Top 12+ empresas de datos como servicio

Datos como servicio (DaaS) es un modelo en la nube que entrega datos bajo demanda, normalmente mediante suscripción. Permite a una empresa comprar los datasets que necesita sin recopilar ni almacenar los datos por sí misma.

Consulte las principales empresas de datos como servicio y los tipos de datos que ofrecen, las características clave, como la analítica de datos, y los beneficios del modelo DaaS:

Los 13 principales proveedores de DaaS

Ranking: Los productos se clasifican por el total de reseñas, excepto los suscriptores de los servicios de benchmarking de AIMultiple, que aparecen en primer lugar.

*Los datos se obtuvieron de los sitios web de los proveedores y de plataformas de reseñas.

**Por mes, por usuario. N/A significa que el proveedor no comparte públicamente sus precios.

Características clave de los proveedores de datos como servicio

Las empresas de datos como servicio se especializan en recopilar, gestionar y entregar datos a los usuarios, permitiéndoles acceder y utilizar los datos sin necesidad de infraestructura en la nube interna.

Las empresas DaaS ofrecen diversas funciones, como:

1. Aprovisionamiento de datos

Los proveedores de datos como servicio (DaaS) ofrecen acceso a una amplia gama de datasets, a menudo procedentes de diversos canales, como bases de datos públicas, fuentes propietarias o agregadores de datos. Esto responde a necesidades de datos específicas que pueden ser difíciles de satisfacer de forma independiente. Cuando una empresa carece de las herramientas, la experiencia o el acceso directo a los datos que necesita, un proveedor DaaS se encarga de la recopilación y la entrega.

Estos servicios eliminan la complejidad de los permisos y la recopilación de datos, lo que permite a las empresas centrarse en extraer información y valor de los datasets adquiridos.

2. Gestión de datos

Las empresas de datos como servicio destacan en la gestión de datos, ya que se encargan del almacenamiento, la organización y el mantenimiento de grandes datasets. Más allá de estos aspectos fundamentales, navegan por el complejo panorama de los permisos de datos, garantizando el cumplimiento de la normativa y abordando los matices de los derechos de acceso a los datos. Esto incluye obtener los permisos necesarios y gestionar los datos de forma acorde con los requisitos legales.

La plataforma DaaS también gestiona los riesgos de seguridad de los datos confidenciales de forma más eficiente.

3. Analítica de datos

Algunos proveedores DaaS ofrecen herramientas y servicios de análisis de datos que permiten a los usuarios extraer información de los datos de la organización a los que acceden. Esto puede incluir herramientas de inteligencia de negocio, analítica predictiva y aprendizaje automático.

4. Interfaces de programación de aplicaciones (APIs)

Las empresas de datos como servicio suelen proporcionar APIs que permiten a los usuarios integrar datos empresariales directamente en sus aplicaciones, flujos de trabajo o sistemas. Una API permite a una empresa incorporar datos directamente a sus propias aplicaciones y flujos de trabajo. Mantiene los datos actualizados en los sistemas que los utilizan, sin importaciones manuales.

5. Escalabilidad

Las plataformas DaaS son escalables. Una empresa puede ajustar el uso de datos a medida que cambian sus necesidades. Esta flexibilidad es especialmente beneficiosa para empresas con requisitos de datos cambiantes. Además, a diferencia de otros métodos de recopilación de datos, como las herramientas de web scraping, DaaS elimina la necesidad de un equipo de TI dedicado para gestionar el proceso de obtención de los datos necesarios.

Estos servicios ahorran tiempo al suministrar exactamente los datos que una empresa necesita.

6. Modelo basado en suscripción

DaaS suele ofrecerse mediante un modelo basado en suscripción, lo que permite a los usuarios pagar por los servicios de datos que utilizan. Las empresas pueden negociar con un proveedor DaaS los datos que se ajusten a sus necesidades, en lugar de invertir en su propia infraestructura de datos y mantenerla. Esto permite a los usuarios pagar por los servicios de datos específicos que utilizan y ofrece ahorro de costes.

