Datasets de LinkedIn: datos de perfiles y empresas

Los datasets de LinkedIn pueden clasificarse 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 interacción.
• Datos de perfiles de LinkedIn: información de perfiles públicos, historial laboral, formación académica, certificaciones profesionales, redes de contactos y actividad de perfiles de usuarios.

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 específico de empresa.

Campos comunes en todos los proveedores:

Los siguientes campos están presentes en los tres proveedores y se omitieron 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 (número de empleados), Tipo de empresa, Información de financiación, Titular, Código de país,

Precios de proveedores de datos de LinkedIn: costes de suscripción y 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, ofertas de empleo de LinkedIn, publicaciones de LinkedIn y un dataset enriquecido de perfiles de LinkedIn + ofertas de empleo 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 LinkedIn Scraper para perfiles, publicaciones, empleos y empresas, lo que ofrece a los usuarios una opción más flexible para la extracción continua de datos.

Para aplicaciones impulsadas por IA, 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.

Las 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 el año de fundación, la industria, el dominio del sitio web y la URL de LinkedIn. PDL también ofrece 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 (por ejemplo, enriquecimiento de IP, identificación de personas) tienen tarifas diferentes por crédito.
• Planes Enterprise: precios personalizados para un uso de gran volumen.

¿Qué datos se incluyen en el dataset de LinkedIn?

• Dataset de perfiles de LinkedIn: título de experiencia laboral, puesto, empresa actual, formación, contactos, avatar, habilidades y validaciones.
• Dataset de empresas de LinkedIn: página de empresa, tamaño de 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 pueden clasificarse según su origen y método de recopilación. Los principales tipos de datasets de LinkedIn incluyen:

1. Datasets públicos de LinkedIn (API y web scraping):

Las APIs de LinkedIn ofrecen una forma más fiable de acceder a los datos de LinkedIn. Sin embargo, las APIs tienen límites de frecuencia y restricciones que regulan el volumen y la frecuencia de las solicitudes de datos.

El web scraping permite recopilar puntos de datos específicos adaptados a sus requisitos concretos. Sin embargo, el web scraping puede infringir las condiciones del servicio de LinkedIn y las normativas de privacidad de datos (p. ej., el RGPD).

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 ofrecen a empresas y reclutadores acceso exclusivo a ciertos puntos de datos que pueden no estar disponibles mediante datasets públicos.

3. Datasets comerciales de LinkedIn de 3rd partes:

Recopilaciones de datos obtenidas de fuentes de terceros y complementadas con información de LinkedIn.

¿Cómo acceder a los datasets de LinkedIn?

1. API de LinkedIn:

LinkedIn ofrece 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:

Las técnicas de web scraping pueden utilizarse para acceder y extraer datos de LinkedIn de acceso público. Este método para obtener datos de LinkedIn es adecuado para proyectos de web scraping a gran escala. 

3. Proveedores de datos de terceros:

Los proveedores de datos de LinkedIn son empresas o plataformas que ofrecen acceso a datasets de LinkedIn mediante conjuntos de datos de terceros, APIs o herramientas de web scraping. Algunas empresas se especializan en ofrecer datasets de LinkedIn personalizados para casos de uso o industrias específicos.

4. Servicios de enriquecimiento de datos:

Integre los datos de LinkedIn con otras fuentes de datos para ofrecer un perfil más completo de clientes o prospectos individuales. 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 suelen centrarse en enriquecer puntos de datos individuales, pueden limitarse a ofrecer información a nivel de industria. Si necesita información más amplia que combine los datos de LinkedIn con otras fuentes, los proveedores de datos de terceros ofrecen opciones más extensas y específicas.

No te pierdas nuestros análisis comparativos e insights basados en datos. El botón abre Google; seleccionar AIMultiple confirma que deseas ver AIMultiple con más frecuencia en los resultados de búsqueda de Google.

Añadir como fuente preferida

Aplicaciones de los datasets de LinkedIn

Reclutamiento y búsqueda de talento

Los datasets de LinkedIn incluyen detalles sobre profesionales, como habilidades, experiencia laboral y formación. Puede utilizar estos datos para buscar candidatos, ajustar las 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, puestos de trabajo populares y habilidades demandadas
• Comparar el rendimiento de una empresa con el de sus competidores
• Identificar posibles socios u objetivos de adquisición en función de 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 a los prospectos adecuados. También pueden utilizar estos datos para crear estrategias de contacto personalizadas.

Los profesionales de ventas pueden analizar la experiencia, los contactos y los 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 contra 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 determinó que la CFAA no se aplicaba a la recopilación de datos de acceso público, lo que se difundió ampliamente como una victoria para quienes hacen scraping.

