LinkedIn Datasets: Profil- & Unternehmensdaten

LinkedIn Datasets können in Profil- und Unternehmensdaten unterteilt werden:

• LinkedIn-Unternehmensdaten: Grundlegende Unternehmensinformationen, detaillierte Mitarbeiterprofile, aktive Stellenausschreibungen, aufkommende Einstellungstrends und Engagement-Kennzahlen.
• LinkedIn-Profildaten: Öffentliche Profilinformationen, beruflicher Werdegang, Bildungshintergrund, berufliche Zertifizierungen, Kontaktnetzwerke und Nutzerprofilaktivität.

LinkedIn-Dataset-Funktionen: Abdeckung von Profil-, Unternehmens- und Stellenausschreibungsdaten

Es ist wichtig, die verschiedenen Arten von LinkedIn-Daten zu kennen, die beim Kauf bei einem verifizierten Anbieter oder bei der Suche nach einem bestimmten Unternehmens-Dataset verfügbar sind.

Gemeinsame Felder bei allen Anbietern:

Die folgenden Felder sind in allen drei Anbietern enthalten und wurden aus Gründen der Übersichtlichkeit aus den obigen Tabellen entfernt:

• LinkedIn-Unternehmens-Dataset-Felder: LinkedIn-URL, Name, Website-URL, Branche, Beschreibung, Mitarbeiterzahl, Gründungsjahr, Logo-URL, Hauptsitz (Mitarbeiterzahl), Unternehmenstyp, Finanzierungsinformationen, Überschrift, Ländercode,

Preisgestaltung der LinkedIn-Datenanbieter: Abonnement- & Kosten pro Datensatz

Beste LinkedIn-Datenanbieter: Wo kann man LinkedIn-Daten kaufen?

Bright Data bietet 5 LinkedIn-Dataset-Typen: LinkedIn-Personenprofile, LinkedIn-Unternehmensinformationen, LinkedIn-Stellenausschreibungen, LinkedIn-Beiträge und ein angereichertes Dataset aus LinkedIn-Profilen + Stellenausschreibungen, das profil- und stellenbezogene Felder kombiniert.

Zusätzlich zum Zugriff auf Bulk-Datasets über seinen Marktplatz bietet Bright Data LinkedIn-Scraper-APIs für Profile, Beiträge, Jobs und Unternehmen an und bietet Nutzern damit eine flexiblere Option für die laufende Datenextraktion.

Für KI-gestützte Anwendungen stellt Bright Data-MCP eine weitere Differenzierungsebene dar, indem es die Anbindung von LinkedIn-Daten an KI-Agenten, Copiloten und interne Recherchetools erleichtert.

Preise:

• Einmaliger Kauf (Marktplatz): Ab $250 für 100K Datensätze
• Anpassbare Pläne: Verfügbar je nach Datenumfang, Feldern und Lieferanforderungen

Die Angebote von People Data Labs (PDL) umfassen APIs wie die Company Search API und die Company Enrichment API.

Die Datasets enthalten Attribute wie Gründungsjahr, Branche, Website-Domain und LinkedIn-URL. PDL bietet außerdem ein kostenlos Unternehmens-Dataset und APIs mit eingeschränktem Zugriff (100 Credits), mit denen Nutzer die Dienste kostenlos testen können.

Preise:

• Kostenlose Testversion: Enthält ein kostenlos Unternehmens-Dataset und 100 API-Credits.
• Pro-Plan: Ab $98/Monat mit ~350 Enrichment-Credits.
• Preisgestaltung pro Datensatz (guthabenbasiert):
  • Person Enrichment / Search: ~$0.28 pro Datensatz → sinkt auf ~$0.20 bei Skalierung.
  • Company Enrichment / Search: ~$0.10 pro Datensatz → sinkt auf ~$0.05 bei Skalierung.
  • Andere APIs (z. B. IP Enrichment, Person Identify) haben unterschiedliche Credit-Raten.
• Enterprise-Pläne: Individuelle Preise für Nutzung in hohem Volumen.

Welche Daten sind im LinkedIn Dataset enthalten?

• LinkedIn-Profil-Dataset: Berufserfahrungstitel, Position, aktuelles Unternehmen, Ausbildung, Kontakte, Avatar, Fähigkeiten und Empfehlungen.
• LinkedIn-Unternehmens-Dataset: Unternehmensseite, Branchengröße, Anzahl der Follower, Website, Standort und Mitarbeiterzahlen.
• LinkedIn-Stellenausschreibungs-Dataset: Jobtitel, Veröffentlichungsdatum, Anzahl der Bewerber, Anforderungen, Unternehmen und Standort.