Beneficios de las empresas de datos como servicio

DaaS reduce el coste de adquisición de datos y acorta el tiempo para acceder a ellos. Una empresa obtiene datasets listos para usar sin necesidad de construir sistemas internos de recopilación y almacenamiento.

1. Almacenamiento y entrega eficientes de datos

DaaS aprovecha la infraestructura en la nube para almacenar y entregar datos, lo que elimina la necesidad de que las organizaciones inviertan en amplios sistemas internos de almacenamiento de datos y los mantengan. Este servicio evita a las empresas la molestia de lidiar con preocupaciones como el espacio disponible en la nube.

2. Democratización de datos

DaaS facilita el acceso a los datos al personal no técnico. Los equipos de toda la empresa pueden consultar datasets mediante herramientas sencillas y APIs, en lugar de canalizar cada solicitud a través del equipo de ingeniería de datos.

3. Oportunidades de monetización

DaaS abre vías para que las organizaciones moneticen sus activos de datos.

• Monetización directa implica obtener ingresos vendiendo datos a terceros.
• Monetización indirecta consiste en utilizar los datos para extraer información empresarial valiosa.

Este doble enfoque permite a las empresas diversificar sus fuentes de ingresos y capitalizar el valor intrínseco de sus datos.

4. Mantenimiento automatizado

Las empresas de datos como servicio asumen la responsabilidad del mantenimiento automatizado de datos, garantizando que los datasets permanezcan actualizados, precisos y fiables. La automatización del mantenimiento mejora la eficiencia de los procesos de gestión de datos y también libera recursos dentro de las organizaciones para centrarse en las actividades principales del negocio.

5. Servicios personalizados

La abundancia de datos disponibles a través de DaaS permite a las organizaciones crear servicios más personalizados y específicos. Al analizar el comportamiento y las preferencias de los consumidores, las empresas pueden adaptar estratégicamente sus estrategias de marketing, fomentando una mayor interacción y satisfacción del cliente.

Comprender los historiales de compra y las preferencias individuales, por ejemplo, permite a las empresas ofrecer recomendaciones personalizadas, creando una experiencia de compra más personalizada y satisfactoria para los clientes.

6. Adquisición de datos rentable

DaaS ofrece una alternativa rentable a los métodos tradicionales de adquisición de datos. En lugar de invertir en grandes datasets con información excesiva, las organizaciones pueden comprar de forma selectiva los datos específicos que necesitan. Este enfoque dirigido minimiza los costes asociados al procesamiento y análisis de datos, haciendo que las iniciativas basadas en datos sean más económicas.

Eliminar la necesidad de que las organizaciones inviertan en un amplio almacenamiento de datos interno y lo mantengan también reduce los costes asociados al hardware y al mantenimiento.

Desafíos del modelo DaaS

Seguridad de los datos

A medida que el número de filtraciones de datos aumenta cada año, las medidas de ciberseguridad deben tomarse en serio. Si las medidas de seguridad del proveedor DaaS no son suficientes para evitar posibles filtraciones de datos, su organización puede perder millones y ver dañada su reputación. Antes de decidirse por un proveedor DaaS, conviene conocer el enfoque de los proveedores en materia de seguridad de los datos.

Privacidad de datos

Los datos compartidos pueden incluir información confidencial o personal. Las organizaciones deben asegurarse de que las empresas DaaS proporcionen las medidas necesarias para garantizar la confidencialidad de los datos personales.

Higiene de los datasets

Cuando una organización trabaja con un proveedor DaaS, puede combinar sus datos internos con el dataset del proveedor, pero las reglas del proveedor y de la organización durante la preparación de datos pueden no coincidir, lo que genera datos sucios. Las organizaciones deben asegurarse de que el proveedor sepa cómo sincronizarse correctamente con otros datasets.

Cómo ayudan las empresas de datos como servicio a los sectores B2B y B2C

Las plataformas de datos como servicio (DaaS) ofrecen a las empresas acceso a datos listos para usar de muchas fuentes, como redes sociales, sistemas empresariales o bases de datos públicas. Facilitan que las empresas utilicen datos de alta calidad y bajo demanda sin gestionar una infraestructura compleja.

