Top 12+ entreprises de données en tant que service

Le données en tant que service (DaaS) est un modèle cloud qui fournit des données à la demande, généralement sur abonnement. Il permet à une entreprise d’acheter les jeux de données dont elle a besoin sans collecter ni stocker les données elle-même.

Découvrez les meilleures entreprises de données en tant que service et les types de données qu’elles fournissent, les fonctionnalités clés telles que l’analyse de données, et les avantages du modèle DaaS :

Top 13 fournisseurs DaaS

Classement : les produits sont classés selon le nombre total d’avis, à l’exception des abonnés aux services d’analyse comparative d’AIMultiple, classés en tête.

*Les données ont été recueillies à partir des sites web des fournisseurs ainsi que des plateformes d’avis.

**Par mois, par utilisateur. N/D signifie que le fournisseur ne communique pas publiquement ses tarifs.

Principales fonctionnalités des fournisseurs de données en tant que service

Les entreprises de données en tant que service se spécialisent dans la collecte, la gestion et la fourniture de données aux utilisateurs, leur permettant d’accéder aux données et de les utiliser sans avoir besoin d’une infrastructure cloud interne.

Les entreprises DaaS offrent diverses fonctions, telles que :

1. Approvisionnement en données

Les fournisseurs de données en tant que service (DaaS) offrent un accès à une gamme diversifiée de jeux de données, souvent issus de divers canaux tels que des bases de données publiques, des sources propriétaires ou des agrégateurs de données. Cela répond à des besoins spécifiques en données qui peuvent être difficiles à satisfaire de manière indépendante. Lorsqu’une entreprise ne dispose pas des outils, de l’expertise ou de l’accès direct aux données dont elle a besoin, un fournisseur DaaS prend en charge la collecte et la livraison.

Ces services éliminent les complexités liées aux autorisations et à la collecte de données, permettant aux entreprises de se concentrer sur l’extraction d’informations et de valeur à partir des jeux de données acquis.

2. Gestion des données

Les entreprises de données en tant que service excellent dans la gestion des données en prenant en charge le stockage, l’organisation et la maintenance de grands jeux de données. Au-delà de ces aspects fondamentaux, elles naviguent dans le paysage complexe des autorisations de données, en garantissant la conformité aux réglementations et en traitant les nuances des droits d’accès aux données. Cela inclut l’obtention des autorisations nécessaires et la gestion des données conformément aux exigences légales.

La plateforme DaaS gère également les risques de sécurité des données sensibles de manière plus efficace.

3. Analyse de données

Certains fournisseurs DaaS proposent des outils et services d’analyse de données, permettant aux utilisateurs d’extraire des informations des données de l’organisation auxquelles ils accèdent. Cela peut inclure des outils de business intelligence, d’analyse prédictive et d’apprentissage automatique.

4. Interfaces de programmation d’application (APIs)

Les entreprises de données en tant que service fournissent souvent des APIs qui permettent aux utilisateurs d’intégrer des données métier directement dans leurs applications, flux de travail ou systèmes. Une API permet à une entreprise d’extraire des données directement dans ses propres applications et flux de travail. Elle maintient les données à jour dans les systèmes qui les utilisent, sans import manuel.

5. Évolutivité

Les plateformes DaaS sont évolutives. Une entreprise peut ajuster son utilisation des données à mesure que ses besoins évoluent. Cette flexibilité est particulièrement bénéfique pour les entreprises dont les besoins en données changent. De plus, contrairement à d’autres méthodes de collecte de données telles que les outils de web scraping, le DaaS élimine la nécessité d’une équipe informatique dédiée pour gérer le processus d’obtention des données requises.

Ces services font gagner du temps en fournissant exactement les données dont une entreprise a besoin.

6. Modèle par abonnement

Le DaaS est généralement proposé selon un modèle par abonnement, permettant aux utilisateurs de payer pour les services de données qu’ils utilisent. Les entreprises peuvent négocier avec le fournisseur DaaS les données qui correspondent à leurs besoins, plutôt que d’investir dans leur propre infrastructure de données et de la maintenir. Cela permet aux utilisateurs de payer pour les services de données spécifiques qu’ils utilisent et offre des économies.

