Top +10 Data-as-a-Service-Unternehmen

Daten bilden die Grundlage für generative KI und Innovationen in Unternehmen. Data as a Service (DaaS) ist ein Cloud-Computing-Modell, das Nutzern Daten bedarfsgerecht, in der Regel im Abonnement, bereitstellt. Dies vereinfacht die Datenerfassung und -verwaltung.

Sehen Sie die Top 11 der Data-as-a-Service-Unternehmen und die von ihnen angebotenen Datentypen, die wichtigsten Funktionen wie Datenanalysen und die Vorteile des DaaS-Modells:

Top 10 DaaS-Anbieter

Rangfolge : Die Produkte werden nach der Anzahl der Bewertungen geordnet, mit Ausnahme von gesponserten Produkten, die an erster Stelle stehen.

*Die Daten wurden sowohl von Anbieter-Websites als auch von Bewertungsplattformen erhoben.

**Pro Monat, pro Nutzer. N/A bedeutet, dass der Anbieter seine Preise nicht öffentlich bekannt gibt.

***Die Bewertungs- und Beurteilungsdaten von Coresignal stammen von Datarade, da ihnen im Gegensatz zu den anderen in der Tabelle aufgeführten Anbietern Nutzerbewertungen auf Plattformen wie G2, TrustRadius und Capterra fehlen.

Wichtige Funktionen eines Data-as-a-Service-Anbieters

Data-as-a-Service-Unternehmen sind darauf spezialisiert, Daten zu sammeln, zu verwalten und an Benutzer zu liefern, sodass diese auf die Daten zugreifen und sie nutzen können, ohne dass eine interne Cloud-Infrastruktur erforderlich ist.

DaaS-Unternehmen bieten verschiedene Funktionen an, wie zum Beispiel:

1. Datenbereitstellung

Data-as-a-Service-Anbieter (DaaS) ermöglichen den Zugriff auf vielfältige Datensätze, die häufig aus verschiedenen Quellen wie öffentlichen Datenbanken, proprietären Quellen oder Datenaggregatoren stammen. Dadurch können spezifische Datenbedürfnisse erfüllt werden, die eigenständig schwer zu decken wären. Da Unternehmen meist nicht über die nötigen Werkzeuge, das Fachwissen oder den direkten Zugriff auf die benötigten Daten verfügen, vereinfachen DaaS-Anbieter diesen Prozess.

Diese Dienste beseitigen die Komplexität von Berechtigungen und Datenerfassung und ermöglichen es Unternehmen, sich auf die Gewinnung von Erkenntnissen und Wert aus den erfassten Datensätzen zu konzentrieren.

2. Datenmanagement

Data-as-a-Service-Unternehmen zeichnen sich durch ihre Kompetenz im Datenmanagement aus, indem sie die Speicherung, Organisation und Pflege großer Datensätze übernehmen. Neben diesen grundlegenden Aspekten navigieren sie durch die komplexe Landschaft der Datenberechtigungen, gewährleisten die Einhaltung von Vorschriften und berücksichtigen die Feinheiten der Datenzugriffsrechte. Dies umfasst die Sicherung der erforderlichen Berechtigungen und die gesetzeskonforme Datenverwaltung.

Die DaaS-Plattform geht auch effizienter mit den Datensicherheitsrisiken sensibler Daten um.

3. Datenanalyse

Einige DaaS-Anbieter bieten Datenanalysetools und -dienste an, mit denen Nutzer Erkenntnisse aus den Daten des Unternehmens gewinnen können, auf die sie zugreifen. Dies kann Tools für Business Intelligence, Predictive Analytics und maschinelles Lernen umfassen.

4. Anwendungsprogrammierschnittstellen (APIs)

Data-as-a-Service-Anbieter (DaaS) stellen häufig APIs bereit, die es Nutzern ermöglichen, Geschäftsdaten direkt in ihre Anwendungen, Workflows oder Systeme zu integrieren. Diese Funktionalität versetzt Unternehmen in die Lage, ihre bestehenden Prozesse mit den umfangreichen Daten der DaaS-Anbieter zu harmonisieren und so die betriebliche Effizienz zu steigern, Echtzeit-Einblicke zu gewinnen und sich besser an veränderte Geschäftsanforderungen anzupassen.

5. Skalierbarkeit

DaaS ist skalierbar, sodass Nutzer ihren Datenverbrauch an ihre sich ändernden Bedürfnisse anpassen können. Diese Flexibilität ist besonders vorteilhaft für Unternehmen mit wechselnden Datenanforderungen. Im Gegensatz zu anderen Datenerfassungsmethoden wie Web-Scraping-Tools entfällt bei DaaS zudem die Notwendigkeit eines dedizierten IT-Teams, das die Datenbeschaffung verwaltet.

