Principales más de 15 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 conjuntos de datos que necesita sin tener que recopilar y almacenar los datos por sí misma.
Vea las principales empresas de datos como servicio y los tipos de datos que ofrecen, las características clave como el análisis de datos, y los beneficios del modelo DaaS:
Principales 16 proveedores de DaaS
Proveedores | Precio básico** | Prueba gratuita | Versión gratuita | Tipos de datos |
|---|---|---|---|---|
$250 por 100K registros | ✅ (7 días) | ❌ | Conjuntos de datos web y fuentes de datos | |
ZoomInfo | N/D | ✅ | ❌ | Datos y perfiles empresariales |
Coresignal | $49 | ❌ | ❌ | Datos de empresas, empleados y ofertas de empleo |
Similarweb | N/D | ❌ | ❌ | Tráfico web e inteligencia de mercado digital |
Clearbit | N/D | ❌ | ❌ | Datos de enriquecimiento de empresas y contactos B2B |
Crunchbase | $49 | ✅ (7 días) | ❌ | Datos empresariales y de mercado |
D&B Connect | N/D | ❌ | ❌ | Datos financieros y empresariales |
Factiva | N/D | ❌ | ❌ | Noticias y perfiles empresariales |
FactSet | N/D | ✅ | ❌ | Datos financieros y empresariales |
S&P Global Market Intelligence | N/D | ❌ | ❌ | Datos financieros y empresariales |
Clasificación: Los productos se clasifican por número total de reseñas, excepto los productos patrocinados que aparecen en la parte superior.
*Los datos se obtuvieron de los sitios web de los proveedores y de plataformas de reseñas.
**Por mes, por usuario. N/D 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 de nube interna.
Las empresas de DaaS ofrecen diversas funciones, tales como:
1. Aprovisionamiento de datos
Los proveedores de datos como servicio (DaaS) ofrecen acceso a una amplia gama de conjuntos de datos, a menudo obtenidos de diversos canales como bases de datos públicas, fuentes propietarias o agregadores de datos. Esto responde a necesidades específicas de datos 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 de DaaS se encarga de la recopilación y la entrega.
Estos servicios eliminan las complejidades de los permisos y la recopilación de datos, permitiendo a las empresas centrarse en extraer información y valor de los conjuntos de datos adquiridos.
2. Gestión de datos
Las empresas de datos como servicio destacan en la gestión de datos al ocuparse del almacenamiento, la organización y el mantenimiento de grandes conjuntos de datos. Más allá de estos aspectos fundamentales, navegan por el complejo panorama de los permisos de datos, garantizando el cumplimiento de las normativas y abordando los matices de los derechos de acceso a los datos. Esto incluye la obtención de los permisos necesarios y la gestión de los datos de manera que se ajusten a los requisitos legales.
La plataforma DaaS también gestiona los riesgos de seguridad de los datos sensibles de manera más eficiente.
3. Análisis de datos
Algunos proveedores de DaaS ofrecen herramientas y servicios de análisis de datos, permitiendo a los usuarios obtener información a partir de los datos de la organización a los que acceden. Esto puede incluir herramientas para inteligencia de negocios, análisis predictivo y machine learning.
4. Interfaces de programación de aplicaciones (APIs)
Las empresas de datos como servicio a menudo proporcionan APIs que permiten a los usuarios integrar datos empresariales directamente en sus aplicaciones, flujos de trabajo o sistemas. Una API permite a una empresa extraer 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 las necesidades. Esta flexibilidad es particularmente 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 requeridos.
Estos servicios ahorran tiempo al suministrar los datos exactos que una empresa necesita.
6. Modelo basado en suscripción
DaaS se ofrece típicamente a través de un modelo basado en suscripción, permitiendo a los usuarios pagar por los servicios de datos que utilizan. Las empresas pueden negociar con el proveedor de DaaS los datos que se ajusten a sus necesidades, en lugar de invertir y mantener su propia infraestructura de datos. Esto permite a los usuarios pagar por los servicios de datos específicos que utilizan y ofrece ahorros de costos.