Avantages des entreprises de données en tant que service

Le DaaS réduit le coût d’acquisition des données et raccourcit le délai d’accès à celles-ci. Une entreprise accède à des jeux de données prêts à l’emploi sans construire de systèmes de collecte et de stockage en interne.

1. Stockage et livraison efficaces des données

Le DaaS exploite l’infrastructure cloud pour stocker et fournir des données, éliminant ainsi la nécessité pour les organisations d’investir dans de vastes systèmes internes de stockage de données et de les maintenir. Ce service évite aux entreprises les tracas liés à des préoccupations telles que l’espace cloud disponible.

2. Démocratisation des données

Le DaaS rend les données plus faciles d’accès pour le personnel non technique. Les équipes de toute une entreprise peuvent interroger des jeux de données via des outils simples et des APIs, plutôt que de faire transiter chaque demande par une équipe d’ingénierie des données.

3. Opportunités de monétisation

Le DaaS ouvre des possibilités aux organisations de monétiser leurs actifs de données.

• Monétisation directe consiste à générer des revenus en vendant des données à des tiers.
• Monétisation indirecte est l’utilisation des données pour extraire des informations commerciales précieuses.

Cette double approche permet aux entreprises de diversifier leurs sources de revenus et de tirer parti de la valeur intrinsèque de leurs données.

4. Maintenance automatisée

Les entreprises de données en tant que service assument la responsabilité de la maintenance automatisée des données, en veillant à ce que les jeux de données restent actuels, exacts et fiables. L’automatisation de la maintenance améliore l’efficacité des processus de gestion des données et libère également des ressources au sein des organisations pour se concentrer sur les activités métier essentielles.

5. Services personnalisés

L’abondance de données disponibles via le DaaS permet aux organisations de créer des services plus personnalisés et ciblés. En analysant le comportement et les préférences des consommateurs, les entreprises peuvent adapter stratégiquement leurs approches marketing, favorisant ainsi un engagement et une satisfaction accrus des clients.

Comprendre les historiques d’achat et les préférences individuels, par exemple, permet aux entreprises de fournir des recommandations personnalisées, créant ainsi une expérience d’achat plus personnalisée et satisfaisante pour les clients.

6. Acquisition de données rentable

Le DaaS offre une alternative rentable aux méthodes traditionnelles d’acquisition de données. Au lieu d’investir dans de grands jeux de données contenant des informations excessives, les organisations peuvent acheter de manière sélective les données spécifiques dont elles ont besoin. Cette approche ciblée minimise les coûts associés au traitement et à l’analyse des données, rendant les initiatives axées sur les données plus économiques.

Éliminer la nécessité pour les organisations d’investir dans un stockage de données interne étendu et de le maintenir réduit également les coûts associés au matériel et à la maintenance.

Défis du modèle DaaS

Sécurité des données

Comme le nombre de violations de données augmente chaque année, les mesures de cybersécurité doivent être prises au sérieux. Si les mesures de sécurité du fournisseur DaaS ne suffisent pas à prévenir d’éventuelles violations de données, votre organisation peut perdre des millions et voir sa réputation ternie. Avant de choisir un fournisseur DaaS, il est préférable de comprendre l’approche des fournisseurs en matière de sécurité des données.

Confidentialité des données

Les données partagées peuvent inclure des informations confidentielles/personnelles. Les organisations doivent s’assurer que les entreprises DaaS fournissent les mesures nécessaires pour garantir la confidentialité des données personnelles.

Hygiène des jeux de données

Lorsqu’une organisation travaille avec un fournisseur DaaS, elle peut combiner ses données internes avec le jeu de données du fournisseur, mais les règles du fournisseur et celles de l’organisation lors de la préparation des données peuvent ne pas correspondre, ce qui conduit à des données sales. Les organisations doivent s’assurer que le fournisseur comprend comment se synchroniser proprement avec d’autres jeux de données.

Comment les entreprises de données en tant que service aident les secteurs B2B et B2C

Les plateformes de données en tant que service (DaaS) donnent aux entreprises accès à des données prêtes à l’emploi provenant de nombreuses sources, telles que les médias sociaux, les systèmes d’entreprise ou les bases de données publiques. Elles permettent aux entreprises d’utiliser plus facilement des données de haute qualité et à la demande sans gérer une infrastructure complexe.

