Top 15+ sociétés de Data as a Service
Data as a Service (DaaS) est un modèle cloud qui fournit des données à la demande, généralement par abonnement. Il permet à une entreprise d’acheter les jeux de données dont elle a besoin sans avoir à collecter et stocker les données elle-même.
Découvrez les principales sociétés de data as a service et les types de données qu’elles proposent, les fonctionnalités clés comme l’analyse de données, et les avantages du modèle DaaS :
Top 16 fournisseurs DaaS
Fournisseurs | Tarification de base** | Essai gratuit | Version gratuite | Types de données |
|---|---|---|---|---|
$250 par 100K enregistrements | ✅ (7 jours) | ❌ | Jeux de données web et flux de données | |
ZoomInfo | N/A | ✅ | ❌ | Données commerciales et profils |
Coresignal | $49 | ❌ | ❌ | Données sur les entreprises, les employés et les offres d’emploi |
Similarweb | N/A | ❌ | ❌ | Trafic web et veille de marché numérique |
Clearbit | N/A | ❌ | ❌ | B2B données d’enrichissement d’entreprise et de contact |
Crunchbase | $49 | ✅ (7 jours) | ❌ | Données commerciales et de marché |
D&B Connect | N/A | ❌ | ❌ | Données financières et commerciales |
Factiva | N/A | ❌ | ❌ | Actualités économiques et profils |
FactSet | N/A | ✅ | ❌ | Données financières et commerciales |
S&P Global Market Intelligence | N/A | ❌ | ❌ | Données financières et commerciales |
Classement : Les produits sont classés selon le nombre total d’avis, à l’exception des produits sponsorisés qui apparaissent en tête.
*Les données ont été recueillies sur les sites des fournisseurs ainsi que sur les plateformes d’avis.
**Par mois, par utilisateur. N/A signifie que le fournisseur ne communique pas publiquement ses tarifs.
Fonctionnalités clés des fournisseurs de data as a service
Les entreprises de Data as a Service se spécialisent dans la collecte, la gestion et la fourniture de données aux utilisateurs, leur permettant d’accéder et d’exploiter les données sans avoir besoin d’une infrastructure cloud interne.
Les sociétés DaaS offrent différentes fonctions, telles que :
1. Provisionnement de données
Les fournisseurs de Data as a Service (DaaS) donnent accès à une gamme variée de jeux de données, souvent issus de divers canaux comme les bases de données publiques, des sources propriétaires ou des agrégateurs de données. Cela répond à des besoins spécifiques en données qui seraient difficiles à satisfaire de manière autonome. 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 gère 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’exploitation des informations et la création de valeur à partir des jeux de données acquis.
2. Gestion des données
Les entreprises de Data as a Service excellent dans la gestion des données en assurant 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 relatives aux données, garantissant la conformité aux réglementations et tenant compte des droits d’accès. Cela comprend l’obtention des autorisations nécessaires et la gestion des données en conformité avec les exigences légales.
La plateforme DaaS gère également de manière plus efficace les risques liés à la sécurité des données sensibles.
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 d’aide à la décision, d’analyse prédictive et d’apprentissage automatique.
4. Interfaces de programmation d’applications (APIs)
Les entreprises de Data as a Service fournissent souvent des APIs qui permettent aux utilisateurs d’intégrer les données métiers directement dans leurs applications, flux de travail ou systèmes. Une API permet à une entreprise d’extraire les données directement dans ses propres applications et flux de travail. Elle maintient les données à jour dans les systèmes qui les utilisent, sans importation manuelle.
5. Évolutivité
Les plateformes DaaS sont évolutives. Une entreprise peut ajuster sa consommation de données en fonction de l’évolution de ses besoins. Cette flexibilité est particulièrement avantageuse pour les entreprises dont les besoins en données évoluent. De plus, contrairement à d’autres méthodes de collecte de données comme les outils de web scraping, le DaaS supprime la nécessité d’une équipe informatique dédiée pour gérer le processus d’obtention des données requises.
Ces services font gagner du temps en fournissant les données exactes 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 pour obtenir les données correspondant à leurs besoins, plutôt que d’investir dans leur propre infrastructure de données et de la maintenir. Cela permet aux utilisateurs de ne payer que pour les services de données spécifiques qu’ils exploitent et offre des économies.
Avantages des entreprises de Data as a Service
Le DaaS réduit le coût d’acquisition des données et raccourcit le délai d’accès. Une entreprise accède à des jeux de données prêts à l’emploi sans construire en interne des systèmes de collecte et de stockage.
1. Stockage et livraison de données efficaces
Le DaaS exploite l’infrastructure cloud pour stocker et livrer les données, évitant aux organisations d’investir dans des systèmes de stockage de données internes complexes et de les maintenir. Ce service épargne aux entreprises les tracas liés aux préoccupations telles que l’espace cloud disponible.
2. Démocratisation des données
Le DaaS rend les données plus accessibles au personnel non technique. Les équipes de toute l’entreprise peuvent interroger des jeux de données via des outils simples et des APIs, plutôt que de devoir passer chaque demande par une équipe d’ingénierie des données.
3. Opportunités de monétisation
Le DaaS ouvre des perspectives aux organisations pour monétiser leurs actifs de données.
- Monétisation directe : générer des revenus en vendant des données à des tiers.