Pero el caso pasó después a reclamaciones contractuales. En noviembre de 2022, LinkedIn obtuvo una sentencia sumaria por incumplimiento de su acuerdo de usuario y, en diciembre de 2022, las partes llegaron a un acuerdo: hiQ accedió a dejar de hacer scraping, destruir todos los datos extraídos y pagar $500.000. hiQ cerró.

La lección es que una posición favorable respecto a la CFAA no elimina otras exposiciones legales, como el incumplimiento de contrato, la intromisión en bienes muebles, las leyes estatales de acceso, los derechos de autor y las normas de protección de datos como el RGPD y la CCPA. Esta es una razón clave por la que obtener un dataset preconstruido de un proveedor de confianza suele entrañar menos riesgos que hacer scraping directamente.

Algunas prácticas ayudan a mantener un uso responsable de los datos de LinkedIn:

1. Cumpla las condiciones del servicio de LinkedIn: tienen peso contractual independiente, como demuestra el caso hiQ.
2. Cumpla las leyes de protección de datos, como el RGPD y la CCPA, que se aplican a los datos personales con independencia de cómo se hayan obtenido.
3. Almacene los datos de forma segura mediante controles de acceso e infraestructura como cortafuegos y sistemas de detección de intrusos.
4. Anonimice siempre que sea posible mediante enmascaramiento, seudonimización o generalización para eliminar la PII.

¿Scraping de datos de LinkedIn o uso de datasets de LinkedIn: cuál es mejor?

LinkedIn prohíbe estrictamente el scraping en sus condiciones del servicio, y hacerlo puede dar lugar a la suspensión de la cuenta o a consecuencias legales. Utilizar datasets de LinkedIn es una opción más segura si prioriza el cumplimiento legal y necesita datos bien estructurados.

Extraer datos directamente de LinkedIn puede proporcionar información más actualizada. Sin embargo, el web scraping puede requerir conocimientos técnicos para configurar y mantener scrapers web, y puede consumir mucho 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 las preocupaciones legales y éticas. Sin embargo, es posible que los datasets preconstruidos no se adapten a requisitos específicos.

Cita esta investigación

Elige el formato que se ajuste al lugar donde vas a publicar. Pegar la versión con enlace en tu CMS conserva el enlace de retroceso.

@misc{karatas2026,
  author = {Karatas, Gulbahar},
  title  = {{Datasets de LinkedIn: datos de perfiles y empresas}},
  year   = {2026},
  month  = jul,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/linkedin-dataset}},
  note   = {AIMultiple. Recuperado el 18 de Julio de 2026}
}

Registro de cambios

11 actualizaciones

1. 202618 de Jul

   Se ampliaron los tipos de conjuntos de datos de LinkedIn de Bright Data para incluir publicaciones y un conjunto enriquecido de perfiles más empleos.

2. 31 de Mar

   Ampliada la sección de Bright Data con las API de LinkedIn Scraper, soporte MCP, filtrado avanzado y precios revisados de planes personalizables.

3. 23 de Mar

   Se eliminó Coresignal de la lista de productos.

4. 25 de Feb

   Se añadieron datos de correo electrónico de LinkedIn a la descripción del producto de Bright Data.

5. 202522 de Sep

   Actualizados los datos de precios de Bright Data, Coresignal y People Data Labs.

6. 5 de Sep

   Se eliminó Bright Data de Precios.

7. 2 de Sep

   Se añadieron detalles de precios para Bright Data, Coresignal y People Data Labs.

8. 20243 de Dic

   Se eliminó Oxylabs de la lista de proveedores de datos de terceros.

9. 11 de Oct

   Se amplió la introducción con una lista de proveedores de conjuntos de datos de LinkedIn y sus precios.

10. 24 de Sep

    Se añadió Coresignal a la sección "Los 4 principales proveedores de conjuntos de datos de LinkedIn".

11. 20238 de May

    Eliminado Coresignal de la lista de proveedores de conjuntos de datos de LinkedIn.

Gulbahar Karatas

Analista de la industria

Síguenos

Gülbahar es analista de la industria en AIMultiple centrada en la recopilación de datos web, las aplicaciones de los datos web y la seguridad de las aplicaciones.

Ver perfil completo

Sé el primero en comentar

Tu dirección de correo electrónico no será publicada. Todos los campos son obligatorios. Los comentarios se dejan en su idioma original.

Nombre

Dirección de correo electrónico

Comentario

0/450

Publicar comentario