Dataset opportunity
Mapon — Пропозиція набору даних телеметрії мобільності
Великий набір даних телеметрії мобільності, який належить Mapon, придатний для прогностичного обслуговування та виявлення аномалій.
Score
75.8
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
83%
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
$$$ — високий попит з боку покупців ШІ
Recent dated external facts that triggered this opportunity — auditable provenance.
- 📰press2026-06-05
Black Marker, Magnetic Signs, and Peeling Decals: Here Is What 49 CFR 390.21 Actually Requires.
freightwaves.com ↗ - 📰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
FMCSA responds 2X to ongoing problems with Motus rollout
freightwaves.com ↗ - 📰press2026-06-04
Trucking is driving double-digit growth for this rail freight category
freightwaves.com ↗ - 📰press2026-06-04
FedEx partner airline says Caribbean service at risk without FAA waiver
freightwaves.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
Великий
Freshness
У реальному часі
Rarity
Середня
Accessibility
Частковий
Legal
Змішана власність — конфіденційно згідно з GDPR (перегляд PII)
Buyer persona
Постачальники промислового ШІ та рішень для оптимізації обслуговування
Публічні веб-сигнали вказують на те, що Mapon (сектор мобільності) володіє набором даних телеметрії мобільності (часові ряди). Виявлено за допомогою api, завантажень, потоків подій, збору зображень, даних IoT з 6 джерел. Домінуючий доказ: дані IoT. ⚠ Належна перевірка (цінні дані, доступ для переговорів): Право власності на дані є змішаним, вихідні дані походять від транспортних засобів/активів клієнтів.; Набір даних містить конфіденційну персональну інформацію згідно з GDPR, включаючи дані водіїв (місцезнаходження, маршрути, звички водіння, номери ліцензій).; Компанія є дочірньою компанією Draugiem Group, що може ускладнити обговорення ліцензування даних. · корпоративне: дочірня компанія Draugiem Group.
Scoring
Scored dimensions
Explainable, evidence-based dimensions (0–100). The radar shows the investment axes.
Ці докази в сукупності підтверджують, що Mapon володіє великими даними телеметрії мобільності часових рядів, що охоплюють місцезнаходження транспортних засобів у реальному часі, детальну історичну інформацію про поїздки та гранульовані показники поведінки водіїв, такі як швидкість і звички водіння, отримані безпосередньо з систем GPS-відстеження та цифрових тахографів. Цей багатий, безперервний потік даних є саме тим, що терміново потрібно постачальникам промислового ШІ та оптимізації технічного обслуговування для розробки передових моделей прогнозувального технічного обслуговування, що дозволяє їм прогнозувати відмови обладнання та оптимізувати операції автопарку на ринку з високим попитом на такі дієві інсайти.
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 Rarity58
власні доменні дані (відкриті знижують рідкість)
How scarce and proprietary the data is. Unique domain data scores high; openly available data lowers it. - Dataset Volume100
15 збігів доказів
Apparent scale of the data, inferred from the number of evidence hits and any explicit volume mentions. - Dataset Freshness82
у реальному часі/потокове
How current the data stays — real-time/streaming scores highest, periodic dumps lower. - Training Value84
підходить для прогнозувального технічного обслуговування
How useful the data is for the target AI use-case — its fit for model training or fine-tuning. - Buyer Demand92
Ринок прогнозувального технічного обслуговування на основі ШІ, який покладається на дані телеметрії мобільності, за прогнозами, зростатиме зі складним річним темпом зростання (CAGR) 39.5% з 2025 по 2032 рік.
How strongly AI builders and companies are likely to want this data, based on market signals. - Legal Accessibility60
відкритий/API доступ
How legally easy the data is to obtain and use — open/API access scores high; PII or regulated data scores low. - Acquisition Feasibility69
середня складність, дочірня компанія Draugiem Group
How realistic it is to actually obtain the data, given access difficulty and the holder's corporate structure. - Evidence Strength100
5 типів доказів, 15 збігів
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=конфіденційно згідно з GDPR
Whether the company can legally license the data out — based on ownership and licensing complexity. - Corporate Independence50
дочірня компанія Draugiem Group
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 — власні 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 Audit92
✓ хороша ціль — Mapon є сильною ціллю як SaaS-компанія з управління автопарком, яка збирає великі, цінні дані телеметрії мобільності як побічний продукт своєї діяльності, які вона наразі не продає як сирий продукт даних зовнішнім покупцям.
Evidence
Dataset evidence & lineage
What the typed evidence proves the company holds — reframed for clarity and set against the market.
IoT / sensor data
Цей основний доказ демонструє володіння Mapon багатими даними телеметрії часових рядів, включаючи місцезнаходження транспортних засобів у реальному часі, історичні дані про поїздки та детальну інформацію про діяльність водіїв, таку як тривалість водіння та перерви, що є важливим для прогнозувальної аналітики та операційних інсайтів.
Downloads / exports
Цей доказ підтверджує, що Mapon надає табличні дані, отримані з віддалених завантажень тахографів, пропонуючи історичну інформацію про поїздки, активність водіїв та дані, корисні для дотримання вимог та управління паливом, що є дуже цінним для операційної ефективності та оптимізації витрат.
API access
Це вказує на те, що Mapon пропонує мультимодальний API для безшовної інтеграції, дозволяючи програмний доступ до даних транспортних засобів, функцій бронювання та запланованих звітів, що є вирішальним для покупців ШІ, які шукають ефективне введення даних у свої платформи.
Event streams
Цей конкретний доказ підкреслює здатність Mapon відстежувати та надавати дані часових рядів щодо поведінки водіїв, включаючи звички водіння, швидкість та напрямок, що є критично важливим для аналізу безпеки, покращення ефективності та моделювання прогнозувального технічного обслуговування.
Image collection
Це показує додаткову можливість Mapon збирати візуальні дані за допомогою систем камер автопарку, надаючи додаткові інсайти для комплексного управління автопарком та потенційно збагачуючи мультимодальні ШІ-додатки.
Marketplace
Dataset details
Geographic coverage
Likely Europe (based on Mapon's primary market, but requires confirmation)
Time range
Real-time (implies rolling, continuous data)
Update frequency
Real-time
Delivery
API, potentially IoT data streams
Formats
Time Series
License
One-time license for predictive maintenance use cases, subject to negotiation due to mixed data ownership and PII.
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 large volume of real-time mobility telemetry, crucial for predictive maintenance in the high-demand AI mobility sector. The significant PII and complex ownership structure necessitate a premium valuation.
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
Mapon Mobility Telemetry — a Large mobility telemetry dataset (Time Series modality) in the mobility domain. Primary AI use-case: Predictive Maintenance. Market signal: $$$ — high AI buyer demand. Investment score 75.8/100 (confidence 0.83). Recommended action: Data Sharing Agreement.
From the marketplace
Explore live data opportunities
Moonsurgical — Можливість отримання набору даних телеметрії датчиків
View opportunity →мобільністьGreen On — Можливість отримання набору даних телеметрії мобільності
View opportunity →мобільністьCtlogistics — Каталог даних / Можливість набору даних для маркетплейсу
View opportunity →Data Academy
Learn before you deal
- Чому купувати зовнішні дані?3 min read
- Купівля даних без помилок3 min read
- Ваша експертиза цінна для ШІ3 min read