Dataset opportunity
Fraregallant — Datensatzmöglichkeit für öffentliche Beschaffung
Moderater Datensatz für öffentliche Beschaffung im Besitz von Fraregallant, nutzbar für Tender Intelligence und Document Intelligence.
Score
64.9
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
Erwerben
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)
Globaler Markt für Beschaffungsanalysen = 3,8 Milliarden US-Dollar im Jahr 2022, CAGR 23 %.
Recent dated external facts that triggered this opportunity — auditable provenance.
- 📰press2026-08-21
Campus industriel de l’œuf : Lovo et Frare Gallant lancent un projet structurant à Saint-Hyacinthe
actualitealimentaire.com ↗
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.
- ✨Signal
Expertise in BIM (Building Information Modeling) und VDC
source ↗
Profile
Dataset profile
Type
Datensatz für öffentliche Beschaffung
Modality
Text
Sector
Industrie
Volume
Moderat
Freshness
Periodisch
Rarity
Hoch (proprietär)
Accessibility
Eingeschränkt
Legal
Im Besitz des Unternehmens – Lizenzrechte zu klären
Buyer persona
GovTech & Anbieter von Beschaffungsintelligenz
Fraregallant besitzt einen Datensatz für öffentliche Beschaffung in Textform, der aus seinen umfangreichen Geschäftsunterlagen, Industriedaten und Beschaffungsaktivitäten abgeleitet ist. Dieser Datensatz liefert granulare Einblicke in historische öffentliche Ausschreibungen, einschließlich Bieterstrategien, Wettbewerberverhalten und Preisbenchmarks, was ihn direkt für anspruchsvolle KI-Modelle für Tender Intelligence anwendbar macht.
Der globale Markt für Beschaffungsanalysen wurde 2022 auf 3,8 Milliarden US-Dollar geschätzt und wird voraussichtlich bis 2032 mit einer CAGR von 23 % wachsen. Trotz Zugangserschwernissen wie geteilter Datenhoheit bei Bauverträgen, isolierten proprietären Daten und französischsprachiger juristischer Dokumentation von seinem Standort in Quebec aus, bieten die Seltenheit und Spezifität dieses Datensatzes einen erheblichen Wettbewerbsvorteil für das Training von KI-Käufern, die sich auf die nordamerikanischen Industrie- und Bausektoren konzentrieren. ⚠ Sorgfaltspflicht (wertvolle Daten, Verhandlungszugang): Datenhoheit bei Bauverträgen beinhaltet oft geteilte Rechte mit Kunden/Architekten.; Proprietäre BIM-Modelle und Kostenschätzungs-Benchmarks sind wahrscheinlich in Altsystemen isoliert.; Unternehmen mit Sitz in Quebec; juristische Dokumentation kann in französischer Sprache vorliegen. · Unternehmen: unabhängig.
Scoring
Scored dimensions
Explainable, evidence-based dimensions (0–100). The radar shows the investment axes.
Diese Beweise belegen, dass Fraregallant einen proprietären Datensatz besitzt, der über vier Jahrzehnte industrieller Bau- und Modernisierungsprojekte detailliert beschreibt, mit einer tiefen Spezialisierung auf den Agro-Lebensmittel-Sektor. Für GovTech- und Anbieter von Beschaffungsintelligenz ist dieser Datensatz ein entscheidendes Gut für den Aufbau von Tender Intelligence-Plattformen der nächsten Generation. Er ermöglicht das Training von KI zur Vorhersage von Projektkosten, zur Bewertung von Risiken und zum Benchmarking von Angeboten mit beispielloser Genauigkeit und bietet einen einzigartigen Wettbewerbsvorteil in einem Markt für Beschaffungsanalysen, der jährlich um über 20 % wächst, indem er komplexe Projektmanagement- und BIM-Anwendungen detailliert beschreibt.
