Можливість набору даних
Можливість щодо набору даних телеметрії мобільності від Transition One
Набір даних телеметрії мобільності від Transition One, придатний для прогнозованого технічного обслуговування та виявлення аномалій.
Бал
48
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
42%
Дія
Придбати
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 = 3 мільярди доларів США у 2025 році, CAGR 14,7% (джерело: Transparency Market Research). [1, 6]
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.
- 🔌Public API
Підключення мобільного додатку для відстеження терміну служби акумулятора та стану заряду в реальному часі
джерело ↗
Profile
Профіль набору даних
Тип
Набір даних телеметрії мобільності
Модальність
Часові ряди
Сектор
мобільність
Обсяг
Помірний
Актуальність
В реальному часі
Рідкість
Висока (власний)
Доступність
Обмежений
Юридичний
Належить компанії — права на ліцензування потребують роз'яснення
Портрет покупця
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
Оцінені виміри
Пояснювані, засновані на доказах виміри (0–100). Радар показує інвестиційні осі.
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
Наскільки актуальними залишаються дані — дані в реальному часі/потокові оцінюються найвище, періодичні вивантаження нижче. - Training Value74
придатний для прогнозованого технічного обслуговування
Наскільки корисні дані для цільового випадку використання ШІ — їх придатність для навчання моделі або тонкого налаштування. - Dataset Specificity78
домінуючий 'iot_data', сектор мобільність, 2 специфічні типи
Наскільки точно дані націлені на конкретну, важкозамінну область або завдання. Нішеві, чітко визначені дані оцінюються вище, ніж загальні. - Dataset Rarity70
власні доменні дані
Наскільки рідкісними та власницькими є дані. Унікальні дані домену оцінюються високо; загальнодоступні дані знижують оцінку. - Dataset Volume46
2 збіги доказів
Очевидний масштаб даних, виведений з кількості збігів доказів та будь-яких явних згадок обсягу. - 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,
Наскільки сильно розробники ШІ та компанії, ймовірно, захочуть ці дані, на основі ринкових сигналів. - Legal Accessibility28
обмежений/невідомий
Наскільки юридично легко отримати та використовувати дані — відкритий доступ/доступ через API оцінюється високо; PII або регульовані дані оцінюються низько. - Acquisition Feasibility44
низька складність, незалежний
Наскільки реалістично фактично отримати дані, враховуючи складність доступу та корпоративну структуру власника. - Evidence Strength50
2 типи доказів, 2 збіги
Наскільки вагомим є доказ того, що компанія володіє цими даними — різноманітність типів доказів та кількість збігів. - Right to License70
власність=власність, ліцензування=права_незрозумілі
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 Orientation39
1 сигнал апетиту до даних (1 тип)
Наскільки активно компанія інвестує в дані, вимірюється за її сигналами попиту на дані (найм, продукти, API…). - Dormant Data Surplus92
надлишок=високий — 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.
Evidence
Докази та походження набору даних
Що доведені докази підтверджують, що компанія володіє — переформульовано для ясності та порівняно з ринком.
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.
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.