Dataset opportunity
K Ryole — Пропозиція набору даних телеметрії мобільності
Помірний набір даних телеметрії мобільності, що належить K Ryole, придатний для прогностичного обслуговування та виявлення аномалій.
Score
69.1
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
53%
Action
Партнерство (на рівні групи)
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 = $14.93 мільярда у 2025 році, CAGR 32.32% (2026-2035)
Recent dated external facts that triggered this opportunity — auditable provenance.
- 📰press2026-06-04
A Driver’s Paper Logs Said He Was in One Place. A Roadside Camera Network Said Otherwise. Welcome to the New Era of Trucking Enforcement.
freightwaves.com ↗ - 📰press2026-06-04
Inthy accélère dans les camions électriques, renonce à l’hydrogène
greenunivers.com ↗ - 📰press2026-06-04
Jumbo planifie ses tournées en réel avec Greenplan
supplychainmagazine.fr ↗ - 📰press2026-06-04
Shiftmove automatise la gestion des documents de flotte avec l’IA
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 (власницькі)
Accessibility
Обмежений
Legal
Змішана власність — права ліцензування потребують уточнення
Buyer persona
Постачальники промислового ШІ та рішень для оптимізації обслуговування
K Ryole володіє багатим набором даних телеметрії мобільності, що характеризується модальністю часових рядів, охоплюючи ключові геодані, промислові дані та дані IoT, отримані від активного використання транспортних засобів клієнтами. Ці детальні, реальні операційні дані надають глибоке розуміння продуктивності та стану транспортних засобів, що робить їх винятково придатними для розробки та вдосконалення рішень ШІ для прогнозного обслуговування.
Ринок даних, що стимулюють прогнозне обслуговування, переживає значне розширення, при цьому світовий ринок, за прогнозами, досягне 245,73 млрд доларів США до 2035 року зі значним CAGR 32,32% з 2026 по 2035 рік. Незважаючи на необхідність координації як дочірньої компанії DIS Group та існуючий обмін даними через 'Connected Park', притаманна рідкість та кількісно оцінена бізнес-цінність цих операційних даних IoT для оптимізації часу безвідмовної роботи активів та зниження витрат роблять їх дуже бажаними для покупців ШІ. Ширший ринок промислового IoT, який живить такі застосунки, також є надійним, очікується, що він зросте з 142,39 млрд доларів США у 2025 році до 565,62 млрд доларів США до 2031 року з CAGR 24,19%. ⚠ Належна обачність (цінні дані, доступ до переговорів): Дочірня компанія DIS Group, що вимагає координації з материнською компанією.; Доступ до даних для клієнтів через 'Connected Park' означає, що деякі дані вже надаються/ліцензуються.; Дані генеруються використанням транспортних засобів клієнтами. · корпоративне: придбано DIS Group.
Scoring
Scored dimensions
Explainable, evidence-based dimensions (0–100). The radar shows the investment axes.
K Ryole володіє унікальними, власницькими даними телеметрії, згенерованими їхніми мобільними активами, зокрема електричними причепами та візками, зафіксованими з високою частотою (кожні 10 мс). Ці багаті дані часових рядів, включаючи вимірювання сили та журнали технічного обслуговування, є безцінними для промислового ШІ та постачальників рішень для оптимізації обслуговування. Вони безпосередньо живлять моделі прогнозного обслуговування, що є критично важливою можливістю на світовому ринку, який, за прогнозами, досягне 14,93 млрд доларів США до 2025 року, пропонуючи значну конкурентну перевагу для покупців, які прагнуть оптимізувати продуктивність активів та зменшити час простою.
See dimension details ↓- Dataset Specificity90
домінуючі 'iot_дані', 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 Volume64
5 збігів 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
придатні для прогнозного обслуговування
How useful the data is for the target AI use-case — its fit for model training or fine-tuning. - Buyer Demand92
Світовий ринок прогнозного обслуговування автомобілів, який значною мірою покладається на дані телеметрії мобільності для рішень на основі ШІ, за прогнозами, зросте зі значним CAGR 18,6% з 22 млрд доларів США у 2023 році до 100 млрд доларів США до 2032 року.
How strongly AI builders and companies are likely to want this data, based on market signals. - Legal Accessibility28
обмежений/невідомий
How legally easy the data is to obtain and use — open/API access scores high; PII or regulated data scores low. - Acquisition Feasibility15
середня складність, придбано DIS Group
How realistic it is to actually obtain the data, given access difficulty and the holder's corporate structure. - Evidence Strength68
3 типи доказів, 5 збігів
How solid the proof is that the company holds this data — diversity of evidence types and number of hits. - Right to License36
власність=змішана, ліцензування=права_незрозумілі
Whether the company can legally license the data out — based on ownership and licensing complexity. - Corporate Independence45
придбано DIS Group
Whether the holder can decide alone — an independent company scores higher than a subsidiary of a large group. - Data Orientation22
0 сигналів попиту на дані (0 типів)
How actively the company invests in data, measured by its data-appetite signals (hires, products, APIs…). - Dormant Data Surplus92
надлишок=високий, 4 нещодавні зовнішні сигнали — 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
✓ хороша ціль — K-Ryole — це французьке МСП, що виробляє розумні електричні причепи, які генерують цінні дані телеметрії як побічний продукт своєї діяльності, і які вони наразі не продають як основний бізнес. Проблеми: Компанія була придбана DIS Group у листопаді 2025 року, що може створити складнощі у прийнятті рішень щодо обміну їхніми власницькими даними.
Evidence
Dataset evidence & lineage
What the typed evidence proves the company holds — reframed for clarity and set against the market.
IoT / sensor data
Цей доказ підтверджує, що K Ryole збирає високочастотні дані датчиків та операційні журнали зі своїх підключених транспортних засобів, надаючи детальні відомості, критично важливі для прогнозного обслуговування та оптимізації продуктивності активів.
Industrial data
Ці дані деталізують виробниче походження та постачання компонентів транспортних засобів K-Ryole, пропонуючи цінний контекст для аналізу ланцюга поставок та розуміння надійності продукції.
Geospatial data
Цей доказ надає описову інформацію про електричні причепи K-Ryole, підкреслюючи їхні унікальні можливості вимірювання сили та операційний контекст, що є цінним для розуміння реального застосування даних.
Marketplace
Dataset details
Geographic coverage
Global
Time range
Rolling 12 months
Update frequency
Real-time
Delivery
API
Formats
Time Series, JSON
License
One-time license for internal use in developing predictive maintenance AI models. Restrictions on redistribution and resale apply.
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-frequency mobility telemetry dataset is rare and directly fuels the rapidly growing predictive maintenance market. Its granular time-series data on vehicle performance and maintenance logs offers significant value for AI-driven 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
K Ryole 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 Market = $14.93 Billion in 2025, CAGR 32.32% (2026-2035). Investment score 69.1/100 (confidence 0.53). Recommended action: Partnership (group-level).
From the marketplace
Explore live data opportunities
Aktiia — Пропозиція набору даних телеметрії датчиків
View opportunity →мобільністьDeringer — Можливість використання набору даних регуляторних записів
View opportunity →промисловийTheion — Можливість набору даних про промислові операції
View opportunity →Data Academy
Learn before you deal
- Скільки коштує набір даних?3 min read
- Як відбувається угода з даними3 min read
- Що ви маєте право продавати3 min read