Можливість набору даних
d-nvest — Можливість придбання набору даних мобільної телеметрії від Paack
Великий набір даних мобільної телеметрії від Paack, придатний для прогнозованого технічного обслуговування та виявлення аномалій.
Бал
71.1
Бал (0–100) поєднує зважені виміри — рідкість набору даних, цінність для навчання, попит покупців, сила доказів та право на ліцензування. 70+ означає готовність до угоди. Дивіться оцінені виміри нижче для детального розбору.Впевненість
56%
Дія
Угода про обмін даними
Рекомендована структура угоди для цього набору даних: Придбання (повний викуп), Ліцензія (платні права на використання), Угода про обмін даними (контрольований доступ, без передачі права власності), Партнерство (спільна розробка) або Програма анотації (маркування). Вибрано на основі власності даних, складності ліцензування та доступності.Ринок
Глобальний ринок прогнозованого технічного обслуговування транспортних засобів = 4,66 млрд доларів США у 2024 році, CAGR 17,5% (2025-2034) (джерело: Global Market Insights Inc.)
Недавні датовані зовнішні факти, що спричинили цю можливість — перевіряється походження.
- 📰press2026-06-30
GM invests $275M in Tennessee plant
supplychaindive.com ↗ - 📰press2026-06-30
FedEx to return full MD-11 capacity ahead of peak season
supplychaindive.com ↗ - 📰press2026-06-30
Aurélie Lemaire, nouvelle directrice commerciale d’Ayvens France
journalauto.com ↗ - 📰press2026-06-30
HelloFresh boosts chilled fulfillment capacity via robotics deployment
supplychaindive.com ↗ - 📰press2026-06-30
Horizon élargi pour Colis Privé + Paack Iberia + Paack France
supplychainmagazine.fr ↗
Lineage
Як було отримано цю можливість
Ланцюжок, орієнтований на сигнали, від початку до кінця: недавні зовнішні сигнали → кваліфікована ніша → визначений власник даних → перевірка сайту → оцінена можливість. Кожна можливість є пояснюваною.
Profile
Профіль набору даних
Тип
Набір даних мобільної телеметрії
Модальність
Часові ряди
Сектор
мобільність
Обсяг
Large
Актуальність
Real-time
Рідкість
High (proprietary)
Доступність
Restricted
Юридичний
Mixed ownership — GDPR-sensitive (PII review)
Портрет покупця
Постачальники промислового ШІ та оптимізації технічного обслуговування
Paack holds a valuable Mobility Telemetry Dataset composed of high-volume, real-time Time Series data from its delivery fleet. This data, including geo_data, iot_data, and event_streams from vehicle execution logs, provides the essential raw material for a Predictive Maintenance AI use case, enabling the forecasting of vehicle component failures and optimizing fleet uptime.
The global market for vehicle predictive maintenance is substantial and rapidly growing, demonstrating significant buyer interest in this application. The market was valued at USD 4.66 billion in 2024 and is projected to expand at a 17.5% CAGR. [3] While access to this dataset requires navigating high GDPR sensitivity and shared data ownership with retail clients, its rarity and direct applicability to a high-growth market make it a compelling asset for AI buyers looking to reduce operational costs and improve fleet reliability. [3] ⚠ Diligence (valuable data, access to negotiate): High GDPR sensitivity due to recipient addresses and personal contact details.; Data ownership may be shared with retail clients (e.g., MediaMarkt, Inditex) regarding parcel contents.; Proprietary routing algorithms are core IP, but raw execution logs are likely dormant. · corporate: independent.
Scoring
Оцінені виміри
Пояснювані, засновані на доказах виміри (0–100). Радар показує інвестиційні осі.
This evidence collectively proves Paack possesses a large-scale, proprietary telemetry dataset capturing the real-world operational stress on commercial fleets. This rich time-series and IoT data is precisely what Industrial AI vendors require to build and validate advanced predictive maintenance models. In a vehicle maintenance market growing at over 17% annually, this dataset offers a rare opportunity to train algorithms that can anticipate component failure, optimize logistics operations, and reduce downtime.
