Top 15+ Data as a Service Unternehmen
Data as a Service (DaaS) ist ein Cloud-Modell, das Daten auf Abruf bereitstellt, in der Regel im Abonnement. Es ermöglicht einem Unternehmen, die benötigten Datasets zu kaufen, ohne die Daten selbst sammeln und speichern zu müssen.
Sehen Sie sich die führenden Data as a Service Unternehmen und die von ihnen angebotenen Datentypen an, die wichtigsten Funktionen wie Datenanalyse und die Vorteile des DaaS-Modells:
Top 16 DaaS-Anbieter
Anbieter | Grundpreise** | Kostenlose Testphase | Kostenlose Version | Datentypen |
|---|---|---|---|---|
$250 pro 100K Datensätze | ✅ (7 Tage) | ❌ | Web-Datasets und Daten-Feeds | |
ZoomInfo | N/A | ✅ | ❌ | Unternehmensdaten und -profile |
Coresignal | $49 | ❌ | ❌ | Unternehmens-, Mitarbeiter- und Stellenausschreibungsdaten |
Similarweb | N/A | ❌ | ❌ | Website-Traffic und digitale Marktinformationen |
Clearbit | N/A | ❌ | ❌ | B2B-Unternehmens- und Kontaktanreicherungsdaten |
Crunchbase | $49 | ✅ (7 Tage) | ❌ | Geschäfts- und Marktdaten |
D&B Connect | N/A | ❌ | ❌ | Finanz- und Unternehmensdaten |
Factiva | N/A | ❌ | ❌ | Wirtschaftsnachrichten und -profile |
FactSet | N/A | ✅ | ❌ | Finanz- und Unternehmensdaten |
S&P Global Market Intelligence | N/A | ❌ | ❌ | Finanz- und Unternehmensdaten |
Ranking: Die Produkte sind nach der Gesamtzahl der Bewertungen geordnet, mit Ausnahme der gesponserten Produkte, die oben aufgeführt sind.
*Die Daten wurden von den Websites der Anbieter sowie von Bewertungsplattformen erhoben.
**Pro Monat, pro Benutzer. N/A bedeutet, dass der Anbieter seine Preise nicht öffentlich bekannt gibt.
Wichtige Funktionen von Data as a Service Anbietern
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 eine interne Cloud-Infrastruktur zu benötigen.
DaaS-Unternehmen bieten verschiedene Funktionen an, wie zum Beispiel:
1. Datenbereitstellung
Data as a Service (DaaS) Anbieter bieten Zugang zu einer Vielzahl von Datasets, die häufig aus verschiedenen Quellen wie öffentlichen Datenbanken, proprietären Quellen oder Datenaggregatoren stammen. Dies deckt spezifische Datenanforderungen ab, die möglicherweise nur schwer eigenständig zu erfüllen sind. Wenn einem Unternehmen die Werkzeuge, das Fachwissen oder der direkte Zugang zu den benötigten Daten fehlen, übernimmt ein DaaS-Anbieter die Sammlung und Bereitstellung.
Diese Dienste beseitigen die Komplexität von Berechtigungen und Datensammlung und ermöglichen es Unternehmen, sich auf die Gewinnung von Erkenntnissen und Mehrwert aus den erworbenen Datasets zu konzentrieren.
2. Datenmanagement
Data as a Service Unternehmen zeichnen sich durch die Verwaltung von Daten aus, indem sie die Speicherung, Organisation und Pflege großer Datasets übernehmen. Über diese grundlegenden Aspekte hinaus navigieren sie durch die komplexe Landschaft der Datenberechtigungen, stellen die Einhaltung von Vorschriften sicher und berücksichtigen die Nuancen der Datenzugriffsrechte. Dazu gehört die Sicherung notwendiger Genehmigungen und die Verwaltung der Daten im Einklang mit den gesetzlichen Anforderungen.
Die DaaS-Plattform bewältigt auch die Datensicherheitsrisiken sensibler Daten auf effizientere Weise.
3. Datenanalyse
Einige DaaS-Anbieter bieten Datenanalysetools und -dienste an, mit denen Benutzer Erkenntnisse aus den Daten der Organisation gewinnen können, auf die sie zugreifen. Dies kann Werkzeuge für Business Intelligence, Predictive Analytics und Machine Learning umfassen.
4. Anwendungsprogrammierschnittstellen (APIs)
Data as a Service Unternehmen stellen häufig APIs bereit, mit denen Benutzer Geschäftsdaten direkt in ihre Anwendungen, Workflows oder Systeme integrieren können. Eine API ermöglicht es einem Unternehmen, Daten direkt in seine eigenen Anwendungen und Workflows zu ziehen. Sie hält die Daten in den Systemen, die sie nutzen, aktuell – ganz ohne manuelle Importe.
