Можливість набору даних
Green On — Можливість отримання набору даних телеметрії мобільності
Помірний набір даних телеметрії мобільності, що належить Green On, придатний для прогностичного обслуговування та виявлення аномалій.
Бал
71.5
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
49%
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
Світовий ринок прогностичного обслуговування транспортних засобів = 4.66 мільярда доларів США у 2024 році, CAGR 17.5% (2025-2034)
Недавні датовані зовнішні факти, що спричинили цю можливість — перевіряється походження.
- 📰press2026-06-03
Les électriques portent le marché allemand en mai 2026
journalauto.com ↗ - 📰press2026-06-03
Bot Auto names Brett Suma as president and COO to scale autonomous trucking
freightwaves.com ↗ - 📰press2026-06-03
VUL : Renault, Nissan et Mercedes-Benz dégainent leurs nouveaux CEE
journalauto.com ↗ - 📰press2026-06-02
B.C. Bill would make dashboard cameras mandatory on commercial vehicles
freightwaves.com ↗ - 📰press2026-06-02
L’électrique prend le pouvoir dans les flottes
journalauto.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
Набір даних телеметрії мобільності
Модальність
Часові ряди
Сектор
мобільність
Обсяг
Помірний
Актуальність
У реальному часі
Рідкість
Висока (власницький)
Доступність
Обмежений
Юридичний
Належить компанії — чутливий до GDPR (перегляд PII)
Портрет покупця
Постачальники промислового ШІ та оптимізації обслуговування
Green On володіє багатим набором даних телеметрії мобільності, переважно в модальності часових рядів, що включає потоки подій, геодані та дані IoT. Ці деталізовані дані, що фіксують операційні параметри в реальному часі та моделі використання транспортних засобів, винятково добре підходять для застосувань прогностичного обслуговування, дозволяючи передбачати відмови обладнання та оптимізувати графіки технічного обслуговування.
Незважаючи на складнощі, що виникають через клієнтські контракти та включення чутливих до GDPR персональних даних використання (місцезнаходження, історія оренди), цей набір даних залишається дуже цінним. Світовий ринок прогностичного обслуговування, ключова ціль для цих даних, оцінювався в 34.77 мільярда доларів США у 2024 році та, за прогнозами, досягне 449.6 мільярда доларів США до 2035 року, зі стійким CAGR 26.2% (2025-2035). Зокрема, ринок прогностичного обслуговування транспортних засобів сам по собі оцінювався в 4.66 мільярда доларів США у 2024 році та, як очікується, зростатиме зі CAGR 17.5% (2025-2034), що підкреслює значний попит на такі спеціалізовані дані IoT у секторі мобільності. ⚠ Ретельність (цінні дані, доступ до переговорів): Дані генеруються через клієнтські контракти (підприємства та місцеві органи влади).; Дані включають персональні дані використання (місцезнаходження, історія оренди), які є чутливими до GDPR.; Дані, ймовірно, пов'язані з їхньою операційною платформою та додатком. · корпоративний: незалежний.
Scoring
Оцінені виміри
Пояснювані, засновані на доказах виміри (0–100). Радар показує інвестиційні осі.
Ці докази колективно підтверджують володіння Green On багатим, власницьким набором даних часових рядів, отриманим від їхньої великої експлуатації парку електричних велосипедів. Ці дані дуже актуальні для промислового ШІ та постачальників оптимізації обслуговування, які прагнуть розробити передові рішення прогностичного обслуговування для транспортних засобів, ринок яких, за прогнозами, досягне 4.66 мільярда доларів США до 2024 року. Його рідкість та пряма застосовність до реальної телеметрії мобільності роблять його винятково цінним для розблокування нової ефективності та зниження операційних витрат у секторі, що швидко розширюється.