See dimension details ↓- Dataset Specificity90
dominant 'iot_data', sector mobility, 3 specific types
Наскільки точно дані націлені на конкретну, важкозамінну область або завдання. Нішеві, чітко визначені дані оцінюються вище, ніж загальні. - Dataset Rarity82
proprietary domain data
Наскільки рідкісними та власницькими є дані. Унікальні дані домену оцінюються високо; загальнодоступні дані знижують оцінку. - Dataset Volume74
4 evidence hits, explicit data-volume mention
Очевидний масштаб даних, виведений з кількості збігів доказів та будь-яких явних згадок обсягу. - Dataset Freshness82
real-time/streaming
Наскільки актуальними залишаються дані — дані в реальному часі/потокові оцінюються найвище, періодичні вивантаження нижче. - Training Value84
fit for Predictive Maintenance
Наскільки корисні дані для цільового випадку використання ШІ — їх придатність для навчання моделі або тонкого налаштування. - Buyer Demand85
AI buyer demand is high, driven by the need to optimize fleet operations in a market growing at a robust 17.5% CAGR. [3]
Наскільки сильно розробники ШІ та компанії, ймовірно, захочуть ці дані, на основі ринкових сигналів. - Legal Accessibility20
restricted/unknown
Наскільки юридично легко отримати та використовувати дані — відкритий доступ/доступ через API оцінюється високо; PII або регульовані дані оцінюються низько. - Acquisition Feasibility30
medium difficulty, independent
Наскільки реалістично фактично отримати дані, враховуючи складність доступу та корпоративну структуру власника. - Evidence Strength74
4 evidence types, 4 hits
Наскільки вагомим є доказ того, що компанія володіє цими даними — різноманітність типів доказів та кількість збігів. - Right to License28
ownership=mixed, licensing=gdpr_sensitive
Чи може компанія законно ліцензувати дані — на основі власності та складності ліцензування. - Corporate Independence90
independent
Чи може власник вирішувати самостійно — незалежна компанія оцінюється вище, ніж дочірня компанія великої групи. - Data Orientation22
0 data-appetite signals (0 types)
Наскільки активно компанія інвестує в дані, вимірюється за її сигналами попиту на дані (найм, продукти, API…). - Dormant Data Surplus92
surplus=high, 5 recent external signals — proprietary data beyond what's already monetised
Обсяг та цінність власних даних, якими володіє ця компанія, ПОЗА тим, що вона вже монетизує — неактивний надлишок, який ми можемо розблокувати. Компанія може продавати деякі інсайти І все ще володіти набагато більшим неактивним активом. - ICP Audit67
✓ good target — Paack is a large, fast-growing logistics operator whose core business is physical delivery, making its substantial operational and telemetry data a valuable, unmonetized by-product. Issues: The company is large and growing, with over 800-1100 employees and significant funding, which is outside the ideal SME target. [5, 6, 12]; It was recently subject to acquisition agreements by CEVA Logistics, which could change its structure and make it part of a much larger, more opaque group.
- Deep Qualification80
✓ pass — Paack is a technology-driven logistics provider, making the existence of a 'Mobility Telemetry Dataset' highly plausible as a dormant byproduct of its core delivery services. [1, 4, 11] However, this data is encumbered by significant GDPR sensitivity due to customer PII and likely complex ownership
Evidence
Докази та походження набору даних
Що доведені докази підтверджують, що компанія володіє — переформульовано для ясності та порівняно з ринком.
Geospatial data
The dataset includes historical and real-time route data from millions of deliveries, providing the crucial geospatial context needed to model the impact of terrain and distance on vehicle wear.
Event streams
This evidence points to granular time-series event streams that log every stage of the delivery process, providing the detailed operational history essential for building robust failure prediction algorithms.
IoT / sensor data
The dataset contains IoT data from automated sorting centers and logistics hubs, offering signals on vehicle stress related to loading, idling, and turnaround cycles that enrich predictive maintenance models.
Data-volume signal
Evidence confirms a massive operational scale, with millions of monthly deliveries for blue-chip clients, which validates the dataset's depth and commercial relevance for training enterprise-grade AI.
Coverage
Scanned sources
Deliverable
Premium dataset report
Paack 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 for vehicles market = $4.66B in 2024, CAGR 17.5% (2025-2034) (source: Global Market Insights Inc.). Investment score 71.1/100 (confidence 0.56). Recommended action: Data Sharing Agreement.