Wichtige Kategorien von LinkedIn Datasets und Datenbanken

LinkedIn Datasets können nach Quelle und Erhebungsmethode kategorisiert werden. Zu den wichtigsten Typen von LinkedIn Datasets gehören:

1. Öffentliche LinkedIn Datasets (API & Scraping):

LinkedIn-APIs bieten eine zuverlässigere Möglichkeit, auf LinkedIn-Daten zuzugreifen. Allerdings unterliegen APIs Ratenbegrenzungen und Einschränkungen, die Umfang und Häufigkeit von Datenanfragen regeln.

Web Scraping ermöglicht es Nutzern, gezielt Datenpunkte zu sammeln, die auf ihre spezifischen Anforderungen zugeschnitten sind. Allerdings kann Web Scraping gegen die Nutzungsbedingungen von LinkedIn und Datenschutzbestimmungen (z. B. DSGVO) verstoßen.

2. Offizielle proprietäre Daten:

Daten sind über die Premium-Produkte und -Dienste wie Sales Navigator und LinkedIn Talent Insights verfügbar. Proprietäre Datasets bieten Unternehmen und Personalvermittlern exklusiven Zugriff auf bestimmte Datenpunkte, die über öffentliche Datasets möglicherweise nicht verfügbar sind.

3. Kommerzielle 3rd-Party-LinkedIn Datasets:

Datensammlungen, die aus Quellen Dritter stammen und mit LinkedIn-Informationen ergänzt werden.

Wie greift man auf LinkedIn Datasets zu?

1. LinkedIn-API:

LinkedIn bietet mehrere APIs, mit denen Entwickler auf Daten der Plattform zugreifen und sie abrufen können. Zu den APIs von LinkedIn gehören:

• LinkedIn Company API: Die Company API liefert in der Regel Unternehmensdaten, keine Mitgliederprofildaten.
• LinkedIn Profile API: Die Profile API liefert in der Regel Mitgliederprofildaten, keine Unternehmensdaten.

2. Web Scraping:

Web-Scraping-Techniken können verwendet werden, um auf öffentlich zugängliche LinkedIn-Daten zuzugreifen und diese zu extrahieren. Diese Methode zur Beschaffung von LinkedIn-Daten eignet sich für groß angelegte Web-Scraping-Projekte.

3. Datenanbieter von Drittanbietern:

LinkedIn-Datenanbieter sind Unternehmen oder Plattformen, die Zugriff auf LinkedIn Datasets über Datensätze Dritter, APIs oder Web-Scraping-Tools anbieten. Einige Unternehmen sind darauf spezialisiert, maßgeschneiderte LinkedIn Datasets für bestimmte Anwendungsfälle oder Branchen bereitzustellen.

4. Datenanreicherungsdienste:

Durch die Integration von LinkedIn-Daten mit anderen Datenquellen entsteht ein umfassenderes Profil einzelner Kunden oder potenzieller Interessenten. Diese Dienste können Vertriebs- und Marketingteams dabei helfen, potenzielle Kunden besser anzusprechen.
Da sich Datenanreicherungsdienste in der Regel auf die Anreicherung einzelner Datenpunkte konzentrieren, sind sie möglicherweise auf die Bereitstellung von Informationen auf Branchenebene beschränkt. Wenn Sie umfassendere Einblicke benötigen, die LinkedIn-Daten mit anderen Quellen kombinieren, bieten Datenanbieter von Drittanbietern umfangreichere, gezieltere Optionen.

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Als bevorzugte Quelle hinzufügen

Anwendungen von LinkedIn Datasets

Recruiting und Talentsuche

LinkedIn Datasets enthalten Details zu Fachkräften wie Fähigkeiten, Berufserfahrung und Ausbildung. Sie können diese Daten nutzen, um nach Kandidaten zu suchen, Strategien zur Talentgewinnung anzupassen und das Employer Branding zu verbessern.

Marktforschung und Wettbewerbsanalyse

Unternehmen können die auf LinkedIn zugänglichen beruflichen Daten nutzen, um:

• Branchentrends wie aufkommende Technologien, gefragte Jobtitel und nachgefragte Fähigkeiten aufzuzeigen
• die Leistung eines Unternehmens gegen die Wettbewerber zu benchmarken
• potenzielle Partner oder Übernahmeziele anhand von Faktoren wie Unternehmensgröße und Branche zu identifizieren.

Lead-Generierung

LinkedIn Datasets helfen Vertriebsmitarbeitern, die richtigen potenziellen Kunden zu finden. Sie können diese Daten auch nutzen, um maßgeschneiderte Outreach-Strategien zu entwickeln.