Diese Dienstleistungen sparen Zeit und Aufwand, indem sie den Bedarf des Unternehmens decken und gleichzeitig die Genauigkeit und Effizienz der Entscheidungsfindung durch die Bereitstellung zeitnaher Daten verbessern.

6. Abonnementbasiertes Modell

DaaS wird typischerweise im Abonnementmodell angeboten, sodass Nutzer nur für die tatsächlich genutzten Datendienste bezahlen. Unternehmen können mit DaaS-Anbietern die für sie passenden Daten aushandeln, anstatt in eine eigene Dateninfrastruktur zu investieren und diese zu warten. Dadurch zahlen Nutzer nur für die konkret genutzten Datendienste und sparen Kosten.

Vorteile von Data-as-a-Service-Unternehmen

DaaS stärkt Unternehmen, indem es Datenprozesse optimiert, eine datenzentrierte Kultur fördert und einen kosteneffektiven Zugriff auf wertvolle Informationen ermöglicht, was letztendlich zu besseren Entscheidungen und einem höheren Geschäftserfolg beiträgt.

1. Effiziente Datenspeicherung und -bereitstellung

DaaS nutzt Cloud-Infrastruktur zum Speichern und Bereitstellen von Daten und macht so Investitionen und die Wartung umfangreicher interner Datenspeichersysteme für Unternehmen überflüssig. Dieser Service erspart Unternehmen den Aufwand, sich mit Fragen wie verfügbarem Cloud-Speicherplatz auseinanderzusetzen.

2. Daten-Demokratisierung

DaaS spielt eine zentrale Rolle bei der Demokratisierung von Daten, indem es diese für alle Mitarbeitenden im Unternehmen zugänglich und verständlich macht, auch für diejenigen ohne technische Vorkenntnisse. Diese Datenzugänglichkeit fördert eine datengetriebene Kultur, in der Erkenntnisse einem breiteren Publikum zur Verfügung stehen und so bessere Entscheidungen auf allen Ebenen ermöglichen.

3. Monetarisierungsmöglichkeiten

DaaS eröffnet Unternehmen neue Wege, ihre Datenbestände zu monetarisieren.

• Die direkte Monetarisierung beinhaltet das Erzielen von Einnahmen durch den Verkauf von Daten an Dritte.
• Indirekte Monetarisierung bezeichnet die Nutzung der Daten zur Gewinnung wertvoller Geschäftseinblicke.

Dieser zweigleisige Ansatz ermöglicht es Unternehmen, ihre Einnahmequellen zu diversifizieren und den intrinsischen Wert ihrer Daten zu nutzen.

4. Automatisierte Wartung

Data-as-a-Service-Unternehmen übernehmen die Verantwortung für die automatisierte Datenpflege und gewährleisten so, dass Datensätze aktuell, korrekt und zuverlässig bleiben. Die Automatisierung der Pflege steigert die Effizienz der Datenmanagementprozesse und setzt Ressourcen in Unternehmen frei, die sich auf das Kerngeschäft konzentrieren können.

5. Personalisierte Dienstleistungen

Die Fülle an Daten, die über DaaS verfügbar sind, ermöglicht es Unternehmen, personalisiertere und zielgerichtete Dienstleistungen anzubieten. Durch die Analyse des Konsumverhaltens und der Präferenzen können Unternehmen ihre Marketingansätze strategisch anpassen und so die Kundenbindung und -zufriedenheit steigern.

Das Verständnis individueller Kaufhistorien und Präferenzen ermöglicht es Unternehmen beispielsweise, maßgeschneiderte Empfehlungen auszusprechen und so ein persönlicheres und zufriedenstellenderes Einkaufserlebnis für die Kunden zu schaffen.

6. Kosteneffiziente Datenerfassung

DaaS bietet eine kostengünstige Alternative zu herkömmlichen Datenerfassungsmethoden. Anstatt in große Datensätze mit übermäßigen Informationen zu investieren, können Unternehmen gezielt die benötigten Daten erwerben. Dieser zielgerichtete Ansatz minimiert die Kosten für Datenverarbeitung und -analyse und macht datengetriebene Initiativen budgetfreundlicher.

Da Unternehmen nicht mehr in umfangreiche interne Datenspeicher investieren und diese pflegen müssen, werden auch die mit Hardware und Wartung verbundenen Kosten reduziert.

