Datasets de LinkedIn: Fuentes para datos de perfiles y empresas
Los datasets de LinkedIn se pueden clasificar en datos de perfiles y datos de empresas:
- Datos de empresas de LinkedIn: Información básica de la empresa, perfiles detallados de empleados, ofertas de empleo activas, tendencias de contratación emergentes y métricas de engagement.
- Datos de perfiles de LinkedIn: Información de perfil público, historial laboral, formación académica, certificaciones profesionales, redes de conexiones y actividad del perfil de usuario.
Características de los datasets de LinkedIn: Cobertura de datos de perfiles, empresas y ofertas de empleo
Es importante conocer los diferentes tipos de datos de LinkedIn disponibles al comprar a un proveedor verificado o al buscar un dataset de empresa específico.
Campos comunes en todos los proveedores:
Los siguientes campos están presentes en los tres proveedores y se eliminaron de las tablas anteriores para mayor claridad:
- Campos del dataset de empresas de LinkedIn: URL de LinkedIn, Nombre, URL del sitio web, Industria, Descripción, Número de empleados, Año de fundación, URL del logotipo, Sede central (número de empleados), Tipo de empresa, Información de financiación, Titular, Código de país,
Precios de los proveedores de datos de LinkedIn: Suscripción y costes por registro
Mejores proveedores de datos de LinkedIn: ¿Dónde comprar datos de LinkedIn?
Bright Data ofrece 5 tipos de datasets de LinkedIn: perfiles de personas de LinkedIn, información de empresas de LinkedIn, listados de empleos de LinkedIn, publicaciones de LinkedIn y un dataset enriquecido de perfiles de LinkedIn + listados de empleos que combina campos relacionados con perfiles y empleos.
Además del acceso a datasets a granel a través de su marketplace, Bright Data ofrece APIs de Scraper de LinkedIn para perfiles, publicaciones, empleos y empresas, proporcionando a los usuarios una opción más flexible para la extracción continua de datos.
Para aplicaciones impulsadas por IA, el MCP de Bright Data añade otra capa de diferenciación al facilitar la conexión de datos de LinkedIn a agentes de IA, copilotos y herramientas de investigación internas.
Precios:
- Compra única (marketplace): Desde $250 por 100K registros
- Planes personalizables: Disponibles según el alcance de los datos, los campos y los requisitos de entrega
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Visita el sitio webLas ofertas de People Data Labs (PDL) incluyen APIs como la API de Búsqueda de Empresas y la API de Enriquecimiento de Empresas.
Los datasets incluyen atributos como año de fundación, industria, dominio del sitio web y URL de LinkedIn. PDL también proporciona un dataset de empresas gratis y APIs de acceso limitado (100 créditos) para que los usuarios exploren sus servicios sin coste.
Precios:
- Prueba gratuita: Incluye un dataset de empresas gratis y 100 créditos de API.
- Plan Pro: Desde $98/mes, con ~350 créditos de enriquecimiento.
- Precios por registro (basados en créditos):
- Enriquecimiento / Búsqueda de personas: ~$0.28 por registro → baja a ~$0.20 a escala.
- Enriquecimiento / Búsqueda de empresas: ~$0.10 por registro → baja a ~$0.05 a escala.
- Otras APIs (p. ej., Enriquecimiento de IP, Identificación de personas) tienen diferentes tarifas por crédito.
- Planes empresariales: Precios personalizados para uso de alto volumen.
¿Qué datos se incluyen en el dataset de LinkedIn?
- Dataset de perfiles de LinkedIn: Título de experiencia laboral, puesto, empresa actual, educación, conexiones, avatar, habilidades y avales.
- Dataset de empresas de LinkedIn: Página de empresa, tamaño de la industria, n.º de seguidores, sitio web, ubicación y número de empleados.
- Dataset de ofertas de empleo de LinkedIn: Título del puesto, fecha de publicación, número de solicitantes, requisitos, empresa y ubicación.
Categorías clave de datasets y bases de datos de LinkedIn
Los datasets de LinkedIn se pueden clasificar por fuente y método de recopilación. Los principales tipos de datasets de LinkedIn incluyen:
1. Datasets públicos de LinkedIn (API y scraping):
Las APIs de LinkedIn proporcionan una forma más fiable de acceder a los datos de LinkedIn. Sin embargo, las APIs tienen límites de tasa y restricciones que regulan el volumen y la frecuencia de las solicitudes de datos.
El web scraping permite a los usuarios recopilar puntos de datos específicos adaptados a sus requisitos particulares. Sin embargo, el web scraping puede violar los términos de servicio de LinkedIn y las normativas de privacidad de datos (p. ej., GDPR).
2. Datos propietarios oficiales:
Los datos están disponibles a través de sus productos y servicios premium, como Sales Navigator y LinkedIn Talent Insights. Los datasets propietarios proporcionan a empresas y reclutadores acceso exclusivo a ciertos puntos de datos que pueden no estar disponibles a través de datasets públicos.
3. Datasets comerciales de LinkedIn de 3rd partes:
Colecciones de datos obtenidos de fuentes externas y complementados con información de LinkedIn.
¿Cómo acceder a los datasets de LinkedIn?
1. API de LinkedIn:
LinkedIn proporciona varias APIs que permiten a los desarrolladores acceder y obtener datos de la plataforma. Algunas de las APIs de LinkedIn incluyen:
- API de Empresas de LinkedIn: La API de Empresas normalmente proporciona datos de empresas, no datos de perfiles de miembros.