B2B secteur

Les entreprises utilisent les plateformes DaaS pour améliorer leurs données et prendre de meilleures décisions. Ces plateformes aident à :

• Segmentation du marché : en ajoutant des données firmographiques telles que la taille de l’entreprise, les levées de fonds et les ouvertures de nouvelles succursales.
• Informations en temps réel : grâce à des mises à jour automatiques à partir de registres publics et de bases de données vérifiées.
• Meilleures analyses : en combinant différentes sources de données pour des prévisions et une planification stratégique plus précises.

Secteur B2C

Sur les marchés de consommation, les outils DaaS aident les entreprises à mieux comprendre et engager les clients.

• Ils fournissent des informations fraîches et opportunes qui améliorent la personnalisation et l’expérience client.
• Les spécialistes du marketing les utilisent pour affiner le ciblage, améliorer l’engagement et créer des interactions plus significatives avec les clients.

Le DaaS comme source de données d’entraînement pour l’IA

L’entraînement et le fine-tuning d’un modèle d’IA nécessitent de grands jeux de données propres et étiquetés. Pour la plupart des organisations, construire ce jeu de données en interne prend trop de temps et coûte trop cher. Les plateformes DaaS sont devenues une alternative pratique. Elles couvrent deux besoins distincts.

• Données d’entraînement et de fine-tuning : certains fournisseurs proposent des jeux de données curés et pré-étiquetés pour des domaines spécifiques : documents juridiques, dépôts financiers et données de santé. Les jeux de données de santé sont généralement anonymisés ou synthétiques plutôt que des dossiers bruts de patients, étant donné à quel point ces données sont réglementées.
• Les données de récupération : de nombreux fournisseurs DaaS proposent désormais des flux de données continuellement mis à jour pour les pipelines RAG. RAG (génération augmentée par récupération) est une méthode par laquelle un modèle d’IA extrait de nouvelles données externes au moment où une question est posée, plutôt que de s’appuyer sur ce qu’il a appris pendant l’entraînement. Pour que cela fonctionne, les données externes doivent rester à jour. Les jeux de données statiques ne suffisent pas.

Ces deux usages soulèvent la même question pratique : d’où proviennent ces données, et sont-elles correctement documentées ?

Cela compte désormais plus qu’il y a un an. Les obligations de la loi européenne sur l’IA pour les fournisseurs de modèles d’IA à usage général sont devenues applicables le 2 août 2025.¹ Les fournisseurs doivent conserver une documentation technique et publier un résumé du contenu d’entraînement utilisé pour développer leurs modèles. Les fournisseurs DaaS subissent une pression commerciale croissante pour fournir des informations de provenance, de licence et d’historique de mise à jour avec les données elles-mêmes, afin que leurs clients puissent satisfaire à ces exigences.

Comment choisir le meilleur logiciel de données en tant que service pour votre entreprise

Lors de l’évaluation des solutions logicielles de données en tant que service (DaaS) en vue de leur adoption en entreprise, les analystes du secteur soulignent plusieurs facteurs critiques qui contribuent à la pertinence globale et à l’efficacité de la plateforme dans un environnement professionnel.

1. Définissez vos besoins

Avant de vous lancer dans la recherche d’un fournisseur de solutions de données, il est essentiel de définir vos besoins spécifiques en matière de données et vos objectifs commerciaux. Identifiez le type de données avec lequel vous souhaitez travailler, comprenez les principaux défis et établissez les objectifs que vous visez à atteindre grâce aux solutions de données. Cette clarté rationalisera le processus de sélection, vous permettant d’identifier les entreprises de données en tant que service qui correspondent à vos exigences uniques.

Figure 1. Exemple de données commerciales fournies par Tracxn

Bien que certaines entreprises DaaS, telles que Tracxn, fournissent des données commerciales, d’autres, telles que Defined.ai, peuvent vendre des données d’entraînement pour l’IA.

Figure 2. Exemple de données d’entraînement IA fournies par Defined.ai

Pour plus d’informations sur les données de recherche financière, lisez Plateformes de recherche financière basées sur l’IA pour les investisseurs.

2. Examiner l’expérience utilisateur

Une autre étape importante pour choisir le meilleur DaaS pour votre entreprise consiste à examiner les expériences des utilisateurs. L’expérience utilisateur et les évaluations jouent un rôle important dans l’évaluation de l’utilisabilité globale et de l’efficacité des solutions DaaS. Évaluer l’utilisabilité globale, les performances et la flexibilité du logiciel DaaS aide à déterminer dans quelle mesure il s’intègre à vos flux de travail existants.