Vertriebsmitarbeiter können den Hintergrund, die Kontakte und die Interessen eines potenziellen Kunden analysieren. Dies hilft ihnen, personalisierte Outreach-Nachrichten zu erstellen. LinkedIn-Daten zeigen außerdem bevorstehende Events und Konferenzen. Vertriebsteams können diese Informationen nutzen, um ihre Netzwerke zu erweitern und neue Leads zu finden.

LinkedIn-Daten ethisch und verantwortungsvoll nutzen

Der Fall hiQ Labs gegen LinkedIn ist die am häufigsten zitierte Referenz zum Scraping öffentlicher Profile, wird aber oft falsch interpretiert. hiQ scrapte öffentliche LinkedIn-Profile für Produkte zur Kompetenzanalyse, und 2019 (2022 bestätigt) entschied das Ninth Circuit, dass der CFAA nicht auf das Sammeln öffentlich zugänglicher Daten anwendbar sei, was weithin als Sieg für Scraper gewertet wurde.

Doch der Fall verlagerte sich dann auf vertragliche Ansprüche. Im November 2022 gewann LinkedIn ein summarisches Urteil wegen Verstoßes gegen seine Nutzungsvereinbarung, und im Dezember 2022 einigten sich die Parteien: hiQ erklärte sich bereit, das Scraping einzustellen, alle gescrapten Daten zu vernichten und $500.000 zu zahlen. hiQ ging aus dem Geschäft.

Die Lehre daraus ist, dass eine günstige CFAA-Position andere Risiken nicht beseitigt, darunter Vertragsverletzungen, Eingriffe in fremde bewegliche Sachen, staatliche Zugangsgesetze, Urheberrecht und Datenschutzbestimmungen wie DSGVO und CCPA. Dies ist ein wichtiger Grund, warum der Bezug eines vorgefertigten Datasets von einem seriösen Anbieter oft risikoärmer ist als direktes Scraping.

Einige Praktiken sorgen für einen verantwortungsvollen Umgang mit LinkedIn-Daten:

1. Befolgen Sie die Nutzungsbedingungen von LinkedIn: Sie haben eigenständiges vertragliches Gewicht, wie der Fall hiQ zeigt.
2. Halten Sie Datenschutzgesetze ein wie die DSGVO und den CCPA, die für personenbezogene Daten gelten, unabhängig davon, wie sie erhoben wurden.
3. Speichern Sie Daten sicher mithilfe von Zugriffskontrollen und Infrastruktur wie Firewalls und Systemen zur Erkennung von Eindringlingen.
4. Anonymisieren Sie, wo möglich, durch Maskierung, Pseudonymisierung oder Generalisierung, um personenbezogene Daten zu entfernen.

Scraping von LinkedIn-Daten vs. Nutzung von LinkedIn Datasets: Was ist besser?

LinkedIn untersagt Scraping in seinen Nutzungsbedingungen ausdrücklich, und Verstöße können zur Sperrung des Kontos oder zu rechtlichen Konsequenzen führen. Die Nutzung von LinkedIn Datasets ist die sicherere Wahl, wenn Sie Wert auf Rechtskonformität legen und gut strukturierte Daten benötigen.

Das direkte Scraping von Daten von LinkedIn kann aktuellere Informationen liefern. Web Scraping kann jedoch technisches Fachwissen für Einrichtung und Wartung von Web Scrapern erfordern und kann im Vergleich zu vorgefertigten Datasets zeit- und ressourcenintensiv sein.

Auf der anderen Seite sparen vorgefertigte Datasets Zeit und Ressourcen, und die Nutzung eines Datasets von einem seriösen Datenanbieter kann rechtliche und ethische Bedenken ausräumen. Vorgefertigte Datasets sind jedoch möglicherweise nicht auf spezifische Anforderungen zugeschnitten.

Diese Forschung zitieren

Wählen Sie das Format, das zu Ihrem Veröffentlichungsort passt. Wenn Sie die Link-Version in Ihr CMS einfügen, bleibt der Backlink erhalten.

@misc{karatas2026,
  author = {Karatas, Gulbahar},
  title  = {{LinkedIn Datasets: Profil- & Unternehmensdaten}},
  year   = {2026},
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  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/linkedin-dataset}},
  note   = {AIMultiple. Abgerufen am 18. Juli 2026}
}

Gulbahar Karatas

Branchenanalystin

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Gülbahar ist eine Branchenanalystin von AIMultiple, die sich auf Webdatenerfassung, Anwendungen von Webdaten und Anwendungssicherheit konzentriert.

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