Dataset opportunity
Можливість придбання набору даних телеметрії мобільності від Waat
Набір даних телеметрії мобільності помірного обсягу від Waat, придатний для прогнозованого технічного обслуговування та виявлення аномалій.
Score
69.6
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
Угода про обмін даними
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 = 8,7 мільярда доларів США у 2023 році, CAGR 28,5% (джерело: Market.us)
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.
- 📣Press / announcement
Залучено 100 мільйонів євро у вересні 2025 року для прискорення цифрової експансії та технологічного лідерства.
source ↗ - ✨Signal
Призначено директора з маркетингу та цифрових технологій для керівництва цифровою стратегією та еволюцією додатку MyWAAT.
source ↗ - 📦Data product
Додаток MyWAAT відстежує споживання, історію зарядки та доступність станцій у реальному часі для понад 40 тисяч користувачів.
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
Змішане право власності — чутливі до GDPR (перегляд PII)
Buyer persona
Постачальники промислового ШІ та оптимізації технічного обслуговування
Waat володіє цінним Набором даних телеметрії мобільності, структурованим як докази часових рядів. Цей набір даних інтегрує geo_data, операційні дані IoT із зарядних станцій та transaction_data, забезпечуючи комплексне уявлення про використання та продуктивність обладнання. Ці багаті, багатогранні дані ідеально підходять для розробки сценарію використання ШІ для прогнозованого технічного обслуговування, що дозволяє передбачати збої обладнання в мережі з 70 000 партнерських станцій та оптимізувати графіки ремонту.
Глобальний ринок прогнозованого технічного обслуговування є значним і швидко зростаючим, оцінюється в 8,7 мільярда доларів США у 2023 році та прогнозується зростання зі складною річною ставкою зростання (CAGR) 28,5%. [11] Незважаючи на відомі складнощі доступу, такі як наявність персональних даних (PII), угоди про сторонні дані та нещодавні зміни оцінки, рідкість та глибина цих реальних операційних даних пропонують значну конкурентну перевагу. Для покупців ШІ придбання цього набору даних є стратегічною інвестицією для використання переваг високозростаючого ринку. ⚠ Належна обачність (цінні дані, доступ для переговорів): Дані містять PII, включаючи місцезнаходження користувачів під час зарядки, звички та платіжні дані (чутливі до GDPR).; Право власності на дані з 70 000 партнерських станцій, ймовірно, агреговане та підпорядковане угодам із третіми сторонами.; Компанія нещодавно залучила 100 мільйонів євро, збільшивши оцінку та потенційно ускладнивши умови придбання даних. · корпоративний: незалежний.
Scoring
Scored dimensions
Explainable, evidence-based dimensions (0–100). The radar shows the investment axes.
Ці докази свідчать про те, що Waat володіє власним, мультимодальним набором даних, що деталізує реальну продуктивність масштабної мережі зарядки електромобілів. Дані поєднують детальні показники датчиків часових рядів з багатим географічним та транзакційним контекстом з понад 70 000 точок та 40 000 користувачів. Для постачальників ШІ на швидкозростаючому ринку прогнозованого технічного обслуговування обсягом 8,7 мільярда доларів США це є критично важливим активом для навчання моделей, які можуть прогнозувати збої обладнання, оптимізувати час безвідмовної роботи та зменшити операційні витрати для зарядної інфраструктури.
