Dataset opportunity
Sinloc — Opportunité de jeu de données de marchés publics
Jeu de données modéré sur les marchés publics détenu par Sinloc, utilisable pour l'intelligence des appels d'offres et l'intelligence documentaire.
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
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
Le marché mondial de l'intelligence des données d'approvisionnement était évalué à 2,6 milliards USD en 2022 et devrait atteindre 15,80 milliards USD d'ici 2030, à un TCAM de 25,3 % (source : 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
Jeu de données sur les marchés publics
Modality
Texte
Sector
finance
Volume
Modéré
Freshness
Temps réel
Rarity
Élevée (propriétaire)
Accessibility
Restreint
Legal
Copropriété mixte — droits de licence à clarifier
Buyer persona
Fournisseurs de GovTech et d'intelligence des marchés publics
Sinloc détient un Jeu de données sur les marchés publics d'une valeur unique en modalité texte, enrichi de données géographiques propriétaires issues de projets de développement urbain et de données IoT provenant de centrales énergétiques. Ce jeu de données composite offre une vision multidimensionnelle des appels d'offres publics, dépassant largement le texte standard des marchés publics. Il permet un cas d'utilisation sophistiqué d'intelligence des appels d'offres, permettant aux acheteurs d'IA d'analyser non seulement les détails contractuels, mais aussi le contexte géographique et opérationnel des projets, découvrant ainsi des risques et des opportunités cachés pour créer un avantage concurrentiel significatif.
Le Marché mondial de l'analyse des achats était évalué à 2,6 milliards USD en 2022 et devrait atteindre 15,80 milliards USD d'ici 2030, avec un TCAM de 25,3 %. [14] Cette forte croissance signale une demande intense de la part des acheteurs d'IA pour précisément ce type de données afin d'optimiser la prise de décision. [14] Bien que l'accès soit complexe en raison de la copropriété avec des partenaires, des restrictions PPP et des structures de données cloisonnées, cette complexité est la source même de la rareté et de la haute valeur du jeu de données. Négocier l'accès est rentable pour les acheteurs recherchant un avantage concurrentiel distinct sur un marché en expansion rapide. ⚠ Diligence (données précieuses, accès à négocier) : Les données opérationnelles des centrales énergétiques sont copropriété de partenaires industriels tels que Repower Renewable ; les données de développement urbain sont souvent liées à des Partenariats Public-Privé (PPP) avec des restrictions municipales ; les données sont cloisonnées dans différents Véhicules Spéciaux (SPV) et fonds d'investissement · corporate : indépendant.
Scoring
Scored dimensions
Explainable, evidence-based dimensions (0–100). The radar shows the investment axes.
Ces preuves confirment la propriété par Sinloc d'un jeu de données propriétaire détaillant les marchés publics à grande échelle et les projets d'infrastructure, y compris les valeurs d'investissement et les phases de suivi. Ces données sont un atout essentiel pour les fournisseurs de GovTech et d'intelligence des marchés publics cherchant à construire des modèles avancés d'intelligence des appels d'offres. Sur un marché dont la croissance est projetée à plus de 25 % par an, ce jeu de données unique fournit la vérité terrain nécessaire pour prédire les résultats des projets, évaluer les risques et obtenir un avantage concurrentiel.
See dimension details ↓- Dataset Specificity90
dominant 'procurement', secteur finance, 3 types spécifiques
How sharply the data targets a specific, hard-to-substitute domain or task. Niche, well-defined data scores higher than generic. - Dataset Rarity82
données propriétaires du domaine
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 Freshness82
temps réel/streaming
How current the data stays — real-time/streaming scores highest, periodic dumps lower. - Training Value84
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 Demand92
La demande est directement corrélée au marché mondial de l'intelligence des données d'approvisionnement, qui devrait passer de 2,6 milliards USD en 2022 à 15,80 milliards USD d'ici 2030, avec un TCAM très élevé de 25,3 %. [19]
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 License36
propriété=mixte, licence=droits_non_clairs
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 Orientation56
2 signaux d'appétit pour les données (2 types)
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 Audit50
⚠ examen — L'activité principale de Sinloc est l'investissement et les services de conseil pour le développement local et les partenariats public-privé, et non la possession d'actifs opérationnels générant des données en tant que sous-produit, ce qui en fait une mauvaise adéquation. Problèmes : L'activité principale de l'entreprise consiste à vendre des services d'intelligence et de conseil, ce qui constitue un critère d'exclusion explicite. [1, 2, 5, 21] ; L'entreprise analyse des données (souvent publiques ou provenant de clients) pour fournir des études de faisabilité, des conseils et des stratégies d'investissement ; elle ne génère pas
Evidence
Dataset evidence & lineage
What the typed evidence proves the company holds — reframed for clarity and set against the market.
IoT / sensor data
Le détenteur possède des données de séries temporelles sur la production opérationnelle d'infrastructures telles que les centrales photovoltaïques, offrant un signal unique pour évaluer la performance des actifs à long terme et la viabilité des projets.
Geospatial data
Ces données tabulaires lient des types de projets spécifiques, tels que la régénération urbaine et le logement social, à des emplacements précis, permettant une analyse régionale puissante des tendances d'investissement public.
Procurement / tenders
Le jeu de données contient des preuves textuelles d'investissements dans des projets publics à grande échelle et de suivi du cycle de vie, y compris des services de surveillance, ce qui est essentiel pour former l'IA à prédire le succès des appels d'offres et les coûts des projets.
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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