Dataset opportunity
Fraregallant — Opportunité de jeu de données sur les marchés publics
Jeu de données modéré sur les marchés publics détenu par Fraregallant, utilisable pour l'intelligence des appels d'offres et l'intelligence documentaire.
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
Acquérir
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)
Marché mondial de l'analyse des achats = 3,8 milliards de dollars en 2022, TCAM de 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 en BIM (Building Information Modeling) et VDC
source ↗
Profile
Dataset profile
Type
Jeu de données sur les marchés publics
Modality
Texte
Sector
industriel
Volume
Modéré
Freshness
Périodique
Rarity
Élevée (propriétaire)
Accessibility
Restreint
Legal
Détenu par l'entreprise — droits de licence à clarifier
Buyer persona
Fournisseurs de GovTech et d'intelligence d'approvisionnement
Fraregallant détient un Jeu de données sur les marchés publics en modalité Texte, dérivé de ses vastes dossiers commerciaux, données industrielles et activités d'approvisionnement. Ce jeu de données fournit des informations granulaires sur les appels d'offres publics historiques, y compris les stratégies d'appel d'offres, le comportement des concurrents et les références de prix, ce qui le rend directement applicable pour des modèles d'IA sophistiqués d'intelligence des appels d'offres.
Le marché mondial de l'analyse des achats était valorisé à 3,8 milliards de dollars en 2022 et devrait croître à un TCAM de 23 % jusqu'en 2032. Malgré les complexités d'accès telles que la copropriété des données dans les contrats de construction, les données propriétaires cloisonnées et la documentation juridique en français de sa base québécoise, la rareté et la spécificité de ce jeu de données offrent un avantage concurrentiel significatif pour la formation d'acheteurs d'IA axés sur les secteurs industriels et de la construction nord-américains. ⚠ Diligence (données précieuses, accès à négocier) : La propriété des données dans les contrats de construction implique souvent des droits partagés avec les clients/architectes ; les modèles BIM propriétaires et les références d'estimation des coûts sont probablement cloisonnés dans des systèmes hérités ; entité basée au Québec ; la documentation juridique peut être en français. · entreprise : indépendante.
Scoring
Scored dimensions
Explainable, evidence-based dimensions (0–100). The radar shows the investment axes.
Cette preuve démontre que Fraregallant détient un jeu de données propriétaire détaillant plus de quatre décennies de projets de construction industrielle et de modernisation, avec une profonde spécialisation dans le secteur agroalimentaire. Pour les fournisseurs de GovTech et d'intelligence d'approvisionnement, ces données sont un atout essentiel pour la création de plateformes d'intelligence des appels d'offres de nouvelle génération. Elles permettent la formation d'IA pour prédire les coûts des projets, évaluer les risques et comparer les offres avec une précision inégalée, offrant un avantage concurrentiel unique sur un marché de l'analyse des achats en croissance de plus de 20 % par an en détaillant des applications complexes de gestion de projet et de BIM.
See dimension details ↓- Dataset Specificity78
dominant 'approvisionnement', secteur industriel, 2 types spécifiques
How sharply the data targets a specific, hard-to-substitute domain or task. Niche, well-defined data scores higher than generic. - Dataset Rarity70
données de domaine propriétaire
How scarce and proprietary the data is. Unique domain data scores high; openly available data lowers it. - Dataset Volume52
3 preuves
Apparent scale of the data, inferred from the number of evidence hits and any explicit volume mentions. - Dataset Freshness46
périodique
How current the data stays — real-time/streaming scores highest, periodic dumps lower. - Training Value74
adapté à l'intelligence des appels d'offres
How useful the data is for the target AI use-case — its fit for model training or fine-tuning. - Buyer Demand90
la demande des acheteurs d'IA est exceptionnellement élevée, stimulée par le TCAM rapide de 23 % du marché de l'analyse des achats, les organisations recherchant de plus en plus des informations basées sur les données pour optimiser leurs achats.
How strongly AI builders and companies are likely to want this data, based on market signals. - Legal Accessibility28
restreint/inconnu
How legally easy the data is to obtain and use — open/API access scores high; PII or regulated data scores low. - Acquisition Feasibility30
difficulté moyenne, indépendant
How realistic it is to actually obtain the data, given access difficulty and the holder's corporate structure. - Evidence Strength62
3 types de preuves, 3 occurrences
How solid the proof is that the company holds this data — diversity of evidence types and number of hits. - Right to License70
propriété=détenu par l'entreprise, licence=droits_flous
Whether the company can legally license the data out — based on ownership and licensing complexity. - Corporate Independence90
indépendant
Whether the holder can decide alone — an independent company scores higher than a subsidiary of a large group. - Data Orientation39
1 signal d'appétit pour les données (1 type)
How actively the company invests in data, measured by its data-appetite signals (hires, products, APIs…). - Dormant Data Surplus70
excédent=moyen, 1 signal externe récent — données propriétaires au-delà de ce qui est déjà monétisé
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
✓ bonne cible — L'entreprise est un entrepreneur général dans le secteur de la construction industrielle et commerciale, et non un fournisseur de données, et représente une cible solide car son activité opérationnelle génère des données significatives et non monétisées sur les projets, la conformité et l'équipement en tant que sous-produit. [2, 3, 4, 5] Problèmes : La description de l'activité de l'entreprise par l'utilisateur ('Jeu de données sur les marchés publics') est complètement inexacte ; l'activité réelle de l'entreprise est la construction industrielle
- Deep Qualification60
⚠ à examiner — La cible est un entrepreneur général axé sur les services, et les données granulaires des projets, y compris les registres d'approvisionnement, sont probablement détenues par ses clients, ce qui constitue un obstacle important à l'acquisition de données. [les données sont détenues par les clients de l'entreprise]
Evidence
Dataset evidence & lineage
What the typed evidence proves the company holds — reframed for clarity and set against the market.
Industrial data
Cette preuve indique des données de projet structurées provenant de projets industriels et agroalimentaires complexes, la mention de BIM signalant une grande valeur pour les fournisseurs modélisant les coûts et les délais de construction modernes.
business_records
Ces registres documentent la conformité des projets avec des réglementations spécialisées, telles que les normes sanitaires, fournissant des données cruciales pour les modèles d'IA qui évaluent les risques dans la construction agroalimentaire réglementée.
Procurement / tenders
Ces données textuelles reflètent 45 ans d'historique d'approvisionnement et d'exécution pour des projets industriels, offrant un ensemble de données historiques approfondi pour la formation de modèles prédictifs d'intelligence des appels d'offres.
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
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.
From the marketplace
Explore live data opportunities
Jaka — Opportunité de jeu de données de journaux de maintenance
View opportunity →IndustrielBrightmachines — Industrial Operations Dataset Opportunity
View opportunity →industrielRmsenergy — Maintenance Logs Dataset Opportunity
View opportunity →