Dataset opportunity
Sinloc — Datensatz-Beschaffungsmöglichkeit für öffentliche Aufträge
Moderater Datensatz zur öffentlichen Beschaffung von Sinloc, nutzbar für Tender Intelligence und Document Intelligence.
Score
69.9
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
Der globale Markt für Beschaffungsdatenintelligenz hatte 2022 einen Wert von 2,6 Milliarden USD und wird voraussichtlich bis 2030 15,80 Milliarden USD erreichen, mit einer CAGR von 25,3% (Quelle: VMR). [14]
Recent dated external facts that triggered this opportunity — auditable provenance.
- 📰press2026-06-09
Medtronic set for Stealth AXiS expansion in Europe
medtechdive.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.
Profile
Dataset profile
Type
Datensatz zur öffentlichen Beschaffung
Modality
Text
Sector
Finanzen
Volume
Moderat
Freshness
Echtzeit
Rarity
Hoch (proprietär)
Accessibility
Eingeschränkt
Legal
Gemischtes Eigentum — Lizenzrechte zu klären
Buyer persona
GovTech & Beschaffungsintelligenz-Anbieter
Sinloc verfügt über einen einzigartig wertvollen Datensatz zur öffentlichen Beschaffung in Textform, angereichert mit proprietären geo_data aus städtebaulichen Entwicklungsprojekten und iot_data aus Energieanlagen. Dieser kombinierte Datensatz bietet eine multidimensionale Sicht auf öffentliche Ausschreibungen, die weit über standardmäßige Beschaffungstexte hinausgeht. Er ermöglicht einen anspruchsvollen Tender Intelligence-Anwendungsfall, bei dem KI-Käufer nicht nur die vertraglichen Details, sondern auch den geografischen und operativen Kontext von Projekten analysieren können, um verborgene Risiken und Chancen aufzudecken und einen erheblichen Vorteil bei der Angebotsabgabe zu erzielen.
Der globale Procurement Analytics Market hatte 2022 einen Wert von 2,6 Milliarden USD und wird voraussichtlich bis 2030 15,80 Milliarden USD erreichen, mit einer CAGR von 25,3%. [14] Dieses hohe Wachstum signalisiert eine intensive Nachfrage von KI-Käufern nach genau dieser Art von Daten zur Optimierung der Entscheidungsfindung. [14] Obwohl der Zugang aufgrund von Miteigentum mit Partnern, PPP-Beschränkungen und siloartigen Datenstrukturen komplex ist, ist diese Komplexität die Quelle für die Seltenheit und den hohen Wert des Datensatzes. Die Aushandlung des Zugangs lohnt sich für Käufer, die einen deutlichen Wettbewerbsvorteil in einem schnell wachsenden Markt suchen. ⚠ Sorgfaltspflicht (wertvolle Daten, Verhandlungszugang): Operative Daten von Energieanlagen sind im Miteigentum mit Industriepartnern wie Repower Renewable; Daten zur Stadtentwicklung sind oft an öffentlich-private Partnerschaften (ÖPP) mit kommunalen Einschränkungen gebunden; Daten sind über verschiedene Zweckgesellschaften (SPVs) und Investmentfonds siloartig verteilt · Unternehmen: unabhängig.
Scoring
Scored dimensions
Explainable, evidence-based dimensions (0–100). The radar shows the investment axes.
Diese Beweise bestätigen Sinlocs Eigentum an einem proprietären Datensatz, der groß angelegte öffentliche Beschaffungen und Infrastrukturprojekte detailliert beschreibt, einschließlich Investitionswerten und Überwachungsphasen. Diese Daten sind ein entscheidendes Gut für GovTech- und Beschaffungsintelligenz-Anbieter, die fortschrittliche Tender Intelligence-Modelle entwickeln möchten. In einem Markt, der voraussichtlich um über 25% pro Jahr wachsen wird, liefern diese einzigartigen Daten die Ground Truth, die benötigt wird, um Projektergebnisse vorherzusagen, Risiken zu bewerten und einen Wettbewerbsvorteil zu erzielen.
