Dataset opportunity
Gotoglobal — Можливості набору даних телеметрії мобільності
Набір даних телеметрії мобільності помірного обсягу від Gotoglobal, придатний для прогнозованого технічного обслуговування та виявлення аномалій.
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 size (indicative estimate)
Обсяг глобального ринку прогнозованого технічного обслуговування автопарків досяг 5,2 мільярда доларів США у 2024 році, прогнозується досягнення 25,1 мільярда доларів США до 2033 року, CAGR 18,1% (джерело: Dataintelo). [11]
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.
- 🤝Data partnership
Придбання Trinity, стартапу AI text-to-speech, що свідчить про інтерес до активів ШІ
source ↗ - 📦Data product
Власна технологічна платформа для управління автопарком та оптимізації використання транспортних засобів
source ↗ - 📣Press / announcement
Стратегічне придбання felyx Germany для консолідації частки ринку та операційних даних
source ↗
Profile
Dataset profile
Type
Набір даних телеметрії мобільності
Modality
Часові ряди
Sector
мобільність
Volume
Помірний
Freshness
В реальному часі
Rarity
Висока (власний)
Accessibility
Обмежений
Legal
Змішана власність — чутливий до GDPR (перегляд PII)
Buyer persona
Постачальники промислового ШІ та оптимізації технічного обслуговування
Gotoglobal володіє багатим Набором даних телеметрії мобільності, структурованим як дані часових рядів, що інтегрує `geo_data`, `iot_data` від датчиків транспортних засобів та `transaction_data`. Ці детальні реальні дані ідеально підходять для навчання моделей прогнозованого технічного обслуговування для передбачення відмов компонентів транспортних засобів та оптимізації графіків технічного обслуговування, оскільки вони надають комплексний огляд операцій автопарку.
Цінність підкреслюється глобальним ринком прогнозованого технічного обслуговування автопарків, який досяг 5,2 мільярда доларів США у 2024 році і, за прогнозами, зросте із CAGR 18,1% до 25,1 мільярда доларів США до 2033 року. [11] Хоча доступ вимагає навігації чутливостями GDPR/конфіденційності та гібридною моделлю власності даних, рідкість та глибина цього інтегрованого набору даних роблять його цінним активом для покупців, які прагнуть отримати конкурентну перевагу на цьому ринку з високим зростанням. ⚠ Огляд (цінні дані, доступ для переговорів): Дані включають GPS високої роздільної здатності та персональні дані користувачів (PII), що робить їх чутливими до GDPR/конфіденційності; Гібридна бізнес-модель: володіє/експлуатує автопарки (власні дані), а також надає SaaS-платформу (дані, що належать клієнтам); Статус публічної компанії (TASE: GOTO) передбачає структуровані вимоги до відповідності та управління · корпоративний: незалежний.
Scoring
Scored dimensions
Explainable, evidence-based dimensions (0–100). The radar shows the investment axes.
Ці докази колективно підтверджують, що Gotoglobal володіє власним набором даних високої рідкості телеметрії в реальному часі з великого, активно керованого, багатонаціонального автопарку. Це саме той тип даних реальної перевірки, який шукають постачальники промислового ШІ для розробки та навчання складних алгоритмів прогнозованого технічного обслуговування. На глобальному ринку прогнозованого технічного обслуговування автопарків, який, за прогнозами, досягне 25,1 мільярда доларів США до 2033 року, цей набір даних пропонує значну конкурентну перевагу, дозволяючи створювати більш точні моделі прогнозування відмов та оптимізації технічного обслуговування.