Beneficios de las empresas de datos como servicio
DaaS reduce el costo de adquirir datos y acorta el tiempo para acceder a ellos. Una empresa accede a conjuntos de datos listos para usar sin necesidad de construir sistemas de recopilación y almacenamiento internos.
1. Almacenamiento y entrega eficiente de datos
DaaS aprovecha la infraestructura de la nube para almacenar y entregar datos, eliminando la necesidad de que las organizaciones inviertan y mantengan extensos sistemas internos de almacenamiento de datos. Este servicio libera a las empresas de la molestia de lidiar con preocupaciones como el espacio disponible en la nube.
2. Democratización de datos
DaaS facilita el acceso a los datos para el personal no técnico. Los equipos de toda la empresa pueden consultar conjuntos de datos a través de herramientas sencillas y APIs, en lugar de canalizar cada solicitud a través de un 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 mediante la venta de datos a terceros.
- Monetización indirecta es el uso de 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, asegurando que los conjuntos de datos se mantengan actualizados, precisos y confiables. 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 dirigidos. Al analizar el comportamiento y las preferencias del consumidor, las empresas pueden adaptar estratégicamente sus enfoques de marketing, fomentando un mayor compromiso y satisfacción del cliente.
Comprender los historiales de compras 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 conjuntos de datos con información excesiva, las organizaciones pueden comprar selectivamente los datos específicos que necesitan. Este enfoque dirigido minimiza los costos asociados con el procesamiento y análisis de datos, haciendo que las iniciativas basadas en datos sean más amigables con el presupuesto.
Eliminar la necesidad de que las organizaciones inviertan y mantengan un extenso almacenamiento interno de datos también reduce los costos asociados con el hardware y el mantenimiento.
Desafíos del modelo DaaS
Seguridad de 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 de DaaS no son suficientes para prevenir posibles filtraciones de datos, su organización puede perder millones y ver su reputación perjudicada. Antes de decidirse por un proveedor de DaaS, es mejor comprender el enfoque del proveedor hacia la seguridad de datos.
Privacidad de datos
Los datos compartidos pueden incluir información confidencial o personal. Las organizaciones deben asegurarse de que las empresas de DaaS proporcionen las medidas necesarias para garantizar la confidencialidad de los datos personales.
Higiene del conjunto de datos
Cuando una organización trabaja con un proveedor de DaaS, puede combinar sus datos internos con el conjunto de datos 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 entienda cómo sincronizarse limpiamente con otros conjuntos de datos.
Cómo las empresas de datos como servicio ayudan a los sectores B2B y B2C
Las plataformas de datos como servicio (DaaS) brindan 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 infraestructuras complejas.
Sector B2B
Las empresas utilizan 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 aperturas de nuevas sucursales.
- Información en tiempo real: mediante actualizaciones automáticas de registros públicos y bases de datos verificadas.
- Mejores análisis: combinando diferentes 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 y atraer mejor a los clientes.
- Ofrecen información fresca y oportuna que mejora la personalización y la experiencia del cliente.
- Los especialistas en marketing las utilizan para refinar la segmentación, mejorar el compromiso y crear interacciones más significativas con los clientes.
DaaS como fuente de datos de entrenamiento para IA
Entrenar y ajustar un modelo de IA requiere conjuntos de datos grandes, limpios y etiquetados. Para la mayoría de las organizaciones, construir ese conjunto de datos internamente lleva demasiado tiempo y cuesta demasiado. Las plataformas DaaS se han convertido en una alternativa práctica. Cubren dos necesidades distintas.
- Datos de entrenamiento y ajuste: Algunos proveedores suministran conjuntos de datos seleccionados y preetiquetados para dominios específicos: documentos legales, informes financieros y datos de salud. Los conjuntos de datos de salud suelen ser anonimizados o sintéticos en lugar de registros de pacientes sin procesar, dada la estricta regulación de esos datos.