B2B sector

Las empresas utilizan las plataformas DaaS para mejorar sus datos y tomar mejores decisiones. Estas plataformas ayudan con:

• Segmentación de mercado: añadiendo datos firmográficos como el tamaño de la empresa, las rondas de financiación y las nuevas aperturas de sucursales.
• Información en tiempo real: mediante actualizaciones automáticas de registros públicos y bases de datos verificadas.
• Mejor analítica: combinando distintas fuentes de datos para una previsión y planificación estratégica más precisas.

Sector B2C

En los mercados de consumo, las herramientas DaaS ayudan a las empresas a comprender mejor a los clientes e interactuar con ellos.

• Ofrecen información nueva y oportuna que mejora la personalización y la experiencia del cliente.
• Los especialistas en marketing las utilizan para afinar la segmentación, mejorar la interacción y crear relaciones más significativas con los clientes.

DaaS como fuente de datos de entrenamiento de IA

Entrenar y hacer fine-tuning de un model de IA requiere datasets grandes, limpios y etiquetados. Para la mayoría de las organizaciones, crear ese dataset internamente lleva demasiado tiempo y cuesta demasiado. Las plataformas DaaS se han convertido en una alternativa práctica. Cubren dos necesidades diferentes.

• Datos de entrenamiento y fine-tuning: Algunos proveedores suministran datasets seleccionados y preetiquetados para dominios específicos: documentos legales, presentaciones financieras y datos sanitarios. Los datasets sanitarios suelen ser anonimizados o sintéticos en lugar de registros brutos de pacientes, dado lo estrictamente regulados que están esos datos.
• Los datos de recuperación: Muchos proveedores DaaS ofrecen ahora flujos de datos actualizados continuamente para pipelines de RAG. RAG (generación aumentada por recuperación) es un método por el cual un model de IA incorpora datos externos nuevos en el momento en que se formula una pregunta, en lugar de depender de lo que aprendió durante el entrenamiento. Para que esto funcione, los datos externos deben mantenerse actualizados. Los datasets estáticos no son suficientes.

Ambos usos plantean la misma cuestión práctica: ¿de dónde proceden estos datos y están debidamente documentados?

Esto es más importante ahora que hace un año. Las obligaciones de la Ley de IA de la UE para los proveedores de models de IA de uso general son aplicables desde el 2 de agosto de 2025.¹ Los proveedores deben mantener documentación técnica y publicar un resumen del contenido de entrenamiento utilizado para desarrollar sus models. Los proveedores DaaS se enfrentan a una creciente presión comercial para proporcionar información sobre la procedencia, las licencias y el historial de actualizaciones junto con los propios datos, de modo que sus clientes puedan cumplir esos requisitos.

Cómo elegir el mejor software de datos como servicio para su empresa

Al evaluar soluciones de software de datos como servicio (DaaS) para su adopción en la empresa, los analistas del sector destacan varios factores críticos que contribuyen a la idoneidad y eficacia generales de la plataforma en un entorno empresarial.

1. Defina sus necesidades

Antes de emprender la búsqueda de un proveedor de soluciones de datos, es esencial definir sus necesidades de datos específicas y sus objetivos empresariales. Identifique el tipo de datos con el que desea trabajar, comprenda los principales retos y establezca los objetivos que pretende alcanzar mediante soluciones de datos. Esta claridad agilizará el proceso de selección, permitiéndole identificar empresas de datos como servicio que se ajusten a sus requisitos particulares.

Figura 1. Datos empresariales de ejemplo que ofrece Tracxn

Aunque algunas empresas DaaS, como Tracxn, proporcionan datos empresariales, otras, como Defined.ai, pueden vender datos de entrenamiento para IA.

Figura 2. Datos de entrenamiento de IA de ejemplo que ofrece Defined.ai

Para obtener más información sobre datos de investigación financiera, consulte Plataformas de investigación financiera con IA para inversores.