See dimension details ↓- Dataset Specificity90
dominierend 'Beschaffung', Sektor Finanzen, 3 spezifische Typen
How sharply the data targets a specific, hard-to-substitute domain or task. Niche, well-defined data scores higher than generic. - Dataset Rarity82
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 Freshness82
Echtzeit/Streaming
How current the data stays — real-time/streaming scores highest, periodic dumps lower. - Training Value84
Geeignet für Tender Intelligence
How useful the data is for the target AI use-case — its fit for model training or fine-tuning. - Buyer Demand92
Die Nachfrage korreliert direkt mit dem globalen Markt für Beschaffungsdatenintelligenz, der voraussichtlich von 2,6 Milliarden USD im Jahr 2022 auf 15,80 Milliarden USD bis 2030 wachsen wird, mit einer sehr hohen CAGR von 25,3%. [19]
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 License36
Eigentum=gemischt, 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 Orientation56
2 Datennachfragesignale (2 Typen)
How actively the company invests in data, measured by its data-appetite signals (hires, products, APIs…). - Dormant Data Surplus70
Überschuss=mittel, 1 aktuelles externes Signal — proprietäre Daten über das hinaus, was bereits monetarisiert wird
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 Audit50
⚠ Überprüfung — Sinlocs Kerngeschäft sind Investitions- und Beratungsdienstleistungen für lokale Entwicklung und öffentlich-private Partnerschaften, nicht der Besitz von operativen Vermögenswerten, die Daten als Nebenprodukt generieren, was es zu einer schlechten Passform macht. Probleme: Das Kerngeschäft des Unternehmens ist der Verkauf von Intelligenz- und Beratungsdienstleistungen, was ein ausdrückliches Ausschlusskriterium ist. [1, 2, 5, 21]; Das Unternehmen analysiert Daten (oft öffentlich oder von Kunden), um Machbarkeitsstudien, Beratung und Investitionsstrategien bereitzustellen; es generiert keine
Evidence
Dataset evidence & lineage
What the typed evidence proves the company holds — reframed for clarity and set against the market.
IoT / sensor data
Der Inhaber besitzt Zeitreihendaten über die operative Leistung von Infrastrukturen wie Photovoltaikanlagen, die ein einzigartiges Signal zur Bewertung der langfristigen Anlagenleistung und Projektrentabilität bieten.
Geospatial data
Diese tabellarischen Daten verknüpfen spezifische Projekttypen wie Stadterneuerung und Sozialwohnungsbau mit präzisen Standorten und ermöglichen eine leistungsstarke regionale Analyse von öffentlichen Investitionstrends.
Procurement / tenders
Der Datensatz enthält textbasierte Nachweise über groß angelegte öffentliche Projektinvestitionen und die Überwachung des Lebenszyklus, einschließlich Überwachungsdienstleistungen, was für das Training von KI zur Vorhersage des Tendererfolgs und der Projektkosten von entscheidender Bedeutung ist.
Marketplace
Dataset details
Geographic coverage
Global
Time range
Real-time
Update frequency
Real-time
Delivery
API
Formats
Text
License
One-time license for Tender Intelligence use case, enabling AI analysis of contractual, geographic, and operational project contexts.
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 proprietary enrichment of public procurement data with geo_data and iot_data, offering a unique multi-dimensional view for advanced tender intelligence. The high growth in the procurement analytics market indicates strong demand for such sophisticated insights.
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
Sinloc Public Procurement — a Moderate public procurement dataset (Text modality) in the finance domain. Primary AI use-case: Tender Intelligence. Market signal: Global Procurement Data Intelligence Market was valued at $2.6 billion in 2022, and is projected to reach $15.80 billion by 2030, at a CAGR of 25.3% (source: VMR). [14]. Investment score 69.9/100 (confidence 0.49). Recommended action: Acquire.
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