数据集机会
d-nvest — Gobolt — 移动遥测数据集机会
Gobolt 持有的中等移动遥测数据集，可用于预测性维护和异常检测。
评分
71.8
评分（0-100）融合了加权维度 — 数据集稀有度、训练价值、买家需求、证据强度和许可权。70分以上表示交易就绪。请参阅下方评分维度了解详情。置信度
56%
行动
数据共享协议
此数据集的推荐交易结构：收购（完全买断）、许可（付费使用权）、数据共享协议（受控访问，不转移所有权）、合作（共同开发）或标注计划（标签）。根据数据所有权、许可复杂性和可访问性选择。市场
全球商用车遥测市场 = 2024 年为 243 亿美元，复合年增长率为 12.9%（来源：Precedence Research）
触发此机会的近期外部事实 — 可审计的来源。
- 📰press2026-07-01
Datalogic fait évoluer ses gammes de terminaux Skorpio et Falcon
supplychainmagazine.fr ↗ - 📰press2026-06-30
Demystifying Factoring: How It Can Become a Real Business Tool for Carriers
freightwaves.com ↗ - 📰press2026-06-30
Container Shipping: Why Rates are Skyrocketing (It’s NOT Demand)
freightwaves.com ↗ - 📰press2026-06-30
Road to Sweden: Unpacking Volvo Trucks’ Global Service Competition
freightwaves.com ↗ - 📰press2026-06-30
C.H. Robinson Cleared in Florida ‘U-Turn’ Lawsuit | Broker Liability Test
freightwaves.com ↗
Lineage
此线索的来源
信号优先链，端到端：近期外部信号 → 合格利基 → 已解析的数据持有者 → 网站验证 → 评分机会。每个线索都可解释。
该公司积极关注数据的具体证据 — 这就是它适合进入交易室的原因。
- 🧑💻Hiring a data role
积极招聘技术和工程职位以构建供应链网络
来源 ↗
Profile
数据集概况
类型
移动遥测数据集
模态
时间序列
行业
移动
体量
中等
新鲜度
实时
稀有度
高（专有）
可访问性
受限
法律
混合所有权 — GDPR 敏感（PII 审查）
买家画像
工业人工智能与维护优化供应商
Gobolt 持有一个全面的移动遥测数据集，结构为时间序列数据，整合了地理数据、工业车队运营数据、物联网传感器数据和交易记录。这种细粒度的多模态数据专门用于开发先进的预测性维护模型，能够预测车辆部件故障并优化复杂的维护计划。
全球商用车远程信息处理市场代表着一个巨大且快速增长的机会，2024 年市场价值为243 亿美元，预计复合年增长率为 12.9%。[1] 虽然访问此数据集需要克服某些复杂性，例如对最后一英里交付日志中的 PII 进行严格匿名化以及与商家共同拥有货运数据的可能性，但其价值是巨大的。将可持续性和碳排放数据作为一项关键的次要资产，进一步增强了其对专注于效率和 ESG 目标的 AI 买家的战略价值。⚠ 尽职调查（有价值的数据，可协商的访问权限）：最后一英里交付数据包含 PII（姓名、地址），需要严格匿名化；车队遥测数据是专有的，但特定货运数据可能涉及商家共同拥有；可持续性和碳排放数据是一项关键的次要资产。· 公司：独立。
Scoring
评分维度
可解释的、基于证据的维度（0-100）。雷达图显示了投资轴。
这些证据共同证明 Gobolt 拥有其车队在最后一英里交付运营过程中生成的专有时间序列数据集。这种稀有的遥测数据是复杂预测性维护模型的直接输入，是工业 AI 供应商寻求优化车队正常运行时间和降低运营成本的关键需求。在预计到 2024 年将超过 240 亿美元的商用车远程信息处理市场中，该数据集为快速增长的电动汽车物流领域构建下一代 AI 解决方案提供了独特的资产。
See dimension details ↓- Dataset Specificity100
主导的'iot_data'，移动出行行业，4 种特定类型
数据针对特定、难以替代的领域或任务的精确程度。利基、明确定义的数据得分高于通用数据。 - Dataset Rarity94