5. Skalierbarkeit
DaaS-Plattformen sind skalierbar. Ein Unternehmen kann die Datennutzung anpassen, wenn sich die Anforderungen ändern. Diese Flexibilität ist besonders vorteilhaft für Unternehmen mit wechselnden Datenanforderungen. Darüber hinaus entfällt bei DaaS, anders als bei anderen Datenerfassungsmethoden wie Web-Scraping-Tools, die Notwendigkeit eines dedizierten IT-Teams, um den Prozess der Beschaffung der erforderlichen Daten zu verwalten.
Diese Dienste sparen Zeit, indem sie genau die Daten liefern, die ein Unternehmen benötigt.
6. Abonnementbasiertes Modell
DaaS wird in der Regel über ein abonnementbasiertes Modell angeboten, bei dem Benutzer für die von ihnen genutzten Datendienste bezahlen. Unternehmen können mit dem DaaS-Anbieter über die Daten verhandeln, die ihren Bedürfnissen entsprechen, anstatt in eine eigene Dateninfrastruktur zu investieren und diese zu unterhalten. Dies ermöglicht es Benutzern, für die spezifischen Datendienste zu bezahlen, die sie nutzen, und bietet Kosteneinsparungen.
Vorteile von Data as a Service Unternehmen
DaaS senkt die Kosten für die Datenbeschaffung und verkürzt die Zeit bis zum Zugriff. Ein Unternehmen erreicht gebrauchsfertige Datasets, ohne interne Sammel- und Speichersysteme aufbauen zu müssen.
1. Effiziente Datenspeicherung und -bereitstellung
DaaS nutzt Cloud-Infrastruktur zur Speicherung und Bereitstellung von Daten, sodass Unternehmen nicht in umfangreiche interne Datenspeichersysteme investieren und diese warten müssen. Dieser Service erspart Unternehmen den Aufwand, sich mit Fragen wie verfügbarem Cloud-Speicherplatz auseinanderzusetzen.
2. Datendemokratisierung
DaaS macht Daten für nicht-technisches Personal leichter zugänglich. Teams im gesamten Unternehmen können Datasets über einfache Tools und APIs abfragen, anstatt jede Anfrage über ein Data-Engineering-Team leiten zu müssen.
3. Monetarisierungsmöglichkeiten
DaaS eröffnet Unternehmen Möglichkeiten, ihre Datenbestände zu monetarisieren.
- Direkte Monetarisierung bedeutet, Einnahmen durch den Verkauf von Daten an Dritte zu erzielen.
- Indirekte Monetarisierung ist die Nutzung der Daten zur Gewinnung wertvoller Geschäftserkenntnisse.
Dieser duale 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 stellen sicher, dass die Datasets aktuell, genau und zuverlässig bleiben. Die Automatisierung der Wartung steigert die Effizienz der Datenmanagementprozesse und setzt gleichzeitig Ressourcen in den Unternehmen frei, damit diese sich auf ihre Kerngeschäftsaktivitäten konzentrieren können.
5. Personalisierte Dienste
Die Fülle an Daten, die über DaaS verfügbar ist, ermöglicht es Unternehmen, personalisiertere und zielgerichtetere Dienste zu schaffen. Durch die Analyse von Verbraucherverhalten und -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 anzubieten und so ein personalisierteres und zufriedenstellenderes Einkaufserlebnis für die Kunden zu schaffen.
6. Kosteneffiziente Datenbeschaffung
DaaS bietet eine kosteneffiziente Alternative zu herkömmlichen Methoden der Datenbeschaffung. Anstatt in große Datasets mit übermäßigen Informationen zu investieren, können Unternehmen gezielt die spezifischen Daten erwerben, die sie benötigen. Dieser zielgerichtete Ansatz minimiert die Kosten für Datenverarbeitung und -analyse und macht datengesteuerte Initiativen budgetfreundlicher.
Der Wegfall der Notwendigkeit für Unternehmen, in umfangreiche interne Datenspeicherung zu investieren und diese zu warten, reduziert zudem die Kosten für Hardware und Wartung.