- Los datos de recuperación: Muchos proveedores de DaaS ahora ofrecen fuentes de datos actualizadas continuamente para tuberías RAG. RAG (Generación Aumentada por Recuperación) es un método donde un modelo de IA extrae datos externos frescos en el momento en que se hace una pregunta, en lugar de depender de lo que aprendió durante el entrenamiento. Para que esto funcione, los datos externos deben mantenerse actualizados. Los conjuntos de datos estáticos no son suficientes.
Ambos usos plantean la misma pregunta práctica: ¿de dónde provienen 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 modelos de IA de propósito general se hicieron aplicables 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 modelos. Los proveedores de DaaS enfrentan una presión comercial creciente para proporcionar información sobre la procedencia, las licencias y el historial de actualizaciones junto con los datos mismos, para que sus clientes puedan cumplir con esos requisitos.
Añadir como fuente preferidaCómo elegir el mejor software de datos como servicio para su empresa
Al evaluar soluciones de software de datos como servicio (DaaS) para la adopción empresarial, los analistas del sector destacan varios factores críticos que contribuyen a la idoneidad y eficacia general de la plataforma dentro del entorno empresarial.
1. Defina sus necesidades
Antes de embarcarse en la búsqueda de un proveedor de soluciones de datos, es esencial definir sus necesidades específicas de datos y sus objetivos comerciales. Identifique el tipo de datos con los que desea trabajar, comprenda los principales desafíos y establezca los objetivos que pretende alcanzar a través de soluciones de datos. Esta claridad agilizará el proceso de selección, permitiéndole identificar empresas de datos como servicio que se alineen con sus requisitos particulares.
Figura 1. Ejemplo de datos comerciales que proporciona Tracxn
Aunque algunas empresas de DaaS, como Tracxn, proporcionan datos comerciales, otras, como Defined.ai, pueden vender datos de entrenamiento para IA.
Figura 2. Ejemplo de datos de entrenamiento para IA que proporciona Defined.ai
Para obtener más información sobre datos de investigación financiera, lea Plataformas de investigación financiera con IA para inversores.
2. Examine la experiencia del usuario
Otro paso importante para decidir el mejor DaaS para su empresa es examinar las experiencias de los usuarios. La experiencia del usuario y las valoraciones juegan un papel importante en la evaluación de la usabilidad y eficacia general de las soluciones DaaS. Evaluar la usabilidad general, el rendimiento y la flexibilidad del software DaaS ayuda a determinar qué tan bien 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), priorice la simplicidad, buscando una plataforma totalmente gestionada que alivie las preocupaciones sobre sistemas, aplicaciones e interfaces de usuario. Un factor determinante del mejor DaaS para su empresa es elegir una interfaz fácil de usar que sea intuitiva y sencilla para una amplia gama de usuarios.
4. Evalúe el servicio al cliente
Un servicio al cliente eficaz es un factor crucial a la hora de decidir la mejor plataforma DaaS para su empresa. Garantiza soporte técnico oportuno, ayuda en la personalización e integración, proporciona asistencia en formación e incorporación, resuelve problemas con prontitud y valora los comentarios de los clientes para la mejora continua.
Un sólido sistema de servicio al cliente mejora la experiencia general de uso de DaaS, ofreciendo un apoyo vital para una implementación sin problemas y una utilización óptima.
Proveedores de DaaS por tipo de dato
Los proveedores de DaaS tienden a especializarse según el tipo de datos que venden. Agrupar el mercado por tipo de dato facilita la búsqueda de un proveedor para una necesidad específica.
Datos web. Los proveedores recopilan información pública de sitios web y la entregan como conjuntos de datos listos para usar o fuentes en vivo. Los datos cubren listados, precios, reseñas y otras páginas que cambian con frecuencia.