See dimension details ↓- Dataset Specificity90
домінуючі 'iot_data', сектор мобільність, 3 конкретні 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 Demand95
попит з боку покупців ШІ надзвичайно високий, зумовлений швидким зростанням ринку зі складною річною ставкою зростання 28,5%, що створює нагальну потребу в детальних, реальних телеметричних даних для побудови ефективних прогнозних моделей. [11]
How strongly AI builders and companies are likely to want this data, based on market signals. - Legal Accessibility0
PII/регульований
How legally easy the data is to obtain and use — open/API access scores high; PII or regulated data scores low. - Acquisition Feasibility0
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 License28
право власності=змішане, ліцензування=gdpr_sensitive
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 Orientation73
3 сигнали апетиту до даних (3 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, 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 Audit92
✓ хороший цільовий показник — Waat є хорошим цільовим показником, оскільки це операційний бізнес, який встановлює та керує зарядними станціями для електромобілів, генеруючи цінні телеметричні дані як побічний продукт своєї основної послуги, а не як свій основний продукт. Проблеми: Компанія класифікується як 'Entreprise de Taille Intermédiaire (ETI)', що є більшою стороною МСП, з 100-199 співробітниками. [1, 13]; Відгуки клієнтів неоднозначні, деякі клієнти повідомляють про проблеми з надійністю обслуговування та підтримкою клієнтів, що може свідчити про операційні виклики. [2, 4, 5
- Deep Qualification90
✓ пройдено — Waat є оператором зарядної інфраструктури для електромобілів, а не продавцем даних. 'Набір даних телеметрії мобільності' є послідовним побічним продуктом його основної послуги. Нещодавнє залучення 100 мільйонів євро підтверджує його траєкторію зростання, але доступ до даних обмежений GDPR та складною структурою власності, що включає кінцевих користувачів та власників нерухомості.
Evidence
Dataset evidence & lineage
What the typed evidence proves the company holds — reframed for clarity and set against the market.
press
- “Après avoir dévoilé sa nouvelle Megane E-Tech, Renault révèle enfin ses tarifs. La berline compacte, qui affiche maintenant une autonomie de 500 km, s'affiche à partir de 37 500 euros. Cela peut même descendre à 29 260 euros avec les aides maximales.”
- “<figure><div><img src="https://imgproxy.divecdn.com/--2mNr43uurbxoELE6Som48pydUz6N0f74OHW13q-V8/g:ce/rs:fill:1600:900:1/Z3M6Ly9kaXZlc2l0ZS1zdG9yYWdlL2RpdmVpbWFnZS9Ub3lvdGFBdXJpc0h5YnJpZEJ1cm5hc3RvblVLLmpwZw==.webp" /></div></figure><p>Legacy automakers have the added complexity of having to run different supply chains for internal combustion engine, hybrid and EV powertrains.</p>”
- “En recul sur le premier semestre 2026, le constructeur sud-coréen relativise ses performances en mettant en avant la qualité de son mix de ventes, la forte progression de l'électrique et un ambitieux calendrier de lancements. Hyundai se prépare à relancer la dynamique de la marque dès la fin de l'année.”
IoT / sensor data
Ці докази вказують на наявність детальних даних датчиків часових рядів із зарядних пристроїв для електромобілів, що фіксують криві потужності та споживання енергії, які є важливими для навчання алгоритмів виявлення сигнатур збоїв та прогнозування потреб у технічному обслуговуванні.
Geospatial data
Набір даних включає табличні дані про місцезнаходження понад 70 000 зарядних пунктів, що дозволяє моделям корелювати продуктивність та рівень збоїв з конкретними географічними змінними та змінними типу об'єкта, такими як житлове чи корпоративне використання.
Transaction data
Ці докази вказують на детальні транзакційні записи від понад 40 000 користувачів, що є потужним показником частоти використання та навантаження, дозволяючи отримувати більш точні прогнози технічного обслуговування на основі поведінки.
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
Waat 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 = $8.7 Billion in 2023, CAGR 28.5% (source: Market.us). Investment score 69.6/100 (confidence 0.49). Recommended action: Data Sharing Agreement.
From the marketplace
Explore live data opportunities
Arc Renewables — Можливість придбання набору даних сенсорної телеметрії
View opportunity →промисловийEarth Ai — Масштабна можливість отримання даних
View opportunity →іншийRenewablesfirst — Можливості набору даних звітів про інспекції
View opportunity →