Dataset opportunity
Zunder — Можливість отримання набору даних телеметрії мобільності
Набір даних телеметрії мобільності помірного обсягу, що зберігається Zunder, придатний для прогнозованого технічного обслуговування та виявлення аномалій.
Score
74.3
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
56%
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 = 9,21 млрд доларів США у 2025 році, CAGR 26,19%.
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.
- 🤝Data partnership
Партнерства з інтероперабельності з Gireve та Hubject, що вимагають обміну даними 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 — чутливий до GDPR (перегляд персональних даних)
Buyer persona
Постачальники промислового ШІ та оптимізації технічного обслуговування
Zunder володіє Набором даних телеметрії мобільності, структурованим як дані часових рядів, який включає потоки подій, геодані, дані IoT та транзакційні дані з його мережі зарядки електромобілів. Це багате поєднання операційних, транзакційних та сенсорних даних забезпечує комплексну основу для розробки та навчання моделей прогнозованого технічного обслуговування, що дозволяє передбачати збої обладнання та оптимізувати графіки технічного обслуговування зарядних станцій.
Глобальний ринок прогнозованого технічного обслуговування оцінювався в 9,21 мільярда доларів США у 2025 році, і прогнозується його зростання зі складною річною ставкою зростання (CAGR) 26,19%. [10] Хоча доступ до набору даних залежить від GDPR, чутливості національної безпеки та потенційних обмежень інвесторів, рідкість та глибина цих реальних операційних даних пропонують значну конкурентну перевагу для покупців ШІ, які прагнуть створювати високоточні прогнозні моделі на швидкозростаючому ринку. ⚠ Належна обачність (цінні дані, доступ для переговорів): Історія зарядки користувача підпадає під суворі захисти GDPR щодо персональних даних; дані інфраструктури можуть мати чутливість до національної безпеки або стабільності мережі; потенційні обмеження щодо обміну даними від провідного інвестора Mirova (Natixis IM) · корпоративний: незалежний.
Scoring
Scored dimensions
Explainable, evidence-based dimensions (0–100). The radar shows the investment axes.
Ці докази підтверджують, що Zunder володіє рідкісним, власним набором даних реальних телеметрії електромобілів з її активної мережі зарядки в Південній Європі. Основна сила даних полягає в детальних журналах часових рядів подій надшвидкої зарядки, які безпосередньо дозволяють розробляти передові моделі прогнозованого технічного обслуговування та деградації акумулятора. Для постачальників промислового ШІ це унікальна можливість отримати навчальні дані, які задовольняють критичну потребу на швидкозростаючому глобальному ринку прогнозованого технічного обслуговування, який, за прогнозами, досягне 9,21 млрд доларів США до 2025 року.
See dimension details ↓- Dataset Specificity100
домінуючі 'iot_data', сектор мобільність, 4 специфічні типи
How sharply the data targets a specific, hard-to-substitute domain or task. Niche, well-defined data scores higher than generic. - Dataset Rarity94
власні доменні дані
How scarce and proprietary the data is. Unique domain data scores high; openly available data lowers it. - Dataset Volume58
4 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 Value94
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 Demand90
попит з боку покупців ШІ високий, зумовлений швидким зростанням ринку прогнозованого технічного обслуговування, який, за прогнозами, зросте на 26,19% CAGR. [10]
How strongly AI builders and companies are likely to want this data, based on market signals. - Legal Accessibility0
персональні дані/регульовані
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 Strength74
4 типи доказів, 4 збіги
How solid the proof is that the company holds this data — diversity of evidence types and number of hits. - Right to License62
власність=належить компанії, ліцензування=чутливий до GDPR
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 Audit67
✓ хороший цільовий об'єкт — Zunder є хорошим цільовим об'єктом, оскільки він керує великою фізичною мережею зарядки електромобілів, генеруючи цінні власні телеметричні дані як побічний продукт, але його існуюча SaaS-платформа для управління сторонніми зарядними пристроями вказує на часткову стратегію монетизації даних, яка вже діє, зменшуючи його потенціал 'сплячих даних'. Проблеми: Компанія пропонує 'SaaS-платформу' для 'управління та монетизації ваших пунктів зарядки електромобілів', що свідчить про те, що вони вже займаються продажем програмного забезпечення; їхня заявлена мета — 'керувати понад 40 000 пунктів зарядки через свою платформу до 2025 року', що в 10 разів більше, ніж вони планують володіти, вказуючи на сильний фокус; Компанія була заснована на розробці програмного забезпечення для управління пунктами зарядки перед створенням фізичної мережі, тому дані/програмне забезпечення є основою їхньої ДНК, а не просто
- Deep Qualification90
✓ пройдено — Zunder є власником даних, який керує власною мережею зарядки електромобілів і продає SaaS-платформу іншим операторам, генеруючи багатий телеметричний набір даних як побічний продукт. Фінансування на суму 225 мільйонів євро у липні 2024 року для фінансування масштабного розширення робить його головним цільовим об'єктом, хоча його дані є сумішшю власних та належних клієнтам, і підпадають під дію GDPR.
Evidence
Dataset evidence & lineage
What the typed evidence proves the company holds — reframed for clarity and set against the market.
IoT / sensor data
Цей набір даних містить детальні дані часових рядів у реальному часі, що фіксують електричну продуктивність зарядного обладнання, включаючи потужність доставки та коливання напруги, що є важливим для прогнозування відмов компонентів.
Event streams
Він включає детальні журнали технічних подій, що документують, як різні моделі електромобілів реагують на надшвидку зарядку, надаючи безцінні фактичні дані для навчання моделей ШІ, які прогнозують деградацію акумулятора.
Geospatial data
Набір даних надає табличні дані високої роздільної здатності про потоки трафіку електромобілів та моделі використання станцій, що дозволяє покупцям моделювати реальне експлуатаційне навантаження та оптимізувати логістику технічного обслуговування.
Transaction data
Він пропонує агреговані транзакційні дані, що деталізують частоту зарядки та споживання енергії за типом транспортного засобу, додаючи критичний контекст до моделей використання для більш точного прогнозного моделювання.
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
Zunder 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 = $9.21B in 2025, CAGR 26.19% (source: Precedence Research). Investment score 74.3/100 (confidence 0.56). Recommended action: Data Sharing Agreement.
From the marketplace
Explore live data opportunities
Salesupply — Набір даних транзакцій
View opportunity →промисловийG E O S — Можливість придбання набору даних промислових операцій
View opportunity →іншеMarvelfusion — Можливості датасету промислових операцій
View opportunity →