків
View opportunity →Data Academy
Learn before you deal
- Чому купувати зовнішні дані?3 min read
- Купівля даних без помилок3 min read
- Ваша експертиза цінна для ШІ3 min read