Dataset opportunity
Можливість щодо набору даних телеметрії мобільності від Transition One
Набір даних телеметрії мобільності від Transition One, 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
42%
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 транспортних засобів = 3 мільярди доларів США у 2025 році, CAGR 14,7% (джерело: Transparency Market Research). [1, 6]
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.
- 🔌Public API
Підключення мобільного додатку для відстеження терміну служби акумулятора та стану заряду в реальному часі
source ↗
Profile
Dataset profile
Type
Набір даних телеметрії мобільності
Modality
Часові ряди
Sector
мобільність
Volume
Помірний
Freshness
В реальному часі
Rarity
Висока (власний)
Accessibility
Обмежений
Legal
Належить компанії — права на ліцензування потребують роз'яснення
Buyer persona
Постачальники промислового ШІ та оптимізації технічного обслуговування
Transition One володіє спеціалізованим Набором даних телеметрії мобільності, що містить дані часових рядів з її модернізованих транспортних засобів. Ця детальна iot_data фіксує операційні показники в реальному часі, такі як продуктивність двигуна, навантаження на компоненти та стан акумулятора, що робить її ідеально придатною для розробки та навчання моделей ШІ для прогнозованого технічного обслуговування, які точно прогнозують відмови деталей транспортних засобів до їх виникнення.
Глобальний ринок прогнозованого технічного обслуговування транспортних засобів оцінювався в 3 мільярди доларів США у 2025 році та, за прогнозами, зросте зі складною річною ставкою зростання (CAGR) 14,7%, що підкреслює величезний попит на такі дані. [1, 6] Хоча доступ вимагає навігації за договірними правами власності на дані та потенційними чутливими питаннями GDPR щодо даних про місцезнаходження, рідкість та пряма застосовність цих industrial_data роблять їх активом високої цінності для покупців ШІ, які прагнуть скористатися цим значним ринковим зростанням. [1, 6] ⚠ Ретельна перевірка (цінні дані, можливість переговорів): дані телеметрії з модернізованих транспортних засобів можуть містити дані про місцезнаходження (чутливі до GDPR).; права власності на дані між постачальником модернізації та власником транспортного засобу потребують договірного роз'яснення. · корпоративний: незалежний.
Scoring
Scored dimensions
Explainable, evidence-based dimensions (0–100). The radar shows the investment axes.
Ці докази підтверджують, що Transition One володіє власними даними часових рядів з моніторингу в реальному часі акумуляторів електромобілів. Дані походять з їхніх власних стандартизованих комплектів модернізації, встановлених на парку популярних європейських моделей автомобілів, забезпечуючи унікальний та контрольований потік телеметрії. Цей набір даних є прямим активом для постачальників промислового ШІ, які створюють моделі прогнозованого технічного обслуговування для оптимізації стану акумулятора, виходячи на ринок технічного обслуговування транспортних засобів, який, за прогнозами, досягне 3 мільярдів доларів США до 2025 року.
See dimension details ↓- Dataset Freshness82
в реальному часі/потоковий
How current the data stays — real-time/streaming scores highest, periodic dumps lower. - Training Value74
придатний для прогнозованого технічного обслуговування
How useful the data is for the target AI use-case — its fit for model training or fine-tuning. - Dataset Specificity78
домінуючий 'iot_data', сектор мобільність, 2 специфічні типи
How sharply the data targets a specific, hard-to-substitute domain or task. Niche, well-defined data scores higher than generic. - Dataset Rarity70
власні доменні дані
How scarce and proprietary the data is. Unique domain data scores high; openly available data lowers it. - Dataset Volume46
2 збіги доказів
Apparent scale of the data, inferred from the number of evidence hits and any explicit volume mentions. - ICP Audit67
⚠ перегляд — Компанія, піонер у модернізації електромобілів, була оголошена банкрутом у березні 2023 року та припинила свою діяльність, ставши неіснуючою організацією. Проблеми: Компанія перебуває в стані судової ліквідації з березня 2023 року. [21]; Бізнес припинив свою діяльність і більше не є діючим підприємством. [21]; Існує багато інших компаній зі схожими назвами ('Transition One', 'Transitions One') в різних секторах (консалтинг, нерухомість), що викликає плутанину. [2, 4
- Deep Qualification70
✓ пройдено — Цільова компанія припинила свою діяльність у березні 2023 року, що робить можливість отримання даних застарілою; хоча телеметричні дані, ймовірно, були згенеровані, їх існування та доступність тепер є вкрай невизначеними через ліквідацію компанії.
- Buyer Demand85
Попит з боку покупців ШІ зумовлений значним зростанням ринку прогнозованого технічного обслуговування транспортних засобів (прогнозований CAGR 14,7%), для якого цей тип реальних телеметричних даних є важливим вхідним компонентом для створення точних прогнозних моделей. [1,
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 Feasibility44
низька складність, незалежний
How realistic it is to actually obtain the data, given access difficulty and the holder's corporate structure. - Evidence Strength50
2 типи доказів, 2 збіги
How solid the proof is that the company holds this data — diversity of evidence types and number of hits. - Right to License70
власність=власність, ліцензування=права_незрозумілі
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.
Evidence
Dataset evidence & lineage
What the typed evidence proves the company holds — reframed for clarity and set against the market.
IoT / sensor data
Ці докази показують збір IoT даних в реальному часі про стан та ефективність акумулятора, що є основним вхідним компонентом для моделей прогнозованого технічного обслуговування електромобілів.
Industrial data
Ці докази демонструють власне джерело даних, що базується на стандартизованих промислових процесах модернізації електромобілів, забезпечуючи унікальний та послідовний набір даних для різних типів 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
Transition One 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 = $3 Billion in 2025, CAGR 14.7% (source: Transparency Market Research). [1, 6]. Investment score 48.0/100 (confidence 0.42). Recommended action: Acquire.
From the marketplace
Explore live data opportunities
Primed Halberstadt — Можливості набору даних промислових операцій
View opportunity →промисловийLancerelectric — Можливості набору даних звітів про інспекції
View opportunity →мобільністьMobilityservice — Можливості набору даних журналів технічного обслуговування
View opportunity →Data Academy
Learn before you deal
- 5 помилок, які відлякують покупців3 min read
- Чому купувати зовнішні дані?3 min read
- Купівля даних без помилок3 min read