Dataset opportunity
Swobbee — Можливість отримання набору даних телеметрії мобільності
Помірний набір даних телеметрії мобільності, що зберігається у Swobbee, 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)
Глобальний ринок прогнозованого технічного обслуговування = 10,6 мільярда доларів США у 2024 році, CAGR 35,1%.
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.
- 🧑💻Hiring a data role
Набір технічних спеціалістів, зосереджених на моніторингу та оптимізації систем
source ↗
Profile
Dataset profile
Type
Набір даних телеметрії мобільності
Modality
Часові ряди
Sector
мобільність
Volume
Помірний
Freshness
В реальному часі
Rarity
Висока (власні)
Accessibility
Частковий
Legal
Належить компанії — чисте ліцензування
Buyer persona
Постачальники промислового ШІ та оптимізації технічного обслуговування
Swobbee володіє Набором даних телеметрії мобільності, що складається з даних часових рядів з його мережі станцій заміни акумуляторів. Це включає багаті `geo_data`, `industrial_data` та `iot_data`, що деталізують продуктивність акумуляторів, моделі використання та стан обладнання, що робить його винятково придатним для розробки та навчання алгоритмів прогнозованого технічного обслуговування для прогнозування відмов обладнання та оптимізації життєвого циклу акумуляторів.
Цінність цих даних підкреслюється стрімким зростанням Глобального ринку прогнозованого технічного обслуговування, який оцінюється в 10,6 мільярда доларів США у 2024 році з 35,1% CAGR. [6] Цей високозростаючий попит робить набір даних надзвичайно цінним для покупців ШІ. Хоча доступ прив'язаний до фізичного IoT-обладнання та може вимагати узгодження багатобрендових угод щодо акумуляторів, неперсональний, промисловий характер даних спрощує відповідність GDPR, пропонуючи прямий шлях до високоцінної програми ШІ зі значною рідкістю. ⚠ Огляд (цінні дані, доступ до переговорів): Дані прив'язані до фізичного IoT-обладнання (станції заміни); дані багатобрендових акумуляторів можуть вимагати перевірки угод виробників; операційні дані переважно промислові/технічні (не GDPR) · корпоративні: незалежні.
Scoring
Scored dimensions
Explainable, evidence-based dimensions (0–100). The radar shows the investment axes.
Ці докази підтверджують, що Swobbee володіє власним телеметричним набором даних, що фіксує реальну продуктивність та деградацію акумуляторів мікромобільності в реальній мережі. Для постачальників промислового ШІ це рідкісне джерело достовірних даних, необхідних для створення та валідації передових алгоритмів прогнозованого технічного обслуговування. На ринку рішень для прогнозованого технічного обслуговування, що зростає більш ніж на 35% щорічно до 10,6 мільярда доларів США у 2024 році, ці унікальні IoT дані про стан акумуляторів, моделі використання та інфраструктуру зарядки забезпечують критичну конкурентну перевагу для оптимізації терміну служби активів та операційної ефективності.
See dimension details ↓- 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 Demand95
Попит з боку покупців ШІ зумовлений швидким зростанням ринку прогнозованого технічного обслуговування, який розширюється зі швидкістю 35,1% CAGR, створюючи сильну потребу у спеціалізованих промислових IoT-даних. [6]
How strongly AI builders and companies are likely to want this data, based on market signals. - Dataset Specificity90
домінуючі 'iot_data', сектор мобільність, 3 конкретних 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 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. - 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 Feasibility44
низька 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 компанії, 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 Orientation39
1 сигнал апетиту до даних (1 тип)
How actively the company invests in data, measured by its data-appetite signals (hires, products, APIs…). - Dormant Data Surplus92
надлишок=високий — власні 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 Audit83
⚠ огляд — Основний бізнес Swobbee — це Battery-as-a-Service, але він включає програмну панель для управління парком та акумуляторами, що робить його постачальником інтелектуальних рішень, а не просто власником даних. Проблеми: Основний продукт компанії включає 'програмну панель та додаток' для управління популяціями акумуляторів. [3]; Панель оператора надає огляд станцій, історію даних заміни та управління користувачами. [4]; Їх хмарна платформа описується як 'комплексне рішення для управління акумуляторами та зарядки' з можливостями 'аналізу даних' та різними API-інтерфейсами (Grap; Цей продаж інтелектуальних рішень/аналітики як частини їхніх послуг означає, що це не можливість 'сплячих даних', і вони вже на ринку.
- Deep Qualification90
✓ пройдено — Swobbee керує мережею заміни акумуляторів як послугою, що робить його власником цінних телеметричних даних. Власність змішана, оскільки деякі акумулятори належать клієнтам у приватних установках станцій. Хоча ліцензування виглядає чистим з точки зору контрактів, залучення даних про місцезнаходження користувачів робить його чутливим до GDPR, що вимагає обережного поводження.
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 детальні часові ряди IoT-даних, що описують стан здоров'я (SoH) акумулятора, температуру та цикли зарядки, що є критично важливим для розробки прогнозних моделей, які можуть передбачати відмову компонентів у різних виробників обладнання.
Geospatial data
Він включає табличні геопросторові дані про використання станцій заміни у великих міських центрах, надаючи важливий контекст щодо моделей попиту та операційної інтенсивності, що безпосередньо впливає на знос активів та графіки технічного обслуговування.
Industrial data
Колекція містить промислові часові ряди даних про споживання енергії та навантаження на мережу, що дозволяє моделям ШІ оптимізувати не тільки окремі активи, але й всю інфраструктуру розумної зарядки для ефективності та стійкості.
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
Swobbee 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 Market = $10.6 billion in 2024, CAGR 35.1% (source: MarketsandMarkets™). Investment score 48.0/100 (confidence 0.49). Recommended action: Acquire.
From the marketplace
Explore live data opportunities
Rainfresh — Можливості датасету промислових операцій
View opportunity →промисловийJjchurchill — Можливості набору даних з інспекційних звітів
View opportunity →промисловийModularsystem — Можливість отримання набору даних нормативних записів
View opportunity →Data Academy
Learn before you deal
- Скільки коштує набір даних?3 min read
- Як відбувається угода з даними3 min read
- Що ви маєте право продавати3 min read