Herausforderungen des DaaS-Modells

Datensicherheit

Da die Zahl der Datenpannen jährlich steigt, sollten Cybersicherheitsmaßnahmen ernst genommen werden. Reichen die Sicherheitsvorkehrungen eines DaaS-Anbieters nicht aus, um potenzielle Datenpannen zu verhindern, kann Ihr Unternehmen Millionenverluste erleiden und seinen Ruf schädigen. Bevor Sie sich für einen DaaS-Anbieter entscheiden, sollten Sie sich daher unbedingt über dessen Ansatz zur Datensicherheit informieren.

Datenschutz

Die weitergegebenen Daten können vertrauliche/personenbezogene Informationen enthalten. Organisationen müssen sicherstellen, dass DaaS-Anbieter die notwendigen Maßnahmen ergreifen, um die Vertraulichkeit personenbezogener Daten zu gewährleisten.

Datenhygiene

Wenn ein Unternehmen mit einem DaaS-Anbieter zusammenarbeitet, kombiniert es möglicherweise seine internen Daten mit den Daten des Anbieters. Die Regeln des Anbieters und des Unternehmens für die Datenaufbereitung stimmen jedoch unter Umständen nicht überein, was zu fehlerhaften Daten führt. Unternehmen sollten daher sicherstellen, dass der Anbieter die korrekte Synchronisierung mit anderen Datensätzen beherrscht.

Wie Data-as-a-Service-Unternehmen den B2B- und B2C-Sektoren helfen

Data-as-a-Service (DaaS)-Plattformen ermöglichen Unternehmen den Zugriff auf sofort nutzbare Daten aus zahlreichen Quellen, wie beispielsweise sozialen Medien, Unternehmenssystemen oder öffentlichen Datenbanken. Sie erleichtern es Unternehmen, qualitativ hochwertige Daten bedarfsgerecht zu nutzen, ohne eine komplexe Infrastruktur verwalten zu müssen.

B2B-Sektor

Unternehmen nutzen DaaS-Plattformen, um ihre Daten zu verbessern und bessere Entscheidungen zu treffen. Diese Plattformen helfen bei Folgendem:

• Marktsegmentierung: durch Hinzufügen firmografischer Daten wie Unternehmensgröße, Finanzierungsrunden und Neueröffnungen von Filialen.
• Echtzeit-Einblicke: durch automatische Aktualisierungen aus öffentlichen Aufzeichnungen und verifizierten Datenbanken.
• Bessere Analysen: durch die Kombination verschiedener Datenquellen für genauere Prognosen und Strategieplanung.

B2C-Sektor

Im Konsumgüterbereich helfen DaaS-Tools Unternehmen dabei, ihre Kunden besser zu verstehen und mit ihnen in Kontakt zu treten.

• Sie liefern aktuelle und zeitnahe Erkenntnisse, die die Personalisierung und das Kundenerlebnis verbessern.
• Marketingfachleute nutzen sie, um das Targeting zu verfeinern, das Engagement zu verbessern und aussagekräftigere Interaktionen mit Kunden zu schaffen.

Wie Sie die beste Data-as-a-Service-Software für Ihr Unternehmen auswählen

Bei der Bewertung von Data-as-a-Service (DaaS)-Softwarelösungen für den Einsatz in Unternehmen betonen Branchenanalysten mehrere kritische Faktoren, die zur allgemeinen Eignung und Wirksamkeit der Plattform in einem Geschäftsumfeld beitragen.

1. Definieren Sie Ihre Bedürfnisse

Bevor Sie sich auf die Suche nach einem Anbieter für Datenlösungen begeben, ist es unerlässlich, Ihre spezifischen Datenbedürfnisse und Geschäftsziele zu definieren. Identifizieren Sie die Art der Daten, mit denen Sie arbeiten möchten, verstehen Sie die wichtigsten Herausforderungen und legen Sie die Ziele fest, die Sie mit Datenlösungen erreichen wollen. Diese Klarheit wird den Auswahlprozess vereinfachen und Ihnen ermöglichen, Data-as-a-Service-Anbieter zu finden, die Ihren individuellen Anforderungen entsprechen.

2. Benutzererfahrung untersuchen

Ein weiterer wichtiger Schritt bei der Auswahl der besten DaaS-Lösung für Ihr Unternehmen ist die Analyse der Nutzererfahrungen. Nutzererfahrungen und Bewertungen spielen eine wichtige Rolle bei der Beurteilung der allgemeinen Benutzerfreundlichkeit und Effektivität von DaaS-Lösungen. Die Bewertung der allgemeinen Benutzerfreundlichkeit, Leistung und Flexibilität der DaaS-Software hilft dabei, festzustellen, wie gut sie sich in Ihre bestehenden Arbeitsabläufe integrieren lässt.

3. Überprüfen Sie die Einfachheit und Benutzerfreundlichkeit des Produkts.

