Можливість набору даних
d-nvest: Можливість отримання набору даних про мобільні події Pme Express
Набір даних про мобільні події від Pme Express, придатний для прогнозування та виявлення аномалій.
Бал
68.3
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
49%
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 аналітики транспорту = 12,61 млрд доларів США у 2024 році, CAGR 23,8% (джерело: Grand View Research). [15]
Недавні датовані зовнішні факти, що спричинили цю можливість — перевіряється походження.
- 📰press2026-06-11
Distribution automobile : l’heure délicate des successions familiales
journalauto.com ↗ - 📰press2026-06-11
Stellantis dope une Charger avec une batterie solide
journalauto.com ↗ - 📰press2026-06-10
Harley-Davidson to reshore Revolution Max engine production
manufacturingdive.com ↗ - 📰press2026-06-10
Razor reshapes supply chain to weather Trump-era China tariffs
manufacturingdive.com ↗
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.
Конкретні докази того, що ця компанія активно дбає про дані — чому вона готова до кімнати угод.
Profile
Профіль набору даних
Тип
Набір даних про мобільні події
Модальність
Часовий ряд
Сектор
мобільність
Обсяг
Помірний
Актуальність
В реальному часі
Рідкість
Висока (власний)
Доступність
Обмежений
Юридичний
Належить компанії — чутливий до GDPR (перегляд PII)
Портрет покупця
Кількісні фонди та команди ШІ для прогнозування попиту
Pme Express володіє цінним Набором даних про мобільні події, структурованим як Часовий ряд. Цей набір даних унікально поєднує `event_streams`, `geo_data` та `transaction_data`, забезпечуючи комплексний огляд мобільних операцій. Його детальний характер з часовими мітками робить його винятково придатним для використання покупцем ШІ у сфері Прогнозування, дозволяючи розробляти моделі для прогнозування часу доставки, оптимізації маршрутів та передбачення коливань попиту.
Ринок, який обслуговує ці дані, Аналітика транспорту, є значним і швидко зростаючим, його оцінка становить 12,61 мільярда доларів США у 2024 році з прогнозованим CAGR у 23,8%. [15] Хоча дані містять персональні дані (PII), що вимагають суворої анонімізації, і можуть потребувати консолідації з застарілих TMS, його операційна рідкість та глибина є дуже затребуваними. Для покупця ШІ стратегічна цінність отримання прогнозної точності в логістиці виправдовує інвестиції в подолання цих складнощів доступу. ⚠ Належна обачність (цінні дані, доступ до переговорів): Містить PII (імена та адреси відправника/отримувача), що вимагають суворої анонімізації; Дані, ймовірно, зберігаються в застарілих системах управління транспортом (TMS); Операційні журнали можуть потребувати консолідації з різних регіональних центрів доставки · корпоративний: незалежний.
Scoring
Оцінені виміри
Пояснювані, засновані на доказах виміри (0–100). Радар показує інвестиційні осі.
Ці докази сукупно підтверджують, що Pme Express володіє власним високочастотним набором даних, який фіксує пульс європейських експрес-вантажів через потоки подій часового ряду, географічні торгові потоки та історичні обсяги відвантажень. Ці дані високої рідкості є прямим входом для складних моделей прогнозування, які використовують кількісні фонди та команди ШІ для прогнозування економічної активності та змін у ланцюгах поставок. На ринку аналітики транспорту, що швидко зростає (прогнозується на рівні 12,61 млрд доларів США у 2024 році), цей набір даних пропонує чітку інформаційну перевагу для генерації альфи та оптимізації логістики.
See dimension details ↓- Dataset Specificity90
домінуючий 'event_streams', сектор мобільність, 3 специфічні типи
Наскільки точно дані націлені на конкретну, важкозамінну область або завдання. Нішеві, чітко визначені дані оцінюються вище, ніж загальні. - Dataset Rarity82
власні доменні дані
Наскільки рідкісними та власницькими є дані. Унікальні дані домену оцінюються високо; загальнодоступні дані знижують оцінку. - Dataset Volume52
3 докази
Очевидний масштаб даних, виведений з кількості збігів доказів та будь-яких явних згадок обсягу. - Dataset Freshness82
в реальному часі/потоковий
Наскільки актуальними залишаються дані — дані в реальному часі/потокові оцінюються найвище, періодичні вивантаження нижче. - Training Value84
придатний для прогнозування
Наскільки корисні дані для цільового випадку використання ШІ — їх придатність для навчання моделі або тонкого налаштування. - Buyer Demand92
Очікується, що ринок Mobility as a Service (MaaS), основний споживач даних про мобільність для прогнозування попиту за допомогою ШІ, зростатиме зі швидкістю CAGR 33,65% з 2025 по 2032 рік. [6]
Наскільки сильно розробники ШІ та компанії, ймовірно, захочуть ці дані, на основі ринкових сигналів. - Legal Accessibility0
PII/регульований
Наскільки юридично легко отримати та використовувати дані — відкритий доступ/доступ через API оцінюється високо; PII або регульовані дані оцінюються низько. - Acquisition Feasibility0
середня складність, незалежний
Наскільки реалістично фактично отримати дані, враховуючи складність доступу та корпоративну структуру власника. - Evidence Strength62
3 типи доказів, 3 збіги
Наскільки вагомим є доказ того, що компанія володіє цими даними — різноманітність типів доказів та кількість збігів. - Right to License62
власність=власна, ліцензування=gdpr_чутливий
Чи може компанія законно ліцензувати дані — на основі власності та складності ліцензування. - Corporate Independence90
незалежний
Чи може власник вирішувати самостійно — незалежна компанія оцінюється вище, ніж дочірня компанія великої групи. - Data Orientation56
2 сигнали щодо апетиту до даних (2 типи)
Наскільки активно компанія інвестує в дані, вимірюється за її сигналами попиту на дані (найм, продукти, API…). - Dormant Data Surplus70
надлишок=середній, 4 нещодавні зовнішні сигнали — власні дані, що перевищують вже монетизовані
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 Audit100
✓ хороший цільовий показник — PME Express є чудовим цільовим показником, оскільки це операційний МСП у сфері експрес-транспорту та логістики з власним автопарком, який генерує власні дані про мобільність як побічний продукт своєї основної діяльності, і не виявляє жодних ознак продажу цих даних.
Evidence
Докази та походження набору даних
Що доведені докази підтверджують, що компанія володіє — переформульовано для ясності та порівняно з ринком.
Event streams
Цей тип доказів складається з даних часового ряду, що відстежують події доставки та часові мітки для відправлень, забезпечуючи високочастотний сигнал для моделей прогнозування, які моніторять економічну активність.
Geospatial data
Ці табличні дані деталізують власні пари пункт відправлення-пункт призначення для вантажів, розкриваючи ключові комерційні торгові потоки по всій Європі для аналізу ланцюгів поставок.
Transaction data
Ці табличні дані надають історичні обсяги відвантажень та деталі пакетів, сегментовані за галузевим сектором, що дозволяє здійснювати детальний, специфічний для сектора прогноз попиту.
Coverage
Scanned sources
Deliverable
Premium dataset report
Pme Express Mobility Event — a Moderate mobility event dataset (Time Series modality) in the mobility domain. Primary AI use-case: Forecasting. Market signal: Global Transportation Analytics market = $12.61B in 2024, CAGR 23.8% (source: Grand View Research). [15]. Investment score 68.3/100 (confidence 0.49). Recommended action: Data Sharing Agreement.