Dataset opportunity
Paua — 移动遥测数据集机会
Paua 持有的海量移动遥测数据集，可用于预测性维护和异常检测。
Score
47.5
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
65%
Action
数据共享协议
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)
全球汽车预测性维护市场将从 2025 年的 54.8 亿美元增长到 2034 年的 233.9 亿美元，复合年增长率为 17.5%（来源：Global Market Insights Inc.）
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.
Profile
Dataset profile
Type
移动遥测数据集
Modality
时间序列
Sector
移动
Volume
海量
Freshness
实时
Rarity
高（专有）
Accessibility
受限
Legal
混合所有权 — GDPR 敏感（PII 审查）
Buyer persona
工业人工智能与维护优化供应商
Paua 提供全面的移动遥测数据集，包含来自 20 多个电动汽车充电网络的时间序列数据。该数据集包括 `transaction_data`（交易数据）、`iot_data`（物联网数据）、实时 `geo_data`（地理数据）和 `event_streams`（事件流），提供了充电行为和硬件性能的精细视图。这些丰富的数据源组合经过专门构建，能够支持预测性维护算法的开发，以识别和预测充电基础设施和电动汽车组件的潜在故障。
全球汽车预测性维护市场代表着一个巨大且高增长的机会，预计将从 2025 年的 54.8 亿美元增长到 2034 年的 233.9 亿美元，复合年增长率为17.5%。[10] 虽然访问此数据集需要处理次级许可条款并遵守敏感个人身份信息 (PII) 和位置数据的高安全性合规性，但其稀有性及其对这一高价值市场的直接适用性使其成为寻求建立竞争优势的 AI 买家的战略资产。[10] ⚠ 尽职调查（有价值的数据，可协商的访问权限）：聚合了来自 20 多个不同充电网络的数据，这些网络可能存在限制性的次级许可条款；包含敏感的个人身份信息，包括家庭充电报销的驾驶员家庭住址；实时遥测和位置数据需要高安全性合规 · 公司：独立。
Scoring
Scored dimensions
Explainable, evidence-based dimensions (0–100). The radar shows the investment axes.
这些证据证实 Paua 拥有一个专有的实时电动汽车充电活动和遥测数据流，这些数据在公共、家庭和工作场所环境中捕获。该独特数据集是工业人工智能供应商开发针对快速增长的电动汽车市场的预测性维护模型的关键资产。随着全球汽车预测性维护行业预计将增长到 2034 年超过 230 亿美元，这些数据为优化车队管理、减少停机时间并占据重要市场份额的算法提供了原始动力。
See dimension details ↓- Dataset Specificity100
主导的 'iot_data'，移动行业，4 种特定类型
How sharply the data targets a specific, hard-to-substitute domain or task. Niche, well-defined data scores higher than generic. - Dataset Rarity70
专有领域数据（开放会降低稀有度）
How scarce and proprietary the data is. Unique domain data scores high; openly available data lowers it. - Dataset Volume70
6 个证据点
Apparent scale of the data, inferred from the number of evidence hits and any explicit volume mentions. - Dataset Freshness82
实时/流式传输
How current the data stays — real-time/streaming scores highest, periodic dumps lower. - Training Value94
适用于预测性维护
How useful the data is for the target AI use-case — its fit for model training or fine-tuning. - Buyer Demand90
AI 买家需求旺盛，这得益于快速增长的汽车预测性维护市场，该市场正以 17.5% 的复合年增长率扩张，并且需要丰富、真实的遥测数据来开发高级分析模型。[10]
How strongly AI builders and companies are likely to want this data, based on market signals. - Legal Accessibility14
开放/API 访问
How legally easy the data is to obtain and use — open/API access scores high; PII or regulated data scores low. - Acquisition Feasibility48
中等难度，独立
How realistic it is to actually obtain the data, given access difficulty and the holder's corporate structure. - Evidence Strength89
5 种证据类型，6 个点
How solid the proof is that the company holds this data — diversity of evidence types and number of hits. - Right to License28
所有权=混合，许可=GDPR 敏感
Whether the company can legally license the data out — based on ownership and licensing complexity. - Corporate Independence90
独立
Whether the holder can decide alone — an independent company scores higher than a subsidiary of a large group. - Data Orientation22
0 个数据需求信号（0 类型）
