Datasets de LinkedIn: Datos de perfil y de empresa
Los datasets de LinkedIn se pueden clasificar en datos de perfil y datos de empresa:
- Datos de empresa 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 perfil de LinkedIn: información de perfiles públicos, historial laboral, formación académica, certificaciones profesionales, redes de conexiones y actividad del perfil de los usuarios.
Características de los datasets de LinkedIn: cobertura de datos de perfil, empresa 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 una empresa específica.
Campos comunes en todos los proveedores:
Los siguientes campos están presentes en todos los tres proveedores y se omitieron en las tablas anteriores para mayor claridad:
- Campos del dataset de empresas de LinkedIn: URL de LinkedIn, nombre, URL del sitio web, sector, 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 los 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 y 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 scraper de LinkedIn para perfiles, publicaciones, empleos y empresas, lo que brinda a los usuarios una opción más flexible para la extracción continua de datos.
Para aplicaciones impulsadas por IA, Bright Data’s MCP añade otra capa de diferenciación al facilitar la conexión de datos de LinkedIn con 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, sector, dominio del sitio web y URL de LinkedIn. PDL también ofrece un gratis dataset de empresas y APIs de acceso limitado (100 créditos) para que los usuarios exploren sus servicios sin coste.
Precios:
- Prueba gratuita: incluye un gratis dataset de empresas 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 por crédito diferentes.
- 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, educación, conexiones, avatar, habilidades y recomendaciones.
- Dataset de empresas de LinkedIn: página de la empresa, tamaño del sector, 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 ofrecen una forma más fiable de acceder a los datos de LinkedIn. Sin embargo, las APIs tienen límites de velocidad 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 necesidades concretas. Sin embargo, el web scraping puede violar las condiciones del servicio de LinkedIn y las normativas de privacidad de datos (por ejemplo, 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 a través de datasets públicos.
3. Datasets comerciales de LinkedIn de 3rd party:
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 a los datos de la plataforma y obtenerlos. 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 se pueden utilizar para acceder a datos de LinkedIn públicamente accesibles y extraerlos. 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 a través de 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:
Integran 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 sector. 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.
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 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 del sector, como tecnologías emergentes, puestos 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 el sector.
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 los antecedentes, las conexiones 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 Tribunal de Apelaciones del Noveno Circuito determinó que la CFAA no se aplicaba a la recopilación de datos públicamente accesibles, lo que se difundió ampliamente como una victoria para los scrapers.
Pero el caso pasó después a las reclamaciones contractuales. En noviembre de 2022, LinkedIn ganó un juicio sumario 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 cerró.
La lección es que una posición favorable en la CFAA no elimina otras exposiciones, 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 riesgo que hacer scraping directamente.
Algunas prácticas ayudan a mantener un uso responsable de los datos de LinkedIn:
- Cumpla las condiciones del servicio de LinkedIn: tienen peso contractual independiente, como demuestra el caso hiQ.
- Cumpla las leyes de protección de datos, como el RGPD y la CCPA, que se aplican a los datos personales independientemente de cómo se hayan obtenido.
- Almacene los datos de forma segura mediante controles de acceso e infraestructura como cortafuegos y sistemas de detección de intrusiones.
- Anonimice cuando sea posible mediante enmascaramiento, seudonimización o generalización para eliminar los datos personales identificables.
¿Hacer scraping de datos de LinkedIn o utilizar datasets de LinkedIn: qué 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 ofrecer información más actualizada. Sin embargo, el web scraping puede requerir conocimientos técnicos para configurar y mantener los 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.
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