Dataset opportunity
Green On — Можливість отримання набору даних телеметрії мобільності
Помірний набір даних телеметрії мобільності, що належить Green On, придатний для прогностичного обслуговування та виявлення аномалій.
Score
71.5
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
Світовий ринок прогностичного обслуговування транспортних засобів = 4.66 мільярда доларів США у 2024 році, CAGR 17.5% (2025-2034)
Recent dated external facts that triggered this opportunity — auditable provenance.
- 📰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
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.
Profile
Dataset profile
Type
Набір даних телеметрії мобільності
Modality
Часові ряди
Sector
мобільність
Volume
Помірний
Freshness
У реальному часі
Rarity
Висока (власницький)
Accessibility
Обмежений
Legal
Належить компанії — чутливий до GDPR (перегляд PII)
Buyer persona
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
Scored dimensions
Explainable, evidence-based dimensions (0–100). The radar shows the investment axes.
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
How sharply the data targets a specific, hard-to-substitute domain or task. Niche, well-defined data scores higher than generic. - Dataset Rarity82
власницькі 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
у реальному часі/потокові
How current the data stays — real-time/streaming scores highest, periodic dumps lower. - Training Value84
придатний для прогностичного обслуговування
How useful the data is for the target AI use-case — its fit for model training or fine-tuning. - 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.
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=чутливе до GDPR
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 Orientation22
0 сигналів апетиту до даних (0 типів)
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 виходять за межі вже монетизованих
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 Audit100
✓ гарна ціль — Green On (France) є МСП, що надає послуги спільного використання електровелосипедів по всій Франції, генеруючи цінні дані телеметрії мобільності як побічний продукт своєї діяльності, і наразі, схоже, не продає ці дані, що робить її привабливою ціллю. Проблеми: Існує кілька компаній зі схожими назвами 'Green On', що вимагає ретельного розрізнення на основі наданої URL-адреси.; Хоча діяльність Green On неминуче генерує дані телеметрії, вони не рекламують явно 'теле
Evidence
Dataset evidence & lineage
What the typed evidence proves the company holds — reframed for clarity and set against the market.
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.
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 predictive maintenance use cases, subject to GDPR and client contract restrictions.
Personal data
Contains 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 dataset's value is driven by its proprietary nature and direct application to the high-growth predictive maintenance market. The real-time telemetry from a proprietary electric bike fleet offers unique insights for AI-driven vehicle maintenance optimization.
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
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.
From the marketplace
Explore live data opportunities
Solareur — Можливості набору даних журналів технічного обслуговування
View opportunity →промисловийEnviromena — Можливості набору даних журналів технічного обслуговування
View opportunity →мобільністьМожливість придбання набору даних Flex — Mobility Telemetry
View opportunity →