专有领域数据
数据的稀缺性和专有性。独特领域数据得分高；公开可用数据会降低得分。 - Dataset Volume58
4 个证据命中
数据的表观规模，根据证据命中次数和任何明确的体量提及推断。 - Dataset Freshness82
实时/流式传输
数据的时效性 — 实时/流式数据得分最高，定期转储数据得分较低。 - Training Value94
适用于预测性维护
数据对目标AI用例的有用程度 — 其是否适合模型训练或微调。 - Buyer Demand85
AI 买家需求旺盛，这得益于商用车远程信息处理市场的显著增长（复合年增长率为 12.9%），因为这些数据对于开发节省成本的预测性维护应用至关重要。[1]
基于市场信号，AI开发者和公司对该数据的需求强度。 - Legal Accessibility0
PII/受监管
数据在法律上获取和使用的难易程度 — 开放/API访问得分高；PII或受监管数据得分低。 - Acquisition Feasibility0
中等难度，独立
考虑到获取难度和持有者的公司结构，实际获取数据的可行性。 - Evidence Strength74
4 种证据类型，4 次命中
公司持有此数据的证据强度 — 证据类型的多样性和命中次数。 - Right to License28
所有权=混合，许可=gdpr_敏感
公司是否可以合法地许可数据 — 基于所有权和许可复杂性。 - Corporate Independence90
独立
持有者是否可以独立决策 — 独立公司得分高于大型集团的子公司。 - Data Orientation39
1 个数据需求信号（1 种类型）
公司投资数据的积极程度，通过其数据需求信号（招聘、产品、API等）衡量。 - Dormant Data Surplus92
盈余=高，5 个近期外部信号 — 超出已货币化的专有数据
该公司持有的专有数据量和价值，超出其已实现货币化的部分 — 我们可以解锁的休眠盈余。一家公司可以出售部分洞察，同时仍拥有更大的休眠资产。 - ICP Audit92
✓ 良好目标 — Gobolt 是一个强有力的目标，因为其核心业务是第三方物流，产生了宝贵的移动出行和履约数据副产品，用于运营可见性但未单独出售。[1, 3] 问题：该公司技术先进，已作为其服务的一部分向客户提供数据可见性和 API；数据并非完全'休眠'，但并非b；初步搜索结果可能与一家同名印度公司（gobolt.in）混淆。
- Deep Qualification90
⚠ 需要审查 — GoBolt 是一家 3PL 提供商，作为其核心业务的副产品，拥有有价值的专有移动出行和物流数据；它不销售这些数据。该数据集是合理的，并且与其活动一致，但由于与商家的混合数据所有权以及敏感数据的存在，访问权限很复杂 [许可受限]
Evidence
数据集证据与溯源
类型化证据证明公司持有的内容 — 为清晰起见重新表述并与市场对比。
IoT / sensor data
这证实了从电动配送车队收集专有物联网数据，这是训练先进预测性维护算法的关键资产。
Geospatial data
这表明存在用于路线优化的表格地理空间数据，为分析不同地区车辆性能和磨损模式提供了关键背景。
Transaction data
这指向详细说明履约和最后一英里交付操作的表格交易数据，有助于将车辆遥测数据与特定的商业活动和有效载荷联系起来。
Industrial data
这证实了收集了专注于其可持续物流车队运营和环境性能的时间序列工业数据，对于模拟电动汽车特定部件故障特别有价值。
Coverage
Scanned sources
Deliverable
Premium dataset report
Gobolt Mobility Telemetry — a Moderate mobility telemetry dataset (Time Series modality) in the mobility domain. Primary AI use-case: Predictive Maintenance. Market signal: Global Commercial Vehicle Telematics market = $24.3B in 2024, CAGR 12.9% (source: Precedence Research). Investment score 71.8/100 (confidence 0.56). Recommended action: Data Sharing Agreement.