See dimension details ↓- Dataset Specificity90
домінуючий 'iot_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
власні 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 прогнозованого технічного обслуговування
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 високий, зумовлений значним зростанням ринку прогнозованого технічного обслуговування автопарків, який розширюється зі швидкістю 18,1% CAGR. [11]
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 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 License28
власність=змішана, 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 Orientation73
3 сигнали апетиту до даних (3 типи)
How actively the company invests in data, measured by its data-appetite signals (hires, products, APIs…). - Dormant Data Surplus92
надлишок=високий, 2 нещодавні зовнішні сигнали — власні 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
⚠ огляд — GoTo Global експлуатує реальний спільний автопарк мобільності, генеруючи цінні дані телеметрії, але також явно пропонує свою технологію як білу етикетку SaaS-платформи для інших операторів автопарків, що робить її постачальником технологій і, таким чином, погано підходящою. Проблеми: Веб-сайт компанії та матеріали для зв'язків з інвесторами чітко вказують, що вони пропонують свою платформу мобільності як технологічне рішення з білою етикеткою для інших бізнесів; Ця бізнес-модель продажу технологічної платформи/SaaS є прямим конфліктом з визначенням 'поганої цілі', оскільки вони продають інтелект/програмне забезпечення як ; Існує високий ризик плутанини з GoTo (раніше LogMeIn), дуже великою американською компанією SaaS. Цільова компанія — ізраїльська GoTo Global.
- Deep Qualification90
✓ пройдено — Цільова компанія є власником даних, а не продавцем; її основний бізнес — послуги спільної мобільності та надання платформи управління автопарком. 'Набір даних телеметрії мобільності' є узгодженим побічним продуктом її діяльності. Власність даних змішана, включаючи як дані компанії з її власних автопарків, так і дані клієнтів з її SaaS-клієнтів, що робить її високо чутливою згідно з GDPR. Нещодавній фінансовий звіт від червня 2026 року є своєчасним тригером.
Evidence
Dataset evidence & lineage
What the typed evidence proves the company holds — reframed for clarity and set against the market.
press
- “<p>WeaveGrid, a grid-edge orchestration software provider for electric utilities, is collaborating with GM Energy to support access to utility programs across the country. The collaboration is aligned with General Motors’ vehicle-to-grid (V2G) efforts and is designed to help eligible Chevrolet, GMC, and Cadillac EV drivers participate in utility programs that can help support a more […]</p> <p>The post <a href="https://www.powermag.com/weavegrid-gm-advance-grid-integrated-ev-charging-and-home-energy-programs/">WeaveGrid, GM Advance Grid-Integrated EV Charging and Home Energy Programs</a>”
- “La maison mère de MG Motor change de directeur général en France. Vincent Zuo, qui a déjà travaillé en Italie et dans les pays nordiques pour SAIC, succède à Haojie Guo qui rejoint le siège du constructeur en Chine.”
IoT / sensor data
Це дані часових рядів від датчиків IoT транспортних засобів, які є важливими для постачальників ШІ, що створюють моделі прогнозованого технічного обслуговування, для аналізу стану транспортних засобів та передбачення відмов компонентів.
Geospatial data
Ці табличні дані підтверджують географічну різноманітність та масштаб автопарку в багатьох країнах, що є критично важливим для навчання надійних моделей, які можуть узагальнюватися в різних операційних середовищах та кліматичних умовах.
Transaction data
Ці табличні дані демонструють високе використання автопарку великою клієнтською базою, надаючи багаті шаблони використання, необхідні для моделювання реального навантаження та зносу компонентів транспортних засобів.
Marketplace
Dataset details
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
Gotoglobal Mobility Telemetry — a Moderate mobility telemetry dataset (Time Series modality) in the mobility domain. Primary AI use-case: Predictive Maintenance. Market signal: Global Predictive Fleet Maintenance market size reached $5.2 billion in 2024, projected to reach $25.1 billion by 2033, CAGR 18.1% (source: Dataintelo). [11]. Investment score 48.0/100 (confidence 0.49). Recommended action: Data Sharing Agreement.
From the marketplace
Explore live data opportunities
Ensoma — Можливості щодо набору медичних зображень
View opportunity →іншеUmitron — Можливість отримання набору даних сенсорної телеметрії
View opportunity →мобільністьVrt — Мобільність та Геопросторовий Набір Даних
View opportunity →