Datos de empresas y contactos B2B. Estos datos describen empresas y las personas que trabajan en ellas: firmografía (tamaño de la empresa, industria, ubicación), cargos y datos de contacto comerciales. Algunos proveedores también enriquecen los registros que posee una empresa, completando campos faltantes sobre empresas y contactos, y pueden añadir perfiles de empleados y ofertas de trabajo.
Datos de startups, financiación y mercados privados. Estos conjuntos de datos rastrean empresas privadas, rondas de financiación, valoraciones y actividad de inversores. Los analistas e inversores los utilizan para encontrar oportunidades y estudiar mercados difíciles de investigar a partir de registros públicos.
Datos financieros y de mercado. Este grupo suministra precios, estados financieros de empresas e información crediticia empresarial sobre acciones, bonos y otros activos. Los equipos de trading, riesgo 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 sola fuente consultable. Los equipos los utilizan para seguir mercados, competidores y empresas específicas.
Inteligencia digital y web. Estos datos miden el tráfico del sitio web, la participación de los visitantes y la cuota de mercado digital. Los equipos de marketing y estrategia los utilizan para comparar su alcance con el de los competidores.
Datos de consumidores y marketing. Estos datos cubren demografía, intereses y comportamiento de compra de individuos. Los especialistas en marketing los utilizan para crear segmentos de audiencia y dirigir campañas.
Datos de consumo y crédito. Estos datos cubren el historial crediticio y la identidad financiera. Los prestamistas y los equipos de riesgo los utilizan para decisiones crediticias y controles de fraude.
Datos de compensación. Estos conjuntos de datos contienen referencias salariales y rangos de pago por puesto, industria y ubicación. Los equipos de recursos humanos los utilizan para fijar salarios y seguir siendo competitivos.
Datos de salud y farmacia. Estos datos incluyen volúmenes de prescripción, cifras de ventas e información clínica para el sector de ciencias de la vida. Los registros a nivel de paciente están estrictamente regulados, por lo que los datos suelen ser anonimizados.
Datos de entrenamiento para IA. Se trata de conjuntos de datos seleccionados, a menudo etiquetados (marcados para que un modelo pueda aprender de ellos), creados para entrenar y ajustar modelos de machine learning. Los formatos comunes incluyen datos de voz, texto e imágenes preparados para una tarea determinada.
Datos de organizaciones sin fines de lucro. Estos datos cubren organizaciones sin fines de lucro, fundaciones y subvenciones, incluyendo finanzas y registros públicos. Los investigadores y financiadores los utilizan para estudiar el sector y seguir la actividad de las subvenciones.
¿Qué es datos como servicio (DaaS)?
DaaS es un modelo basado en la nube que entrega datos bajo demanda a través de conexiones máquina a máquina (M2M) o APIs. Elimina la necesidad de software local o gestión manual de datos.
Existen dos tipos principales de proveedores de DaaS:
- Proveedores de datos: Ofrecen conjuntos de datos específicos a otras empresas a través de APIs.
- Proveedores de tecnología: Permiten a otras empresas suministrar sus propios datos como servicio.
DaaS hace posible acceder, integrar y analizar datos de muchas fuentes en un solo lugar. Las tecnologías comunes 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 según el tipo de dato o el nivel de suscripción.
Preguntas frecuentes
Como tecnología utilizada internamente en una empresa, la plataforma de datos como servicio es una solución integral y puede considerarse como un habilitador entre varias fuentes de datos y herramientas como informes de autoservicio, BI, microservicios y aplicaciones. Una vez implementada la plataforma, los usuarios finales pueden acceder a los datos cuando lo deseen utilizando SQL estándar a través de ODBC, JDBC o REST.
Las empresas también pueden utilizar servicios DaaS externos para acceder a los datos. Numerosas empresas proporcionan servicios DaaS a través de APIs simples.
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