Dataset opportunity
Sparkcharge — Можливості телеметричних даних мобільності
Набір даних телеметрії мобільності помірного обсягу від Sparkcharge, придатний для прогнозованого технічного обслуговування та виявлення аномалій.
Score
76.1
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
Очікується, що світовий ринок прогнозованого технічного обслуговування транспортних засобів досягне 12,3 мільярда доларів США до 2033 року, зростаючи зі складною річною ставкою зростання (CAGR) 20,5% (2026-2033). [15]
Recent dated external facts that triggered this opportunity — auditable provenance.
- 📰press2026-06-12
Renaut, Stellantis et Volkswagen unissent leurs voix pour infléchir le "Made in Europe"
journalauto.com ↗ - 📰press2026-06-12
Véhicule de fonction : les règles du jeu se précisent pour les modèles électriques écoscorés
journalauto.com ↗ - 📰press2026-06-12
Bornes : une autre association alerte sur l’opacité tarifaire de la recharge
journalauto.com ↗ - 📰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 ↗
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
Помірний
Freshness
В реальному часі
Rarity
Висока (власний)
Accessibility
Частковий
Legal
Належить компанії — чистий для ліцензування
Buyer persona
Постачальники промислового ШІ та оптимізації технічного обслуговування
Sparkcharge володіє цінним набором даних телеметрії мобільності, представленим у вигляді часових рядів. Цей набір даних генерується безпосередньо з власного фізичного обладнання Sparkcharge, систем Roadie та PowerHub, захоплюючи реальні `event_streams`, `geo_data` та `iot_data`. Його основна перевага для використання в прогнозованому технічному обслуговуванні полягає у високодетальній телеметрії розряду батареї та її стану, зібраній для різноманітного спектру моделей електромобілів, що забезпечує багату основу для розробки та навчання прогнозних алгоритмів.
Очікується, що світовий ринок прогнозованого технічного обслуговування транспортних засобів досягне 12,3 мільярда доларів США до 2033 року, зростаючи зі складною річною ставкою зростання (CAGR) 20,5%. [15] Хоча доступ до цього набору даних вимагає переговорів, оскільки частина даних вже використовується для операційної оптимізації SparkAI, ця складність підкреслює його рідкість та стратегічну цінність. Унікальне походження набору даних та детальна телеметрія пропонують чітку конкурентну перевагу для покупця ШІ, який прагне створити передове рішення для прогнозованого технічного обслуговування на швидкозростаючому ринку. [15] ⚠ Огляд (цінні дані, можливість переговорів щодо доступу): Дані генеруються власним фізичним обладнанням (Roadie, PowerHub); SparkAI вже використовує частину даних для операційної оптимізації; Набір даних включає високодетальну телеметрію розряду батареї та її стану для різноманітних моделей електромобілів · корпоративний: незалежний.
Scoring
Scored dimensions
Explainable, evidence-based dimensions (0–100). The radar shows the investment axes.
Докази Sparkcharge підтверджують володіння масштабним, власним набором даних, що охоплює мільйони подій зарядки електромобілів на вимогу. Ці унікальні дані часових рядів та телеметрії є критично важливим активом для постачальників ШІ, які створюють моделі прогнозованого технічного обслуговування для батарей електромобілів та зарядного обладнання. На ринку прогнозованого технічного обслуговування транспортних засобів, який, за прогнозами, перевищить 12 мільярдів доларів США, цей набір даних надає реальні сигнали, необхідні для прогнозування деградації батарей, оптимізації операцій парку та створення високоцінних рішень ШІ.
See dimension details ↓- Dataset Specificity90
домінуючі '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
власні доменні дані
How scarce and proprietary the data is. Unique domain data scores high; openly available data lowers it. - Dataset Volume52
3 докази
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 Demand85
Ринок прогнозованого технічного обслуговування автомобілів, який фундаментально залежить від даних телеметрії мобільності, за прогнозами, зросте зі стійкою складною річною ставкою зростання (CAGR) 23,9% між 2023 і 2033 роками, що свідчить про дуже сильний і зростаючий попит з боку покупців.
How strongly AI builders and companies are likely to want this data, based on market signals. - Legal Accessibility50
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 License92
власність=належить, ліцензування=чисте
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, 5 нещодавніх зовнішніх сигналів — власні дані понад те, що вже монетизовано
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 Audit83
⚠ огляд — Основний бізнес SparkCharge полягає в продажу мобільного зарядного обладнання для електромобілів та пакетної послуги 'Charging-as-a-Service' (CaaS), яка включає програмну платформу для управління операціями зарядки, що робить його продавцем інтелекту та погано підходить. Проблеми: Основний продукт компанії — 'Charging-as-a-Service' (CaaS), який є пакетною пропозицією обладнання, енергії та програмного забезпечення. [3, 9, 12]; Пропозиція CaaS включає програмну платформу з моніторингом у реальному часі, аналітикою даних та автоматизацією звітності
Evidence
Dataset evidence & lineage
What the typed evidence proves the company holds — reframed for clarity and set against the market.
IoT / sensor data
Набір даних містить детальну телеметрію датчиків IoT з мобільного зарядного обладнання компанії, що надає прямі докази доставки енергії та стану батареї для моделювання продуктивності на рівні компонентів.
Event streams
Ці докази підтверджують великомасштабний потік подій, що деталізує понад 6,3 мільйона кВт·год доставленої потужності, який включає цінні специфічні для транспортних засобів профілі зарядки та моделі використання, необхідні для навчання надійних ШІ-моделей.
Geospatial data
Набір даних включає табличні геопросторові дані, що точно визначають, де і коли парку транспортних засобів потрібна зарядка поза мережею, що дозволяє створювати моделі, які прогнозують попит на енергію та оптимізують логістику.
Marketplace
Dataset details
Geographic coverage
Global
Time range
Rolling 12 months
Update frequency
Real-time
Delivery
API
Formats
JSON, Time Series
License
One-time license for predictive maintenance model development and training, with restrictions on redistribution of raw data.
Personal data
No 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 high-resolution, proprietary EV battery telemetry, crucial for the rapidly growing predictive maintenance market. The real-time freshness and exclusive nature of this data, sourced directly from hardware, position it as a premium asset.
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
Sparkcharge Mobility Telemetry — a Moderate mobility telemetry dataset (Time Series modality) in the mobility domain. Primary AI use-case: Predictive Maintenance. Market signal: Global Vehicle Predictive Maintenance market is projected to reach $12.3 billion by 2033, growing at a CAGR of 20.5% (2026-2033). [15]. Investment score 76.1/100 (confidence 0.49). Recommended action: Acquire.
From the marketplace
Explore live data opportunities
Geotechnics — Industrial Operations Dataset Opportunity
View opportunity →промисловийSensoneo — Можливості набору даних бази знань
View opportunity →іншеFoodforensics — Можливість отримання набору даних бази знань
View opportunity →