Dataset opportunity
Fraregallant — Gelegenheid voor dataset openbare aanbestedingen
Matige dataset openbare aanbestedingen in bezit van Fraregallant, bruikbaar voor Tender Intelligence en 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
Acquisitie
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)
Wereldwijde markt voor aanbestedingsanalyse = $3,8 miljard in 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) en VDC
source ↗
Profile
Dataset profile
Type
Dataset Openbare Aanbestedingen
Modality
Tekst
Sector
industrieel
Volume
Gemiddeld
Freshness
Periodiek
Rarity
Hoog (propriëtair)
Accessibility
Beperkt
Legal
Eigendom van het bedrijf — licentierechten te verduidelijken
Buyer persona
GovTech & aanbestedings-intelligentieleveranciers
Fraregallant bezit een Dataset Openbare Aanbestedingen in Tekst modaliteit, afkomstig uit haar uitgebreide bedrijfsgegevens, industriële data en aanbestedingsactiviteiten. Deze dataset biedt gedetailleerde inzichten in historische openbare aanbestedingen, inclusief biedstrategieën, concurrentiegedrag en prijsbenchmarks, waardoor deze direct toepasbaar is voor geavanceerde Tender Intelligence AI-modellen.
De wereldwijde markt voor aanbestedingsanalyse had een waarde van $3,8 miljard in 2022 en zal naar verwachting groeien met een samengesteld jaarlijks groeipercentage (CAGR) van 23% tot 2032. Ondanks toegangscomplexiteiten zoals gedeeld databezit in bouwcontracten, gesegmenteerde propriëtaire data en Franstalige juridische documentatie vanuit haar basis in Quebec, bieden de zeldzaamheid en specificiteit van deze dataset een significant concurrentievoordeel voor het trainen van AI-kopers gericht op de Noord-Amerikaanse industriële en bouwsectoren. ⚠ Zorgvuldigheid (waardevolle data, onderhandelbare toegang): Databezit in bouwcontracten omvat vaak gedeelde rechten met opdrachtgevers/architecten.; Propriëtaire BIM-modellen en kostenramingsbenchmarks zijn waarschijnlijk gesegmenteerd in legacy-systemen.; Entiteit gevestigd in Quebec; juridische documentatie kan in het Frans zijn. · bedrijf: onafhankelijk.
Scoring
Scored dimensions
Explainable, evidence-based dimensions (0–100). The radar shows the investment axes.
Dit bewijs toont aan dat Fraregallant een propriëtaire dataset bezit met meer dan veertig jaar aan industriële bouw en moderniseringsprojecten, met een diepe specialisatie in de agrovoedingssector. Voor GovTech en aanbestedings-intelligentieleveranciers is deze data een cruciaal bezit voor het bouwen van de volgende generatie Tender Intelligence platforms. Het maakt de training van AI mogelijk om projectkosten te voorspellen, risico's te beoordelen en biedingen met ongekende nauwkeurigheid te benchmarken, wat een uniek concurrentievoordeel biedt in een markt voor aanbestedingsanalyse die jaarlijks met meer dan 20% groeit door complexe projectmanagement en BIM toepassingen te detailleren.
See dimension details ↓- Dataset Specificity78
dominant 'aanbesteding', sector industrieel, 2 specifieke types
How sharply the data targets a specific, hard-to-substitute domain or task. Niche, well-defined data scores higher than generic. - Dataset Rarity70
propriëtaire domeindata
How scarce and proprietary the data is. Unique domain data scores high; openly available data lowers it. - Dataset Volume52
3 bewijspunten
Apparent scale of the data, inferred from the number of evidence hits and any explicit volume mentions. - Dataset Freshness46
periodiek
How current the data stays — real-time/streaming scores highest, periodic dumps lower. - Training Value74
geschikt voor Tender Intelligence
How useful the data is for the target AI use-case — its fit for model training or fine-tuning. - Buyer Demand90
AI-kopersvraag is uitzonderlijk hoog, gedreven door de snelle 23% CAGR van de markt voor aanbestedingsanalyse, aangezien organisaties steeds meer gegevensgestuurde inzichten zoeken om inkoop te optimaliseren.
How strongly AI builders and companies are likely to want this data, based on market signals. - Legal Accessibility28
beperkt/onbekend
How legally easy the data is to obtain and use — open/API access scores high; PII or regulated data scores low. - Acquisition Feasibility30
gemiddelde moeilijkheidsgraad, onafhankelijk
How realistic it is to actually obtain the data, given access difficulty and the holder's corporate structure. - Evidence Strength62
3 bewijstypes, 3 hits
How solid the proof is that the company holds this data — diversity of evidence types and number of hits. - Right to License70
eigendom=bedrijfseigendom, licentie=rechten_onduidelijk
Whether the company can legally license the data out — based on ownership and licensing complexity. - Corporate Independence90
onafhankelijk
Whether the holder can decide alone — an independent company scores higher than a subsidiary of a large group. - Data Orientation39
1 datasignalen (1 types)
How actively the company invests in data, measured by its data-appetite signals (hires, products, APIs…). - Dormant Data Surplus70
overschot=gemiddeld, 1 recente externe signalen — propriëtaire data buiten wat al wordt gemonetiseerd
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
✓ goed doelwit — Het bedrijf is een algemene aannemer in de industriële en commerciële bouwsector, geen dataleverancier, en vertegenwoordigt een sterk doelwit aangezien haar operationele bedrijf aanzienlijke, niet-gemonetiseerde project-, nalevings- en apparatuurdata genereert als bijproduct. [2, 3, 4, 5] Kwesties: De beschrijving van het bedrijf door de gebruiker ('Dataset Openbare Aanbestedingen') is volledig onjuist; het werkelijke bedrijf is industrieel constructi
- Deep Qualification60
⚠ behoeft beoordeling — Het doelwit is een servicegerichte algemene aannemer, en de gedetailleerde projectdata, inclusief aanbestedingsgegevens, is waarschijnlijk eigendom van haar klanten, wat een aanzienlijke belemmering vormt voor data-acquisitie. [data is eigendom van de klanten van het bedrijf]
Evidence
Dataset evidence & lineage
What the typed evidence proves the company holds — reframed for clarity and set against the market.
Industrial data
Dit bewijs duidt op gestructureerde projectdata van complexe industriële en agrovoedingsprojecten, met de vermelding van BIM die hoge waarde aangeeft voor leveranciers die moderne bouwkosten en -tijdlijnen modelleren.
business_records
Deze gegevens documenteren projectnaleving met gespecialiseerde regelgevingen, zoals hygiënenormen, en bieden cruciale data voor AI-modellen die risico's in gereguleerde agrovoedingsbouw beoordelen.
Procurement / tenders
Deze tekstdata weerspiegelt 45 jaar aan aanbestedings- en uitvoeringsgeschiedenis voor industriële projecten, en biedt een diepe historische dataset voor het trainen van voorspellende Tender Intelligence modellen.
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
Vandenrecycling — Gelegenheid voor dataset openbare aanbestedingen
View opportunity →andereAcadianfishfarm — Mogelijkheid voor openbare aanbestedingsdataset
View opportunity →gezondheidszorgHuskmedical — Mogelijkheid voor dataset publieke aanbestedingen
View opportunity →Data Academy
Learn before you deal
- Zijn uw gegevens geld waard?3 min read
- Hoeveel is een dataset waard?3 min read
- Hoe een datatransactie verloopt3 min read