Bei der Auswahl einer Data-as-a-Service-Lösung (DaaS) sollten Sie Einfachheit priorisieren und eine vollständig verwaltete Plattform wählen, die Ihnen alle Sorgen um Systeme, Anwendungen und Benutzeroberflächen nimmt. Ein entscheidender Faktor für die optimale DaaS-Lösung für Ihr Unternehmen ist eine benutzerfreundliche Oberfläche, die intuitiv und für eine breite Nutzergruppe leicht zu bedienen ist.

4. Bewerten Sie den Kundenservice

Ein effektiver Kundenservice ist ein entscheidender Faktor bei der Wahl der besten DaaS-Plattform für Ihr Unternehmen. Er gewährleistet zeitnahen technischen Support, unterstützt bei Anpassung und Integration, bietet Schulungen und Unterstützung beim Onboarding, löst Probleme umgehend und berücksichtigt Kundenfeedback für kontinuierliche Verbesserungen.

Ein leistungsfähiges Kundenservicesystem verbessert das Gesamterlebnis bei der Nutzung von DaaS und bietet wichtige Unterstützung für eine reibungslose Implementierung und optimale Nutzung.

Was ist Data-as-a-Service (DaaS)?

DaaS ist ein Cloud-basiertes Modell, das Daten bedarfsgerecht über Machine-to-Machine-Verbindungen (M2M) oder APIs bereitstellt. Es macht lokale Software oder manuelle Datenverwaltung überflüssig.

Es gibt zwei Haupttypen von DaaS-Anbietern:

• Datenanbieter: Bieten Sie anderen Unternehmen über APIs spezifische Datensätze an.
• Technologieanbieter: Ermöglichen es anderen Unternehmen, ihre eigenen Daten als Dienstleistung anzubieten.

DaaS ermöglicht den Zugriff auf, die Integration und die Analyse von Daten aus vielen Quellen an einem zentralen Ort. Gängige Technologien sind:

• Werkzeuge für Datenmodellierung, -qualität und -transformation
• Content-Management-Systeme
• Lösungen für das Management des Informationslebenszyklus

Die meisten DaaS-Plattformen verwenden volumenbasierte Preismodelle, einige berechnen die Preise jedoch nach Datentyp oder Abonnementstufe.

FAQs

Cem Dilmegani

Leitender Analyst

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Cem ist seit 2017 leitender Analyst bei AIMultiple. AIMultiple informiert monatlich Hunderttausende von Unternehmen (laut similarWeb), darunter 55 % der Fortune 500. Cems Arbeit wurde von führenden globalen Publikationen wie Business Insider, Forbes und der Washington Post, von globalen Unternehmen wie Deloitte und HPE sowie von NGOs wie dem Weltwirtschaftsforum und supranationalen Organisationen wie der Europäischen Kommission zitiert. Weitere namhafte Unternehmen und Ressourcen, die AIMultiple referenziert haben, finden Sie hier. Im Laufe seiner Karriere war Cem als Technologieberater, Technologieeinkäufer und Technologieunternehmer tätig. Über ein Jahrzehnt lang beriet er Unternehmen bei McKinsey & Company und Altman Solon in ihren Technologieentscheidungen. Er veröffentlichte außerdem einen McKinsey-Bericht zur Digitalisierung. Bei einem Telekommunikationsunternehmen leitete er die Technologiestrategie und -beschaffung und berichtete direkt an den CEO. Darüber hinaus verantwortete er das kommerzielle Wachstum des Deep-Tech-Unternehmens Hypatos, das innerhalb von zwei Jahren von null auf einen siebenstelligen jährlichen wiederkehrenden Umsatz und eine neunstellige Unternehmensbewertung kam. Cems Arbeit bei Hypatos wurde von führenden Technologiepublikationen wie TechCrunch und Business Insider gewürdigt. Er ist ein gefragter Redner auf internationalen Technologiekonferenzen. Cem absolvierte sein Studium der Informatik an der Bogazici-Universität und besitzt einen MBA der Columbia Business School.

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Recherchiert von

Ezgi Arslan, PhD.

Branchenanalyst

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Ezgi besitzt einen Doktortitel in Betriebswirtschaftslehre mit Schwerpunkt Finanzen und arbeitet als Branchenanalystin bei AIMultiple. Sie treibt Forschung und Erkenntnisse an der Schnittstelle von Technologie und Wirtschaft voran und verfügt über Expertise in den Bereichen Nachhaltigkeit, Umfrage- und Stimmungsanalyse, KI-Agentenanwendungen im Finanzwesen, Optimierung von Antwortsystemen, Firewall-Management und Beschaffungstechnologien.

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