3. Vérifiez la simplicité et la facilité d’utilisation du produit

Lors du choix d’une solution de données en tant que service (DaaS), privilégiez la simplicité, en recherchant une plateforme entièrement gérée qui apaise les préoccupations concernant les systèmes, les applications et les interfaces utilisateur. L’un des facteurs déterminants pour choisir le meilleur DaaS pour votre entreprise est de choisir une interface conviviale, intuitive et facile à utiliser pour un large éventail d’utilisateurs.

4. Évaluez le service client

Un service client efficace est un facteur crucial pour choisir la meilleure plateforme DaaS pour votre entreprise. Il garantit un support technique en temps opportun, facilite la personnalisation et l’intégration, fournit une aide à la formation et à l’intégration, résout rapidement les problèmes et valorise les retours des clients pour une amélioration continue.

Un système de service client solide améliore l’expérience globale d’utilisation du DaaS, offrant un support essentiel pour une mise en œuvre fluide et une utilisation optimale.

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Fournisseurs DaaS par type de données

Les fournisseurs DaaS ont tendance à se spécialiser selon le type de données qu’ils vendent. Regrouper le marché par type de données permet de faire correspondre plus facilement un fournisseur à un besoin spécifique.

Données web. Les fournisseurs collectent des informations publiques sur les sites web et les livrent sous forme de jeux de données prêts à l’emploi ou de flux en direct. Les données couvrent les annonces, les prix, les avis et d’autres pages qui changent souvent.

B2B données d’entreprise et de contacts. Ces données décrivent les entreprises et les personnes qui y travaillent : firmographiques (taille de l’entreprise, secteur, localisation), intitulés de poste et coordonnées professionnelles. Certains fournisseurs enrichissent également les enregistrements qu’une entreprise détient, en comblant les champs manquants sur les entreprises et les contacts, et peuvent ajouter des profils d’employés et des offres d’emploi.

Données sur les startups, le financement et les marchés privés. Ces jeux de données suivent les entreprises privées, les levées de fonds, les valorisations et l’activité des investisseurs. Les analystes et les investisseurs les utilisent pour trouver des opportunités et étudier des marchés difficiles à rechercher à partir des documents publics.

Données financières et de marché. Ce groupe fournit des prix, des données financières d’entreprise et des informations de crédit commercial sur les actions, les obligations et d’autres actifs. Les équipes de trading, de risque et de recherche s’appuient sur ces données pour l’analyse et les rapports. Lisez également Plateformes de recherche financière basées sur l’IA pour les investisseurs.

Données d’actualités économiques. Ces fournisseurs rassemblent des articles et des profils d’entreprises provenant de nombreuses publications dans une source unique consultable. Les équipes les utilisent pour suivre les marchés, les concurrents et des entreprises spécifiques.

Intelligence numérique et web. Ces données mesurent le trafic des sites web, l’engagement des visiteurs et la part de marché numérique. Les équipes marketing et stratégie les utilisent pour comparer leur portée à celle de leurs concurrents.

Données consommateurs et marketing. Ces données couvrent les données démographiques, les centres d’intérêt et les comportements d’achat des individus. Les spécialistes du marketing les utilisent pour créer des segments d’audience et cibler des campagnes.

Données consommateurs et de crédit. Ces données couvrent l’historique de crédit et l’identité financière. Les prêteurs et les équipes de risque les utilisent pour les décisions de crédit et les vérifications de fraude.

Données de rémunération. Ces jeux de données contiennent des références salariales et des fourchettes de rémunération par poste, secteur et localisation. Les équipes RH les utilisent pour fixer les salaires et rester compétitives.

Données de santé et pharmaceutiques. Ces données comprennent les volumes de prescriptions, les chiffres de ventes et les informations cliniques pour le secteur des sciences de la vie. Les dossiers au niveau des patients sont étroitement réglementés, de sorte que les données sont généralement anonymisées.