Herausforderungen des DaaS-Modells
Datensicherheit
Da die Zahl der Datenschutzverletzungen jedes Jahr steigt, sollten Cybersicherheitsmaßnahmen ernst genommen werden. Wenn die Sicherheitsmaßnahmen des DaaS-Anbieters nicht ausreichen, um potenzielle Datenlecks zu verhindern, kann Ihr Unternehmen Millionen verlieren und einen Reputationsschaden erleiden. Bevor Sie sich für einen DaaS-Anbieter entscheiden, sollten Sie den Ansatz des Anbieters in Bezug auf Datensicherheit verstehen.
Datenschutz
Die geteilten Daten können vertrauliche/personenbezogene Informationen enthalten. Unternehmen müssen sicherstellen, dass DaaS-Unternehmen die notwendigen Maßnahmen ergreifen, um die Vertraulichkeit personenbezogener Daten zu gewährleisten.
Datenqualität (Data Set Hygiene)
Wenn ein Unternehmen mit einem DaaS-Anbieter zusammenarbeitet, kann es seine internen Daten mit dem Dataset des Anbieters kombinieren. Allerdings stimmen die Regeln des Anbieters und des Unternehmens während der Datenaufbereitung möglicherweise nicht überein, was zu unsauberen Daten führt. Unternehmen sollten sicherstellen, dass der Anbieter versteht, wie man sauber mit anderen Datasets synchronisiert.
Wie Data as a Service Unternehmen den B2B- und B2C-Sektor unterstützen
Data-as-a-Service (DaaS) Plattformen bieten Unternehmen Zugang zu gebrauchsfertigen Daten aus vielen Quellen, wie sozialen Medien, Unternehmenssystemen oder öffentlichen Datenbanken. Sie erleichtern es Unternehmen, hochwertige Daten auf Abruf zu nutzen, ohne komplexe Infrastrukturen verwalten zu müssen.
B2B-Sektor
Unternehmen nutzen DaaS-Plattformen, um ihre Daten zu verbessern und bessere Entscheidungen zu treffen. Diese Plattformen helfen bei:
- Marktsegmentierung: durch das Hinzufügen firmografischer Daten wie Unternehmensgröße, Finanzierungsrunden und neue Niederlassungseröffnungen.
- Echtzeit-Einblicke: durch automatische Aktualisierungen aus öffentlichen Registern und verifizierten Datenbanken.
- Bessere Analytik: durch die Kombination verschiedener Datenquellen für genauere Prognosen und Strategieplanung.
B2C-Sektor
In den Verbrauchermärkten helfen DaaS-Tools Unternehmen, Kunden besser zu verstehen und anzusprechen.
- Sie liefern frische, zeitnahe Erkenntnisse, die die Personalisierung und das Kundenerlebnis verbessern.
- Vermarkter nutzen sie, um das Targeting zu verfeinern, die Kundenbindung zu verbessern und sinnvollere Interaktionen mit Kunden zu schaffen.
DaaS als Quelle für KI-Trainingsdaten
Das Training und das Fine-Tuning eines KI-Modells erfordern große, saubere, gekennzeichnete Datasets. Für die meisten Unternehmen dauert der interne Aufbau eines solchen Datasets zu lange und ist zu teuer. DaaS-Plattformen sind zu einer praktischen Alternative geworden. Sie decken zwei unterschiedliche Bedürfnisse ab.
- Training- und Fine-Tuning-Daten: Einige Anbieter liefern kuratierte, vorab gekennzeichnete Datasets für bestimmte Domänen: juristische Dokumente, Finanzunterlagen und Gesundheitsdaten. Gesundheitsdatasets sind in der Regel anonymisiert oder synthetisch und nicht rohe Patientendaten, da diese Daten streng reguliert sind.
- Die Abrufdaten: Viele DaaS-Anbieter bieten jetzt kontinuierlich aktualisierte Daten-Feeds für RAG-Pipelines an. RAG (Retrieval-Augmented Generation) ist eine Methode, bei der ein KI-Modell zum Zeitpunkt der Anfrage aktuelle externe Daten abruft, anstatt sich auf das zu verlassen, was es während des Trainings gelernt hat. Damit dies funktioniert, müssen die externen Daten aktuell bleiben. Statische Datasets reichen nicht aus.
Beide Anwendungen werfen dieselbe praktische Frage auf: Woher stammen diese Daten, und sind sie ordnungsgemäß dokumentiert?
Dies ist heute wichtiger als noch vor einem Jahr. Die Verpflichtungen des EU-KI-Gesetzes für Anbieter von Allzweck-KI-Modellen sind am 2. August 2025 in Kraft getreten.1 Anbieter müssen eine technische Dokumentation führen und eine Zusammenfassung der für die Entwicklung ihrer Modelle verwendeten Trainingsinhalte veröffentlichen. DaaS-Anbieter stehen unter wachsendem kommerziellen Druck, Informationen zu Herkunft, Lizenzierung und Aktualisierungsverlauf zusammen mit den Daten selbst bereitzustellen, damit ihre Kunden diese Anforderungen erfüllen können.
