Dataset opportunity
Mobilityhouse — Можливість отримання набору даних телеметрії мобільності
Помірний набір даних телеметрії мобільності, що зберігається Mobilityhouse, 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
49%
Action
Придбати
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)
Розмір глобального ринку прогнозованого технічного обслуговування транспортних засобів оцінювався в 4,66 мільярда доларів США у 2024 році, з прогнозованим CAGR 17,5% (2025-2034).
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
В реальному часі
Rarity
Висока (власницький)
Accessibility
Обмежений
Legal
Змішане володіння — права на ліцензування потребують уточнення
Buyer persona
Постачальники промислового ШІ та оптимізації технічного обслуговування
Mobility House володіє цінним набором даних телеметрії мобільності, що складається з даних часових рядів з потоків подій зарядки електромобілів (`event_streams`) та `iot_data`. Ці детальні дані про сесії зарядки, продуктивність акумулятора та поведінку транспортних засобів спеціально структуровані для розробки алгоритмів прогнозованого технічного обслуговування, що дозволяє передбачати деградацію акумулятора та збої зарядного обладнання.
Глобальний ринок прогнозованого технічного обслуговування автомобілів оцінювався в 4,66 мільярда доларів США у 2024 році, і прогнозується його зростання зі складною річною ставкою зростання (CAGR) 17,5%. [2] Цей значний розмір ринку та швидке зростання підкреслюють високу цінність цих даних. Незважаючи на складнощі доступу, такі як спільне володіння даними та чутливість GDPR, унікальні, рідкісні відомості для оптимізації роботи парку електромобілів та життєвого циклу акумуляторів роблять цей набір даних переконливим активом для покупців ШІ. ⚠ Огляд (цінні дані, доступ для переговорів): Право власності на дані спільно належить власникам електромобілів, операторам парку та OEM (наприклад, Renault); чутливість GDPR щодо індивідуальних місць зарядки та звичок; Складне регуляторне середовище для торгівлі енергією та даних мережі · корпоративний: незалежний.
Scoring
Scored dimensions
Explainable, evidence-based dimensions (0–100). The radar shows the investment axes.
Ці докази свідчать про те, що Mobilityhouse володіє власним великомасштабним набором даних часових рядів, що фіксує реальну продуктивність електромобілів, зарядних станцій та стаціонарних систем зберігання енергії. Ці дані безпосередньо слугують високозатребуваному сценарію використання прогнозованого технічного обслуговування для постачальників промислового ШІ, дозволяючи їм створювати та вдосконалювати алгоритми, які прогнозують збої компонентів та оптимізують стан акумулятора. На ринку прогнозованого технічного обслуговування транспортних засобів, який, за прогнозами, зростатиме більш ніж на 17% щорічно, цей рідкісний набір даних пропонує значну конкурентну перевагу для розробки рішень технічного обслуговування наступного покоління.
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 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
в реальному часі/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 Demand90
попит з боку покупців ШІ дуже високий, зумовлений швидкозростаючим ринком прогнозованого технічного обслуговування автомобілів, який, за прогнозами, розшириться на 17,5% CAGR. [2]
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 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 License36
володіння=змішане, ліцензування=права_нечіткі
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 — власницькі 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 Audit67
⚠ огляд — Основний бізнес компанії полягає в продажу інтелектуального програмного забезпечення (ChargePilot®) та послуг енергетичного ринку (Cascade EV Aggregator), а не в зберіганні неактивних даних, що робить її невідповідною. Проблеми: Основний бізнес — продаж інтелекту/програмного забезпечення: Основні продукти компанії — ChargePilot®, система інтелектуальної зарядки та управління енергією, та Cascade EV Aggr; Основний бізнес — продаж послуг на основі даних: Вони використовують свої технології для надання послуг, таких як Vehicle-to-Grid (V2G), агрегація гнучкості для енергетичних ринків; Вже монетизує дані: Компанія активно використовує дані транспортних засобів та зарядки для надання своїх основних послуг, таких як оптимізація витрат на зарядку та продаж агрегованих даних; Має публічний API для обміну даними: Вони пропонують 'Charging Data Push-API' для надсилання клієнтам записів про сесії зарядки, що стосуються білінгу, вказуючи на те, що вони вже
- Deep Qualification90
✓ пройдено — Цільовим об'єктом є сильний власник даних, який керує платформою інтелектуальної зарядки та управління енергією (ChargePilot®), що генерує цінні дані телеметрії електромобілів. Право власності на дані змішане та підпадає під дію GDPR, але їхня політика конфіденційності дозволяє використовувати та розкривати анонімізовані, агреговані дані.
Evidence
Dataset evidence & lineage
What the typed evidence proves the company holds — reframed for clarity and set against the market.
IoT / sensor data
Компанія збирає власні дані часових рядів, що деталізують використання акумулятора та двонаправлену зарядку електромобілів, що є основою для постачальників ШІ, які створюють моделі деградації компонентів.
Event streams
Набір даних містить потоки подій від тисяч зарядних станцій, надаючи детальні дані про профілі навантаження та час зарядки, необхідні для прогнозування навантаження на інфраструктуру та потреб у технічному обслуговуванні.
Industrial data
Mobilityhouse збирає промислові дані про стаціонарні системи зберігання енергії, включаючи цикли розрядки та ємність, що пропонує цінний проксі для моделювання довгострокового стану акумуляторів транспортних засобів.
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
Mobilityhouse 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 size was estimated at $4.66 billion in 2024, with a projected CAGR of 17.5% (2025-2034) (source: Global Market Insights Inc.). Investment score 48.0/100 (confidence 0.49). Recommended action: Acquire.
From the marketplace
Explore live data opportunities
Можливість щодо набору даних журналів технічного обслуговування від Electrifiedgarage
View opportunity →іншийGrasshoppersolar — Можливості набору даних журналів технічного обслуговування
View opportunity →іншийOkovate — Можливості платформи даних розробника
View opportunity →Data Academy
Learn before you deal
- Що ви маєте право продавати3 min read
- 5 помилок, які відлякують покупців3 min read
- Чому купувати зовнішні дані?3 min read