2. Examine la experiencia del usuario

Otro paso importante para decidir cuál es el mejor DaaS para su empresa es examinar las experiencias de los usuarios. La experiencia del usuario y las valoraciones desempeñan un papel importante a la hora de evaluar la usabilidad y la eficacia generales de las soluciones DaaS. Evaluar la usabilidad, el rendimiento y la flexibilidad generales del software DaaS ayuda a determinar en qué medida se integra con sus flujos de trabajo existentes.

3. Compruebe la simplicidad y facilidad del producto

Al elegir una solución de datos como servicio (DaaS), dé prioridad a la simplicidad y busque una plataforma totalmente gestionada que disipe las preocupaciones sobre sistemas, aplicaciones e interfaces de usuario. Un factor que determina cuál es el mejor DaaS para su empresa es elegir una interfaz fácil de usar, intuitiva y sencilla para una amplia variedad de usuarios.

4. Evalúe el servicio de atención al cliente

Un servicio de atención al cliente eficaz es un factor crucial a la hora de decidir cuál es la mejor plataforma DaaS para su empresa. Garantiza soporte técnico oportuno, ayuda en la personalización e integración, ofrece asistencia en formación e incorporación, resuelve los problemas con rapidez y valora los comentarios de los clientes para la mejora continua.

Un sistema sólido de atención al cliente mejora la experiencia general de uso de DaaS, ofreciendo un soporte fundamental para una implementación sin fricciones y una utilización óptima.

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Proveedores DaaS por tipo de datos

Los proveedores DaaS suelen especializarse según el tipo de datos que venden. Agrupar el mercado por tipo de datos facilita la correspondencia entre un proveedor y una necesidad específica.

Datos web. Los proveedores recopilan información pública de sitios web y la entregan como datasets listos para usar o flujos en directo. Los datos incluyen listados, precios, reseñas y otras páginas que cambian con frecuencia.

B2B datos de empresas y contactos. Estos datos describen a las empresas y a las personas que trabajan en ellas: firmografía (tamaño de la empresa, sector, ubicación), cargos y datos de contacto empresariales. Algunos proveedores también enriquecen los registros que posee una empresa, rellenando campos que faltan sobre empresas y contactos, y pueden añadir perfiles de empleados y ofertas de empleo.

Datos de startups, financiación y mercados privados. Estos datasets rastrean empresas privadas, rondas de financiación, valoraciones y actividad inversora. Los analistas e inversores los utilizan para encontrar operaciones y estudiar mercados difíciles de investigar a partir de registros públicos.

Datos financieros y de mercado. Este grupo proporciona precios, datos financieros de empresas e información crediticia empresarial sobre acciones, bonos y otros activos. Los equipos de negociación, riesgos e investigación dependen de ellos para el análisis y la elaboración de informes. Lea también Plataformas de investigación financiera con IA para inversores.

Datos de noticias empresariales. Estos proveedores recopilan artículos y perfiles de empresas de muchas publicaciones en una única fuente consultable. Los equipos los utilizan para seguir mercados, competidores y empresas concretas.

Inteligencia digital y web. Estos datos miden el tráfico de sitios web, la interacción de los visitantes y la cuota de mercado digital. Los equipos de marketing y estrategia los utilizan para comparar su alcance con el de la competencia.

Datos de consumidores y marketing. Estos datos abarcan datos demográficos, intereses y comportamiento de compra de las personas. Los especialistas en marketing los utilizan para crear segmentos de audiencia y dirigir campañas.

Datos de consumo y crédito. Estos datos abarcan el historial crediticio y la identidad financiera. Los prestamistas y los equipos de riesgos los utilizan para tomar decisiones crediticias y realizar comprobaciones de fraude.

Datos de compensación. Estos datasets contienen referencias salariales y bandas salariales por puesto, sector y ubicación. Los equipos de RR. HH. los utilizan para fijar salarios y seguir siendo competitivos.

Datos sanitarios y farmacéuticos. Estos datos incluyen volúmenes de recetas, cifras de ventas e información clínica para el sector de las ciencias de la vida. Los registros a nivel de paciente están estrictamente regulados, por lo que los datos suelen estar anonimizados.