Données d’entraînement IA. Il s’agit de jeux de données curés, souvent étiquetés (balisés pour qu’un modèle puisse apprendre d’eux), conçus pour entraîner et fine-tuner des modèles d’apprentissage automatique. Les formats courants comprennent des données vocales, textuelles et d’images préparées pour une tâche définie.

Données sur les organisations à but non lucratif. Ces données couvrent les organisations à but non lucratif, les fondations et les subventions, y compris les finances et les documents publics. Les chercheurs et les bailleurs de fonds les utilisent pour étudier le secteur et suivre l’activité de subvention.

Qu’est-ce que les données en tant que service (DaaS) ?

Le DaaS est un modèle basé sur le cloud qui fournit des données à la demande via des connexions machine-à-machine (M2M) ou des APIs. Il élimine le besoin de logiciels locaux ou de gestion manuelle des données.

Il existe deux principaux types de fournisseurs DaaS :

• Fournisseurs de données : proposent des jeux de données spécifiques à d’autres entreprises via des APIs.
• Fournisseurs de technologie : permettent à d’autres entreprises de fournir leurs propres données en tant que service.

Le DaaS permet d’accéder, d’intégrer et d’analyser des données provenant de nombreuses sources en un seul endroit. Les technologies courantes comprennent :

• Outils de modélisation, de qualité et de transformation des données
• Systèmes de gestion de contenu
• Solutions de gestion du cycle de vie de l’information

La plupart des plateformes DaaS utilisent une tarification basée sur le volume, bien que certaines facturent en fonction du type de données ou du niveau d’abonnement.

FAQ

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Choisissez le format qui correspond à votre lieu de publication. Coller la version avec lien dans votre CMS préserve le lien retour.

@misc{dilmegani2026,
  author = {Dilmegani, Cem and PhD., Ezgi Arslan,},
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}

Journal des modifications

5 mises à jour

20262025

1. 1 juil

   Ajout d'une section répertoriant les fournisseurs de DaaS par type de données.

2. 9 juin

   Ajout de deux figures présentant des données d'exemple de Tracxn et Defined.ai dans la section « Define your needs ».

3. 8 juin

   Ajout de la section « Le DaaS comme source de données d'entraînement pour l'IA » couvrant l'entraînement, l'affinage, les données RAG et les exigences de traçabilité du règlement européen sur l'IA.

4. 27 jan

   Ajout des FAQ à la fin de l'article.

Liens de référence

1.

AI Act | Shaping Europe’s digital future

Cem Dilmegani

Analyste principal

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Cem est analyste principal chez AIMultiple depuis 2017.

Le travail de Cem chez AIMultiple a été cité par des publications mondiales de premier plan, notamment Business Insider, Forbes, Morning Brew et Washington Post, par des entreprises mondiales comme Deloitte et HPE, par des ONG comme World Economic Forum et par des organisations supranationales comme European Commission. [1], [2], [3], [4], [5]

Tout au long de sa carrière, Cem a été consultant en technologies, acheteur de technologies et entrepreneur technologique. Il a conseillé des entreprises sur leurs décisions technologiques chez McKinsey & Company et Altman Solon pendant plus de dix ans. Il a également publié un rapport McKinsey sur la digitalisation.

Il a dirigé la stratégie technologique et les achats d'un opérateur télécom, sous la responsabilité du PDG. Il a également dirigé la croissance commerciale de l'entreprise de technologie profonde Hypatos, qui a atteint un revenu récurrent annuel à 7 chiffres et une valorisation à 9 chiffres, passant de 0 à ce résultat en deux ans. Le travail de Cem chez Hypatos a été couvert par des publications technologiques de premier plan comme TechCrunch et Business Insider.

Cem intervient régulièrement lors de conférences technologiques internationales. Il est diplômé de Bogazici University en tant qu'ingénieur informatique et titulaire d'un MBA de la Columbia Business School.

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Recherche effectuée par

Ezgi Arslan, PhD.

Analyste du secteur

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Ezgi est titulaire d'un doctorat en administration des affaires avec une spécialisation en finance et travaille comme analyste du secteur chez AIMultiple. Elle pilote la recherche et les analyses à l'intersection de la technologie et des affaires, avec une expertise couvrant la durabilité, les enquêtes et l'analyse des sentiments, les applications d'agents IA dans la finance, l'optimisation des moteurs de réponse, la gestion des pare-feu et les technologies d'approvisionnement.

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