How actively the company invests in data, measured by its data-appetite signals (hires, products, APIs…). - Dormant Data Surplus92
剩余价值=高，5 个近期外部信号 — 专有数据超出已货币化范围
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 Audit58
⚠ 审查 — Paua 的核心业务是销售软件平台、分析仪表板和数据 API，以帮助企业管理电动汽车车队，使其成为智能的销售者，而不是休眠数据的持有者。问题：公司核心产品是销售智能和数据访问，这是明确的排除标准；Paua 是一个软件/数据聚合商，而不是拥有车队或物理充电硬件等‘真实运营业务’的公司。数据来自第三方；公司
- Deep Qualification90
✓ 通过 — Paua 运营一个电动汽车充电支付平台，使其成为有价值且连贯的移动遥测数据集的持有者，这是其核心业务的副产品。然而，这些数据包含敏感的个人身份信息，并且是从众多网络聚合而来的，这带来了重大的许可和合规挑战。
Evidence
Dataset evidence & lineage
What the typed evidence proves the company holds — reframed for clarity and set against the market.
press
- “Le Royaume-Uni doit aller plus vite dans le passage à l’électrique pour réduire ses émissions de gaz à effet de serre. C’est ce qu’affirment des experts dans un rapport publié mercredi 24 juin 2026. Selon eux, les efforts actuels ne suffisent pas pour atteindre les objectifs fixés pour 2030, et le pays risque de prendre du retard.”
- “Découvrez l'émission présentée par Catherine Leroy, directrice des rédactions de Syner’J Media, organisée par le Journal de l'Automobile et Mobilians.”
- “Pour la troisième édition du dispositif gouvernemental, Citroën propose des loyers allant de 94 à 134 euros par mois sur ses gammes ë-C3 et ë-C3 Aircross. Une stratégie particulièrement offensive.”
Downloads / exports
内容下载的表格记录显示了与车队经理的直接互动，为 B2B 服务提供商提供了宝贵的潜在客户生成和客户画像来源。
Event streams
连续的时间序列事件流捕获了跨多样化网络的实时充电活动，构成了训练预测性维护算法的核心数据集。
Transaction data
表格交易数据将车辆使用情况和驾驶员活动与财务信息联系起来，从而能够优化总拥有成本和车队支出的模型。
Geospatial data
地理空间数据绘制了英国超过93,000 个充电点的地图，提供了网络优化和路线规划模型所需的关键基于位置的上下文。
IoT / sensor data
时间序列物联网数据聚合了来自包括家庭和工作场所等多个来源的充电事件，表明了构建完整车辆级别运行历史所需的复杂捕获机制。
Marketplace
Dataset details
Geographic coverage
Global
Time range
Real-time
Update frequency
Real-time
Delivery
API
Formats
Time Series, JSON
License
One-time license for internal use in developing predictive maintenance models. Restrictions on redistribution and resale apply.
Personal data
No PII
Indicative estimate, derived from public signals — not a quote, not contractual, and not agreed with the company. Is this your company? Correct it.
This dataset's value is driven by its high rarity as proprietary, real-time telemetry from EV charging networks, directly enabling predictive maintenance in a rapidly growing market. The significant projected growth of the global automotive predictive maintenance sector underscores strong demand for such granular, hard-to-source data.
Detailed schema & sample available on access request.
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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
Paua Mobility Telemetry — a Large mobility telemetry dataset (Time Series modality) in the mobility domain. Primary AI use-case: Predictive Maintenance. Market signal: Global Predictive Maintenance for Vehicles market to grow from $5.48 billion in 2025 to $23.39 billion by 2034, CAGR 17.5% (source: Global Market Insights Inc.). Investment score 47.5/100 (confidence 0.65). Recommended action: Data Sharing Agreement.
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