Dataset opportunity
Sinloc — Можливість щодо набору даних про державні закупівлі
Помірний набір даних про державні закупівлі від Sinloc, придатний для аналітики тендерів та аналітики документів.
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
Придбати
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
Глобальний ринок аналітики даних закупівель оцінювався у 2,6 мільярда доларів США у 2022 році, і прогнозується, що він досягне 15,80 мільярда доларів США до 2030 року, зі складною річною ставкою зростання 25,3% (джерело: 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
Набір даних про державні закупівлі
Modality
Текст
Sector
фінанси
Volume
Помірний
Freshness
В реальному часі
Rarity
Висока (пропрієтарні)
Accessibility
Обмежений
Legal
Змішане володіння — права на ліцензування потребують уточнення
Buyer persona
Постачальники GovTech та аналітики закупівель
Sinloc володіє унікально цінним Набором даних про державні закупівлі у текстовому форматі, збагаченим пропрієтарними geo_data з проєктів міського розвитку та iot_data з енергетичних установок. Цей комплексний набір даних забезпечує багатовимірний погляд на державні тендери, значно перевершуючи стандартні тексти закупівель. Він дозволяє реалізувати складний сценарій використання Аналітики тендерів, надаючи можливість покупцям ШІ аналізувати не тільки договірні деталі, але й географічний та операційний контекст проєктів, тим самим виявляючи приховані ризики та можливості для створення значної переваги в торгах.
Глобальний Ринок аналітики закупівель оцінювався у 2,6 мільярда доларів США у 2022 році, і прогнозується, що до 2030 року він досягне 15,80 мільярда доларів США, зростаючи зі складною річною ставкою зростання (CAGR) 25,3%. [14] Це високе зростання сигналізує про інтенсивний попит з боку покупців ШІ саме на такі дані для оптимізації прийняття рішень. [14] Хоча доступ є складним через спільне володіння з партнерами, обмеження ДПП та розрізнені структури даних, ця складність є джерелом рідкісності та високої цінності набору даних. Переговори щодо доступу є вигідними для покупців, які прагнуть отримати чітку конкурентну перевагу на ринку, що швидко розширюється. ⚠ Належна обачність (цінні дані, доступ для переговорів): Операційні дані з енергетичних установок спільно належать промисловим партнерам, таким як Repower Renewable; дані міського розвитку часто пов'язані з державно-приватними партнерствами (ДПП) з муніципальними обмеженнями; дані розрізнені між різними спеціальними компаніями (SPV) та інвестиційними фондами · корпоративні: незалежні.
Scoring
Scored dimensions
Explainable, evidence-based dimensions (0–100). The radar shows the investment axes.
Ці докази підтверджують володіння Sinloc пропрієтарним набором даних, що деталізує масштабні державні закупівлі та інфраструктурні проєкти, включаючи обсяги інвестицій та фази моніторингу. Ці дані є критично важливим активом для постачальників GovTech та аналітики закупівель, які прагнуть створювати передові моделі аналітики тендерів. На ринку, який, за прогнозами, зростатиме більш ніж на 25% щорічно, цей унікальний набір даних забезпечує реальні дані, необхідні для прогнозування результатів проєктів, оцінки ризиків та отримання конкурентної переваги.
See dimension details ↓- Dataset Specificity90
домінуючий 'закупівлі', сектор фінанси, 3 специфічні типи
How sharply the data targets a specific, hard-to-substitute domain or task. Niche, well-defined data scores higher than generic. - Dataset Rarity82
пропрієтарні доменні дані
How scarce and proprietary the data is. Unique domain data scores high; openly available data lowers it. - Dataset Volume52
3 докази
Apparent scale of the data, inferred from the number of evidence hits and any explicit volume mentions. - Dataset Freshness82
в реальному часі/потокове передавання
How current the data stays — real-time/streaming scores highest, periodic dumps lower. - Training Value84
придатний для аналітики тендерів
How useful the data is for the target AI use-case — its fit for model training or fine-tuning. - Buyer Demand92
Попит безпосередньо корелює з глобальним ринком аналітики даних закупівель, який, за прогнозами, зросте з 2,6 мільярда доларів США у 2022 році до 15,80 мільярда доларів США до 2030 року, зі дуже високою складною річною ставкою зростання 25,3%. [19]
How strongly AI builders and companies are likely to want this data, based on market signals. - Legal Accessibility28
обмежений/невідомий
How legally easy the data is to obtain and use — open/API access scores high; PII or regulated data scores low. - Acquisition Feasibility30
середня складність, незалежний
How realistic it is to actually obtain the data, given access difficulty and the holder's corporate structure. - Evidence Strength62
3 типи доказів, 3 збіги
How solid the proof is that the company holds this data — diversity of evidence types and number of hits. - Right to License36
володіння=змішане, ліцензування=права_нечіткі
Whether the company can legally license the data out — based on ownership and licensing complexity. - Corporate Independence90
незалежний
Whether the holder can decide alone — an independent company scores higher than a subsidiary of a large group. - Data Orientation56
2 сигнали щодо потреби в даних (2 типи)
How actively the company invests in data, measured by its data-appetite signals (hires, products, APIs…). - Dormant Data Surplus70
надлишок=середній, 1 нещодавній зовнішній сигнал — пропрієтарні дані, що перевищують вже монетизовані
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
⚠ перегляд — Основний бізнес Sinloc — це інвестиції та консультаційні послуги для місцевого розвитку та державно-приватних партнерств, а не володіння операційними активами, що генерують дані як побічний продукт, що робить його невідповідним. Проблеми: Основний бізнес компанії — продаж послуг з аналітики та консалтингу, що є явним критерієм виключення. [1, 2, 5, 21]; Компанія аналізує дані (часто публічні або від клієнтів) для надання техніко-економічних обґрунтувань, консультацій та інвестиційних стратегій; вона не генерує
Evidence
Dataset evidence & lineage
What the typed evidence proves the company holds — reframed for clarity and set against the market.
IoT / sensor data
Власник володіє даними часових рядів про операційну потужність інфраструктури, такої як фотоелектричні станції, що пропонує унікальний сигнал для оцінки довгострокової ефективності активів та життєздатності проєктів.
Geospatial data
Ці табличні дані пов'язують конкретні типи проєктів, такі як міська реконструкція та соціальне житло, з точними місцями, що дозволяє потужний регіональний аналіз тенденцій державних інвестицій.
Procurement / tenders
Набір даних містить текстові докази масштабних державних проєктних інвестицій та нагляду за життєвим циклом, включаючи послуги моніторингу, що є критично важливим для навчання ШІ прогнозувати успіх тендерів та витрати на проєкти.
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.
From the marketplace
Explore live data opportunities
Greentech — Можливості набору даних журналів технічного обслуговування
View opportunity →промисловийNuday — Можливість отримання набору даних промислових датчиків
View opportunity →іншеGreenhousedatacenters — Можливість отримання набору даних телеметрії датчиків
View opportunity →Data Academy
Learn before you deal
- Чому купувати зовнішні дані?3 min read
- Купівля даних без помилок3 min read
- Ваша експертиза цінна для ШІ3 min read