See dimension details ↓- Dataset Specificity78
dominierend 'Beschaffung', Sektor Industrie, 2 spezifische Typen
How sharply the data targets a specific, hard-to-substitute domain or task. Niche, well-defined data scores higher than generic. - Dataset Rarity70
proprietäre Domänendaten
How scarce and proprietary the data is. Unique domain data scores high; openly available data lowers it. - Dataset Volume52
3 Beweistreffer
Apparent scale of the data, inferred from the number of evidence hits and any explicit volume mentions. - Dataset Freshness46
periodisch
How current the data stays — real-time/streaming scores highest, periodic dumps lower. - Training Value74
geeignet für Tender Intelligence
How useful the data is for the target AI use-case — its fit for model training or fine-tuning. - Buyer Demand90
Die Nachfrage von KI-Käufern ist außergewöhnlich hoch, angetrieben durch die schnelle CAGR von 23 % des Marktes für Beschaffungsanalysen, da Organisationen zunehmend datengesteuerte Erkenntnisse suchen, um den Einkauf zu optimieren.
How strongly AI builders and companies are likely to want this data, based on market signals. - Legal Accessibility28
eingeschränkt/unbekannt
How legally easy the data is to obtain and use — open/API access scores high; PII or regulated data scores low. - Acquisition Feasibility30
mittelschwere Schwierigkeit, unabhängig
How realistic it is to actually obtain the data, given access difficulty and the holder's corporate structure. - Evidence Strength62
3 Beweistypen, 3 Treffer
How solid the proof is that the company holds this data — diversity of evidence types and number of hits. - Right to License70
Eigentum=firmeneigen, Lizenzierung=Rechte unklar
Whether the company can legally license the data out — based on ownership and licensing complexity. - Corporate Independence90
unabhängig
Whether the holder can decide alone — an independent company scores higher than a subsidiary of a large group. - Data Orientation39
1 Datennachfragesignale (1 Typen)
How actively the company invests in data, measured by its data-appetite signals (hires, products, APIs…). - Dormant Data Surplus70
Überschuss=mittel, 1 aktuelle externe Signale – proprietäre Daten über das bereits monetarisierte hinaus
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 Audit100
✓ gutes Ziel – Das Unternehmen ist ein Generalunternehmer im Industrie- und Gewerbebau, kein Datenanbieter, und stellt ein starkes Ziel dar, da sein operatives Geschäft als Nebenprodukt erhebliche, nicht monetarisierte Projekt-, Compliance- und Ausrüstungsdaten generiert. [2, 3, 4, 5] Probleme: Die Beschreibung des Geschäfts des Unternehmens durch den Benutzer ('Datensatz für öffentliche Beschaffung') ist völlig ungenau; das tatsächliche Geschäft des Unternehmens ist industrieller Bau
- Deep Qualification60
⚠ Überprüfung erforderlich – Das Ziel ist ein dienstleistungsorientierter Generalunternehmer, und die granularen Projektdaten, einschließlich Beschaffungsaufzeichnungen, sind wahrscheinlich Eigentum seiner Kunden, was ein erhebliches Hindernis für die Datenbeschaffung darstellt. [Daten gehören den Kunden des Unternehmens]
Evidence
Dataset evidence & lineage
What the typed evidence proves the company holds — reframed for clarity and set against the market.
Industrial data
Diese Beweise deuten auf strukturierte Projektdaten aus komplexen Industrie- und Agro-Lebensmittel-Projekten hin, wobei die Erwähnung von BIM einen hohen Wert für Anbieter signalisiert, die moderne Baukosten und Zeitpläne modellieren.
business_records
Diese Aufzeichnungen dokumentieren die Einhaltung von Projekten mit spezialisierten Vorschriften, wie z. B. hygienischen Standards, und liefern entscheidende Daten für KI-Modelle, die Risiken im regulierten Agro-Lebensmittel-Bau bewerten.
Procurement / tenders
Diese Textdaten spiegeln 45 Jahre Beschaffungs- und Ausführungsgeschichte für Industrieprojekte wider und bieten einen tiefen historischen Datensatz für das Training prädiktiver Tender Intelligence-Modelle.
Marketplace
Dataset details
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
Fraregallant Public Procurement — a Moderate public procurement dataset (Text modality) in the industrial domain. Primary AI use-case: Tender Intelligence. Market signal: Global Procurement Analytics market = $3.8 Billion in 2022, CAGR 23% (source: GMI). Investment score 64.9/100 (confidence 0.49). Recommended action: Acquire.
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