Datos de entrenamiento de IA. Son datasets seleccionados, a menudo etiquetados (marcados para que un model pueda aprender de ellos), creados para entrenar y hacer fine-tuning de models de machine learning. Los formatos más comunes incluyen datos de voz, texto e imágenes preparados para una tarea determinada.

Datos de organizaciones sin ánimo de lucro. Estos datos abarcan organizaciones sin ánimo de lucro, fundaciones y subvenciones, incluidas las finanzas y los registros públicos. Los investigadores y financiadores los utilizan para estudiar el sector y seguir la actividad de las subvenciones.

¿Qué es Data-as-a-Service (DaaS)?

DaaS es un modelo basado en la nube que entrega datos bajo demanda mediante conexiones máquina a máquina (M2M) o APIs. Elimina la necesidad de software local o gestión manual de datos.

Existen dos tipos principales de proveedores DaaS:

• Proveedores de datos: Ofrecen datasets específicos a otras empresas a través de APIs.
• Proveedores de tecnología: Permiten a otras empresas ofrecer sus propios datos como servicio.

DaaS permite acceder, integrar y analizar datos de muchas fuentes en un solo lugar. Las tecnologías habituales incluyen:

• Herramientas de modelado, calidad y transformación de datos
• Sistemas de gestión de contenidos
• Soluciones de gestión del ciclo de vida de la información

La mayoría de las plataformas DaaS utilizan precios basados en el volumen, aunque algunas cobran en función del tipo de datos o del nivel de suscripción.

Preguntas frecuentes

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Registro de cambios

5 actualizaciones

20262025

1. 1 de jul

   Se añadió una sección que enumera los proveedores de DaaS por tipo de datos.

2. 9 de jun

   Añadidas dos figuras con datos de ejemplo de Tracxn y Defined.ai en la sección "Define your needs".

3. 8 de jun

   Añadida la sección "DaaS como fuente de datos de entrenamiento de IA" sobre entrenamiento, ajuste fino, datos de recuperación RAG y requisitos de procedencia del Reglamento de IA de la UE.

4. 27 de ene

   Se añadieron las preguntas frecuentes al final del artículo.

Enlaces de referencia

1.

AI Act | Shaping Europe’s digital future

Cem Dilmegani

Analista Principal

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Cem ha sido el analista principal en AIMultiple desde 2017.

El trabajo de Cem en AIMultiple ha sido citado por publicaciones líderes mundiales como Business Insider, Forbes, Morning Brew y Washington Post, empresas globales como Deloitte y HPE, ONG como World Economic Forum y organizaciones supranacionales como European Commission. [1], [2], [3], [4], [5]

A lo largo de su carrera, Cem trabajó como consultor tecnológico, comprador de tecnología y emprendedor tecnológico. Asesoró a empresas en sus decisiones tecnológicas en McKinsey & Company y Altman Solon durante más de una década. También publicó un informe de McKinsey sobre digitalización.

Dirigió la estrategia tecnológica y las adquisiciones de una empresa de telecomunicaciones reportando al CEO. También lideró el crecimiento comercial de la empresa de deep tech Hypatos, que alcanzó unos ingresos recurrentes anuales de 7 dígitos y una valoración de 9 dígitos desde 0 en 2 años. El trabajo de Cem en Hypatos fue cubierto por publicaciones tecnológicas líderes como TechCrunch y Business Insider.

Cem participa habitualmente en conferencias internacionales de tecnología. Se graduó en Bogazici University como ingeniero informático y tiene un MBA de Columbia Business School.

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Investigado por

Ezgi Arslan, PhD.

Analista de la industria

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Ezgi tiene un doctorado en Administración de Empresas con especialización en finanzas y se desempeña como Analista de la Industria en AIMultiple. Impulsa la investigación y los conocimientos en la intersección de la tecnología y los negocios, con experiencia en sostenibilidad, análisis de encuestas y de sentimiento, aplicaciones de agentes de IA en finanzas, optimización para motores de respuestas, gestión de cortafuegos y tecnologías de adquisiciones.

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