Als bevorzugte Quelle hinzufügenSo wählen Sie die beste Data as a Service Software für Ihr Unternehmen aus
Bei der Bewertung von Data as a Service (DaaS) Softwarelösungen für den Unternehmenseinsatz betonen Branchenanalysten mehrere entscheidende Faktoren, die zur allgemeinen Eignung und Wirksamkeit der Plattform in einer Geschäftsumgebung beitragen.
1. Definieren Sie Ihre Bedürfnisse
Bevor Sie sich auf die Suche nach einem Datenlösungsanbieter machen, ist es wichtig, Ihre spezifischen Datenanforderungen 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 durch Datenlösungen erreichen wollen. Diese Klarheit wird den Auswahlprozess vereinfachen und es Ihnen ermöglichen, Data-as-a-Service Unternehmen zu identifizieren, die Ihren individuellen Anforderungen entsprechen.
Abbildung 1. Beispiel für Geschäftsdaten, die Tracxn bereitstellt
Während einige DaaS-Unternehmen wie Tracxn Geschäftsdaten bereitstellen, verkaufen andere, wie Defined.ai, möglicherweise Trainingsdaten für KI.
Abbildung 2. Beispiel für KI-Trainingsdaten, die Defined.ai bereitstellt
Für weitere Informationen zu Finanzforschungsdaten lesen Sie KI-Finanzforschungsplattformen für Investoren.
2. Prüfen Sie die Benutzererfahrung
Ein weiterer wichtiger Schritt bei der Entscheidung für das beste DaaS für Ihr Unternehmen ist die Prüfung der Benutzererfahrungen. Benutzererfahrung 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 zu bestimmen, wie gut sie sich in Ihre bestehenden Workflows integrieren lässt.
3. Prüfen Sie die Einfachheit und Benutzerfreundlichkeit des Produkts
Achten Sie bei der Auswahl einer Data as a Service (DaaS) Lösung auf Einfachheit und suchen Sie eine vollständig verwaltete Plattform, die Bedenken hinsichtlich Systemen, Anwendungen und Benutzeroberflächen beseitigt. Ein Faktor für das beste DaaS für Ihr Unternehmen ist eine benutzerfreundliche Oberfläche, die intuitiv und für eine breite Palette von Benutzern einfach zu bedienen ist.
4. Bewerten Sie den Kundenservice
Effektiver Kundenservice ist ein entscheidender Faktor bei der Entscheidung für die beste DaaS-Plattform für Ihr Unternehmen. Er gewährleistet rechtzeitigen technischen Support, hilft bei der Anpassung und Integration, bietet Schulungs- und Onboarding-Unterstützung, löst Probleme zeitnah und schätzt Kundenfeedback für kontinuierliche Verbesserung.
Ein starkes Kundenservicesystem verbessert die Gesamterfahrung bei der Nutzung von DaaS und bietet wichtige Unterstützung für eine reibungslose Implementierung und optimale Nutzung.
DaaS-Anbieter nach Datentyp
DaaS-Anbieter neigen dazu, sich auf die Art der Daten zu spezialisieren, die sie verkaufen. Die Gruppierung des Marktes nach Datentyp erleichtert es, einen Anbieter auf einen spezifischen Bedarf abzustimmen.
Webdaten. Anbieter sammeln öffentliche Informationen von Websites und liefern sie als gebrauchsfertige Datasets oder Live-Feeds. Die Daten umfassen Einträge, Preise, Bewertungen und andere Seiten, die sich häufig ändern.
B2B-Unternehmens- und Kontaktdaten. Diese Daten beschreiben Unternehmen und die Personen, die dort arbeiten: Firmografien (Unternehmensgröße, Branche, Standort), Berufsbezeichnungen und geschäftliche Kontaktdaten. Einige Anbieter reichern auch Aufzeichnungen an, die ein Unternehmen bereits besitzt, indem sie fehlende Felder zu Unternehmen und Kontakten ergänzen und Mitarbeiterprofile sowie Stellenausschreibungen hinzufügen können.
Startup-, Finanzierungs- und Private-Market-Daten. Diese Datasets verfolgen private Unternehmen, Finanzierungsrunden, Bewertungen und Investorenaktivitäten. Analysten und Investoren nutzen sie, um Deals zu finden und Märkte zu untersuchen, die anhand öffentlicher Unterlagen schwer zu recherchieren sind.