- API de Perfiles de LinkedIn: La API de Perfiles normalmente proporciona datos de perfiles de miembros, no datos de empresas.
2. Web scraping:
Se pueden utilizar técnicas de web scraping para acceder y extraer datos de LinkedIn públicamente accesibles. Este método para obtener datos de LinkedIn es adecuado para proyectos de web scraping a gran escala.
3. Proveedores de datos externos:
Los proveedores de datos de LinkedIn son empresas o plataformas que ofrecen acceso a datasets de LinkedIn a través de conjuntos de datos de terceros, APIs o herramientas de web scraping. Algunas empresas se especializan en proporcionar datasets de LinkedIn personalizados para casos de uso o industrias específicas.
4. Servicios de enriquecimiento de datos:
Integran datos de LinkedIn con otras fuentes de datos para proporcionar un perfil más completo del cliente o prospecto individual. Estos servicios pueden ayudar a los equipos de ventas y marketing a dirigirse mejor a los clientes potenciales.
Dado que los servicios de enriquecimiento de datos normalmente se centran en enriquecer puntos de datos individuales, pueden limitarse a proporcionar información a nivel de industria. Si necesita información más amplia que combine datos de LinkedIn con otras fuentes, los proveedores de datos externos ofrecen opciones más extensas y específicas.
Añadir como fuente preferidaAplicaciones de los datasets de LinkedIn
Reclutamiento y búsqueda de talento
Los datasets de LinkedIn incluyen detalles sobre profesionales, como habilidades, experiencia laboral y educación. Puede utilizar estos datos para buscar candidatos, ajustar estrategias de adquisición de talento y mejorar la marca empleadora.
Investigación de mercado y análisis de la competencia
Las organizaciones pueden utilizar los datos profesionales accesibles en LinkedIn para:
- Revelar tendencias de la industria como tecnologías emergentes, títulos de trabajo populares y habilidades demandadas
- Comparar el rendimiento de una empresa con el de sus competidores
- Identificar socios potenciales u objetivos de adquisición basándose en factores como el tamaño de la empresa y la industria.
Generación de leads
Los datasets de LinkedIn ayudan a los profesionales de ventas a encontrar los prospectos adecuados. También pueden utilizar estos datos para crear estrategias de contacto personalizadas.
Los profesionales de ventas pueden analizar los antecedentes, conexiones e intereses de un prospecto. Esto les ayuda a crear mensajes de contacto personalizados. Los datos de LinkedIn también muestran próximos eventos y conferencias. Los equipos de ventas pueden utilizar esta información para ampliar sus redes y encontrar nuevos leads.
Utilice los datos de LinkedIn de forma ética y responsable
El caso hiQ Labs v. LinkedIn es la referencia más citada sobre el scraping de perfiles públicos, pero a menudo se malinterpreta. hiQ extrajo perfiles públicos de LinkedIn para productos de análisis de habilidades, y en 2019 (reafirmado en 2022) el Noveno Circuito sostuvo que la CFAA no se aplicaba a la recopilación de datos públicamente accesibles, ampliamente reportado como una victoria para los scrapers.
Pero el caso luego se trasladó a reclamaciones contractuales. En noviembre de 2022, LinkedIn ganó una sentencia sumaria por incumplimiento de su acuerdo de usuario, y en diciembre de 2022 las partes llegaron a un acuerdo: hiQ aceptó dejar de hacer scraping, destruir todos los datos extraídos y pagar $500,000. hiQ quebró.
La lección es que una posición favorable en cuanto a la CFAA no elimina otras exposiciones, incluyendo incumplimiento de contrato, intromisión en bienes muebles, leyes estatales de acceso, derechos de autor y normas de protección de datos como GDPR y CCPA. Esta es una razón clave por la que obtener un dataset preconstruido de un proveedor de confianza suele ser de menor riesgo que hacer scraping directamente.
Algunas prácticas mantienen el uso de datos de LinkedIn responsable:
- Cumplir con los términos de servicio de LinkedIn: tienen peso contractual independiente, como muestra el caso hiQ.
- Cumplir con las leyes de protección de datos como GDPR y CCPA, que se aplican a los datos personales independientemente de cómo se hayan obtenido.
- Almacenar los datos de forma segura utilizando controles de acceso e infraestructura como firewalls y sistemas de detección de intrusiones.
- Anonimizar cuando sea posible mediante enmascaramiento, seudonimización o generalización para eliminar PII.
¿Scraping de datos de LinkedIn vs. utilizar datasets de LinkedIn: cuál es mejor?
LinkedIn prohíbe estrictamente el scraping en sus términos de servicio, y hacerlo puede resultar en la suspensión de la cuenta o consecuencias legales. Utilizar datasets de LinkedIn es una opción más segura si prioriza el cumplimiento legal y necesita datos bien estructurados.
El scraping de datos directamente de LinkedIn puede proporcionar información más actualizada. Sin embargo, el web scraping puede requerir experiencia técnica para configurar y mantener los scrapers, y puede ser costoso en tiempo y recursos en comparación con los datasets preconstruidos.
Por otro lado, los datasets preconstruidos ahorran tiempo y recursos, y utilizar un dataset de un proveedor de datos de confianza puede eliminar preocupaciones legales y éticas. Sin embargo, los datasets preconstruidos pueden no estar adaptados a requisitos específicos.
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