Dataset opportunity
Livingpackets — Можливість отримання даних телеметрії мобільності
Великий набір даних телеметрії мобільності, що зберігається у Livingpackets, 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
79%
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)
Глобальний ринок прогнозованого технічного обслуговування = 15,10 млрд доларів США у 2025 році, CAGR 31,1%.
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
Набір даних телеметрії мобільності
Modality
Часові ряди
Sector
мобільність
Volume
Великий
Freshness
В реальному часі
Rarity
Середня
Accessibility
Обмежений
Legal
Змішане володіння — права на ліцензування потребують уточнення · ПД/регульовані
Buyer persona
Постачальники промислових ШІ та оптимізації технічного обслуговування
Livingpackets володіє Набором даних телеметрії мобільності, згенерованим її пропрієтарним IoT-обладнанням 'THE BOX' на активних клієнтських відвантаженнях. Ці дані часових рядів, що підтверджуються `iot_data` та `event_streams`, фіксують детальні метрики, такі як удари, температура та маршрути, що робить їх безпосередньо застосовними для навчання моделей прогнозованого технічного обслуговування для передбачення збоїв обладнання та транспорту.
Бізнес-цінність є значною, оскільки глобальний ринок прогнозованого технічного обслуговування оцінювався в 15,10 мільярда доларів США у 2025 році та, за прогнозами, зросте на 31,1% CAGR. [11] Хоча доступ вимагає переговорів через походження даних з клієнтських відвантажень та високу обізнаність компанії про їхню цінність, продемонстроване використання для отримання інсайтів 'судової якості' підкреслює їхню рідкість та стратегічну цінність для покупців, які прагнуть отримати конкурентну перевагу в логістиці. ⚠ Огляд (цінні дані, доступ для переговорів): Дані генеруються за допомогою пропрієтарного IoT-обладнання (THE BOX), але включають клієнтські відвантаження.; Дані телеметрії (удари, температура, маршрути), ймовірно, агрегуються LivingPackets, але конкретні деталі вантажу належать клієнтам.; Компанія вже використовує дані для отримання інсайтів логістики 'судової якості', що свідчить про високу обізнаність про цінність даних. · корпоративний: незалежний.
Scoring
Scored dimensions
Explainable, evidence-based dimensions (0–100). The radar shows the investment axes.
Докази свідчать про те, що Livingpackets володіє значним пропрієтарним набором даних, що охоплює понад 23 мільйони кілометрів операційної телеметрії відвантажень. Ця унікальна колекція даних датчиків IoT та потоків подій у реальному часі безпосередньо задовольняє основні потреби постачальників промислових ШІ, які розробляють рішення для прогнозованого технічного обслуговування. На ринку прогнозованого технічного обслуговування, що зростає більш ніж на 30% щорічно, цей набір даних пропонує операційні дані реального світу, необхідні для навчання моделей, які можуть передбачати та запобігати дорогим збоям у логістиці та високоцінних перевезеннях.
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 Rarity58
пропрієтарні доменні дані (відкриті знижують рідкість)
How scarce and proprietary the data is. Unique domain data scores high; openly available data lowers it. - Dataset Volume100
13 згадок у доказах
Apparent scale of the data, inferred from the number of evidence hits and any explicit volume mentions. - Dataset Freshness82
реальний час/потокове передавання
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 Demand95
попит з боку покупців ШІ надзвичайно високий, зумовлений вибуховим прогнозованим зростанням ринку прогнозованого технічного обслуговування на 31,1% CAGR, який фундаментально залежить від високоякісних реальних даних телеметрії. [11]
How strongly AI builders and companies are likely to want this data, based on market signals. - Legal Accessibility34
відкритий доступ/API
How legally easy the data is to obtain and use — open/API access scores high; PII or regulated data scores low. - Acquisition Feasibility66
середня складність, незалежний
How realistic it is to actually obtain the data, given access difficulty and the holder's corporate structure. - Evidence Strength100
5 типів доказів, 13 згадок
How solid the proof is that the company holds this data — diversity of evidence types and number of hits. - Right to License36
володіння=змішане, ліцензування=права_незрозумілі
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 — 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
⚠ огляд — Основний бізнес компанії полягає у продажу підписки 'Packaging-as-a-Service', яка включає дані та сповіщення, що робить її продавцем інтелектуальної власності, а не просто власником неактивних даних. Проблеми: Бізнес-модель компанії явно є 'Packaging-as-a-service', де клієнти платять за підписку за використання смарт-боксів та пов'язаних послуг. [1, 3; Послуга включає інтерфейс/додаток для відстеження та отримання сповіщень про всі доставки, що становить продаж інтелектуальної власності, отриманої з даних. [10, 8]; Сторінка з цінами явно пропонує 'пропозицію даних та сповіщень' і згадує про створення індивідуальних рішень для даних для клієнтів, підтверджуючи, що вони продуктують дані. [12]; Компанія надає API для підключення до клієнтських систем (WMS, TMS), що ще більше вказує на те, що дані/інтелектуальна власність є ключовою частиною їхньої продуктової пропозиції. [
- Deep Qualification80
✓ пройдено — Livingpackets працює за моделлю 'packaging-as-a-service', де дані телеметрії є побічним продуктом, що робить її власником даних. Однак володіння даними змішане, а права на ліцензування для перепродажу незрозумілі через походження даних з клієнтських відвантажень, що вимагає ретельних переговорів.
Evidence
Dataset evidence & lineage
What the typed evidence proves the company holds — reframed for clarity and set against the market.
Downloads / exports
Ці докази складаються з табличних даних з опублікованих галузевих досліджень компанії, що надають цінний ринковий контекст щодо фінансового впливу збоїв у доставці для інженерії ознак.
Event streams
Це високоцінні потоки часових рядів даних, що фіксують дискретні події збоїв, такі як поломка та крадіжка, надаючи критичні мітки, необхідні для навчання та валідації прогнозних моделей.
IoT / sensor data
Це основний набір даних безперервних даних датчиків з реальних відвантажень, що надає сирі операційні дані, необхідні для навчання алгоритмів прогнозованого технічного обслуговування для передбачення реальних навантажень на обладнання.
Developer portal
Це посилання на внутрішню команду розробників та інженерів сигналізує про технічний талант позаду систем даних, забезпечуючи впевненість у якості даних та архітектурній цілісності.
Claims records
Це структуровані записи про збитки та пошкодження, що надають фінансові дані реального світу, які безпосередньо пов'язують телеметрію датчиків з відчутними бізнес-результатами для побудови моделей, орієнтованих на ROI.
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
Livingpackets Mobility Telemetry — a Large mobility telemetry dataset (Time Series modality) in the mobility domain. Primary AI use-case: Predictive Maintenance. Market signal: Global Predictive Maintenance Market = $15.10B in 2025, CAGR 31.1% (source: Market Research Future). [11]. Investment score 48.0/100 (confidence 0.79). Recommended action: Data Sharing Agreement.
From the marketplace
Explore live data opportunities
Smemaine — Можливість придбання набору даних звітів про інспекції
View opportunity →промисловийSemefab — Можливість придбання набору даних регуляторних записів
View opportunity →промисловийPresto Eng — Можливість отримання даних промислових датчиків
View opportunity →