Finanz- und Marktdaten. Diese Gruppe liefert Preis-, Unternehmensfinanz- und Geschäftskreditinformationen zu Aktien, Anleihen und anderen Vermögenswerten. Handels-, Risiko- und Research-Teams verlassen sich darauf für Analysen und Berichterstattung. Lesen Sie auch KI-Finanzforschungsplattformen für Investoren.
Wirtschaftsnachrichtendaten. Diese Anbieter sammeln Artikel und Unternehmensprofile aus vielen Publikationen in einer durchsuchbaren Quelle. Teams nutzen sie, um Märkte, Wettbewerber und bestimmte Unternehmen zu verfolgen.
Digitale und Web-Intelligence. Diese Daten messen Website-Traffic, Besucherengagement und digitale Marktanteile. Marketing- und Strategieteams nutzen sie, um ihre Reichweite mit der der Wettbewerber zu vergleichen.
Verbraucher- und Marketingdaten. Diese Daten umfassen Demografie, Interessen und Kaufverhalten von Einzelpersonen. Vermarkter nutzen sie, um Zielgruppensegmente zu erstellen und Kampagnen auszurichten.
Verbraucher- und Kreditdaten. Diese Daten umfassen die Kredithistorie und die finanzielle Identität. Kreditgeber und Risikoteams nutzen sie für Kreditentscheidungen und Betrugsprüfungen.
Vergütungsdaten. Diese Datasets enthalten Gehaltsbenchmarks und Vergütungsspannen nach Rolle, Branche und Standort. HR-Teams nutzen sie, um die Vergütung festzulegen und wettbewerbsfähig zu bleiben.
Gesundheits- und Pharmadaten. Diese Daten umfassen Verschreibungsvolumen, Verkaufszahlen und klinische Informationen für den Life-Sciences-Sektor. Patientendaten sind streng reguliert, daher sind die Daten in der Regel anonymisiert.
KI-Trainingsdaten. Dies sind kuratierte Datasets, oft gekennzeichnet (markiert, damit ein Modell daraus lernen kann), die für das Training und Fine-Tuning von Machine-Learning-Modellen erstellt wurden. Gängige Formate umfassen Sprach-, Text- und Bilddaten, die für eine bestimmte Aufgabe vorbereitet wurden.
Nonprofit-Daten. Diese Daten umfassen gemeinnützige Organisationen, Stiftungen und Zuschüsse, einschließlich Finanzen und öffentlicher Unterlagen. Forscher und Geldgeber nutzen sie, um den Sektor zu untersuchen und Förderaktivitäten zu verfolgen.
Was ist Data-as-a-Service (DaaS)?
DaaS ist ein cloudbasiertes Modell, das Daten auf Abruf über Machine-to-Machine (M2M)-Verbindungen oder APIs bereitstellt. Es macht lokale Software oder manuelles Datenmanagement überflüssig.
Es gibt zwei Haupttypen von DaaS-Anbietern:
- Datenanbieter: Bieten bestimmte Datasets über APIs an andere Unternehmen an.
- Technologieanbieter: Ermöglichen es anderen Unternehmen, ihre eigenen Daten als Service bereitzustellen.
DaaS ermöglicht es, Daten aus vielen Quellen an einem Ort zu erreichen, zu integrieren und zu analysieren. Zu den gängigen Technologien gehören:
- Datenmodellierungs-, Qualitäts- und Transformationstools
- Content-Management-Systeme
- Information-Lifecycle-Management-Lösungen
Die meisten DaaS-Plattformen verwenden volumenbasierte Preisgestaltung, obwohl einige je nach Datentyp oder Abonnementstufe abrechnen.
FAQs
Als intern in einem Unternehmen eingesetzte Technologie ist eine Data-as-a-Service Plattform eine End-to-End-Lösung und kann als Wegbereiter zwischen verschiedenen Datenquellen und Tools wie Self-Service-Reporting, BI, Microservices und Anwendungen betrachtet werden. Sobald die Plattform bereitgestellt ist, können Endbenutzer jederzeit über Standard-SQL über ODBC, JDBC oder REST auf Daten zugreifen.
Unternehmen können auch externe DaaS-Dienste nutzen, um auf Daten zuzugreifen. Zahlreiche Unternehmen bieten DaaS-Dienste über einfache APIs an.
Diese Forschung zitieren
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@misc{dilmegani2026,
author = {Dilmegani, Cem and PhD., Ezgi Arslan,},
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note = {AIMultiple. Abgerufen am 1. Juli 2026}
}Referenzlinks
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