See dimension details ↓- Dataset Specificity90
домінуючі 'iot_data', сектор мобільності, 3 конкретні типи
Наскільки точно дані націлені на конкретну, важкозамінну область або завдання. Нішеві, чітко визначені дані оцінюються вище, ніж загальні. - Dataset Rarity82
власницькі доменні дані
Наскільки рідкісними та власницькими є дані. Унікальні дані домену оцінюються високо; загальнодоступні дані знижують оцінку. - Dataset Volume52
3 збіги доказів
Очевидний масштаб даних, виведений з кількості збігів доказів та будь-яких явних згадок обсягу. - Dataset Freshness82
у реальному часі/потокові
Наскільки актуальними залишаються дані — дані в реальному часі/потокові оцінюються найвище, періодичні вивантаження нижче. - Training Value84
придатний для прогностичного обслуговування
Наскільки корисні дані для цільового випадку використання ШІ — їх придатність для навчання моделі або тонкого налаштування. - Buyer Demand92
Ринок прогностичного обслуговування автомобілів, який значною мірою покладається на дані телеметрії мобільності для ШІ/МО, за прогнозами, перевищить 130 мільярдів доларів США до 2030 року, зростаючи з вражаючим CAGR 21% з 2024 по 2030 рік.
Наскільки сильно розробники ШІ та компанії, ймовірно, захочуть ці дані, на основі ринкових сигналів. - Legal Accessibility20
обмежений/невідомий
Наскільки юридично легко отримати та використовувати дані — відкритий доступ/доступ через API оцінюється високо; PII або регульовані дані оцінюються низько. - Acquisition Feasibility30
середня складність, незалежний
Наскільки реалістично фактично отримати дані, враховуючи складність доступу та корпоративну структуру власника. - Evidence Strength62
3 типи доказів, 3 збіги
Наскільки вагомим є доказ того, що компанія володіє цими даними — різноманітність типів доказів та кількість збігів. - Right to License62
власність=належить, 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 Orientation22
0 сигналів апетиту до даних (0 типів)
Наскільки активно компанія інвестує в дані, вимірюється за її сигналами попиту на дані (найм, продукти, API…). - Dormant Data Surplus92
надлишок=високий, 5 нещодавніх зовнішніх сигналів — власницькі дані, що виходять за межі вже монетизованих
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 Audit100
✓ хороша ціль — Green On (Франція) є МСП, що надає послуги спільного використання електричних велосипедів по всій Франції, генеруючи цінні дані телеметрії мобільності як побічний продукт своєї діяльності, і, схоже, наразі не продає ці дані, що робить її сильною ціллю для d-nvest. Проблеми: Існує кілька компаній зі схожими назвами 'Green On', що вимагає ретельного розрізнення на основі наданої URL-адреси.; Хоча операції Green On за своєю суттю генерують дані телеметрії, вони не рекламують 'tele
Evidence
Докази та походження набору даних
Що доведені докази підтверджують, що компанія володіє — переформульовано для ясності та порівняно з ринком.
IoT / sensor data
Ці докази підтверджують збір Green On телеметрії IoT зі свого операційного парку електричних велосипедів, надаючи детальні відомості про продуктивність транспортних засобів, що є вирішальним для прогностичної аналітики.
Geospatial data
Це вказує на збір анонімізованих даних про місцезнаходження, що надає цінний контекст для розуміння моделей мобільності та оптимізації розгортання активів.
Event streams
Це підтверджує збір потоків операційних подій, що деталізують використання послуг, включаючи метрики оренди та міжстанційний трафік, що є важливим для прогнозування попиту та оптимізації послуг.
Coverage
Scanned sources
Deliverable
Premium dataset report
Green On Mobility Telemetry — a Moderate mobility telemetry dataset (Time Series modality) in the mobility domain. Primary AI use-case: Predictive Maintenance. Market signal: Global Predictive Maintenance for Vehicles Market = $4.66 Billion in 2024, CAGR 17.5% (2025-2034). Investment score 71.5/100 (confidence 0.49). Recommended action: Data Sharing Agreement.