- Monétisation indirecte : utiliser les données pour extraire des informations commerciales précieuses.
Cette double approche permet aux entreprises de diversifier leurs sources de revenus et de capitaliser sur la valeur intrinsèque de leurs données.
4. Maintenance automatisée
Les entreprises de Data as a Service assument la responsabilité de la maintenance automatisée des données, garantissant que les jeux de données restent à jour, précis 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 leurs activités principales.
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 client accrus.
Comprendre les historiques d’achat et les préférences individuels, par exemple, permet aux entreprises de formuler des recommandations personnalisées, créant une expérience d’achat plus personnalisée et satisfaisante pour les clients.
6. Acquisition de données rentable
Le DaaS offre une alternative économique aux méthodes traditionnelles d’acquisition de données. Au lieu d’investir dans de gros jeux de données contenant des informations superflues, les organisations peuvent acheter de manière sélective les données spécifiques dont elles ont besoin. Cette approche ciblée minimise les coûts liés au traitement et à l’analyse des données, rendant les initiatives axées sur les données plus abordables.
Éliminer pour les organisations le besoin d’investir dans un stockage de données interne complexe réduit également les coûts liés au matériel et à la maintenance.
Défis du modèle DaaS
Sécurité des données
Alors que 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 mettent en place 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 respectives durant la préparation des données peuvent ne pas correspondre, ce qui conduit à des données erronées. Les organisations doivent s’assurer que le fournisseur comprend comment synchroniser proprement avec d’autres jeux de données.
Comment les entreprises de data as a service aident les secteurs B2B et B2C
Les plateformes Data-as-a-Service (DaaS) offrent aux entreprises un 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 facilitent l’utilisation de données de haute qualité, à la demande, sans avoir à 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 cycles de financement et les ouvertures de nouvelles agences.
- Informations en temps réel : grâce aux mises à jour automatiques issues des registres publics et des bases de données vérifiées.
- Meilleure analyse : 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 fidéliser leurs clients.
- Ils fournissent des informations fraîches et opportunes qui améliorent la personnalisation et l’expérience client.
- Les marketeurs les utilisent pour affiner le ciblage, améliorer l’engagement et créer des interactions plus pertinentes 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, constituer 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 curatés 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 patients bruts, compte tenu de la réglementation stricte de ces données.
- Les données de récupération : De nombreux fournisseurs DaaS proposent désormais des flux de données continuellement mis à jour pour les pipelines RAG. Le RAG (Retrieval-Augmented Generation) est une méthode où un modèle d’IA extrait des données externes fraîches au moment où une question est posée, plutôt que de se fier à 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 viennent ces données, et sont-elles correctement documentées ?
Cela importe plus aujourd’hui qu’il y a un an. Les obligations du règlement européen 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 répondre à ces exigences.
Ajouter comme source préféréeComment choisir le meilleur logiciel de Data as a Service pour votre entreprise
Lors de l’évaluation des solutions logicielles de Data as a Service (DaaS) en vue d’une adoption en entreprise, les analystes du secteur mettent l’accent sur plusieurs facteurs critiques qui contribuent à la pertinence et à l’efficacité globales 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 données et vos objectifs métier. Identifiez le type de données avec lequel vous souhaitez travailler, comprenez les défis clés et établissez les objectifs que vous visez à atteindre grâce aux solutions de données. Cette clarté simplifiera le processus de sélection, vous permettant d’identifier les entreprises de Data-as-a-Service qui correspondent à vos besoins uniques.
Figure 1. Exemple de données commerciales fournies par Tracxn
Bien que certaines sociétés DaaS, comme Tracxn, fournissent des données commerciales, d’autres, comme Defined.ai, peuvent vendre des données d’entraînement pour l’IA.
Figure 2. Exemple de données d’entraînement pour l’IA fournies par Defined.ai
Pour plus d’informations sur les données de recherche financière, lisez Plateformes de recherche financière par IA pour les investisseurs.
2. Examinez l’expérience utilisateur
Une autre étape importante pour déterminer le meilleur DaaS pour votre entreprise consiste à examiner les expériences utilisateur. L’expérience utilisateur et les évaluations jouent un rôle important dans l’évaluation de la convivialité et de l’efficacité globales des solutions DaaS. Évaluer la facilité d’utilisation, 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 du produit
Lorsque vous choisissez une solution de Data as a Service (DaaS), privilégiez la simplicité, en recherchant une plateforme entièrement gérée qui élimine les préoccupations liées aux systèmes, applications et interfaces utilisateur. L’un des facteurs déterminant le meilleur DaaS pour votre entreprise est le choix d’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 décider de la meilleure plateforme DaaS pour votre entreprise. Il garantit un support technique en temps opportun, facilite la personnalisation et l’intégration, fournit une assistance à la formation et à l’intégration, résout rapidement les problèmes et prend en compte les retours des clients pour une amélioration continue.
Un système de service client solide améliore l’expérience globale d’utilisation du DaaS, offrant un soutien vital pour une mise en œuvre transparente et une utilisation optimale.
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 facilite l’adéquation entre un fournisseur et 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 dont le contenu change fréquemment.
B2B données sur les entreprises et les contacts. Ces données décrivent les entreprises et les personnes qui y travaillent : firmographiques (taille de l’entreprise, secteur, localisation), intitulés de postes et coordonnées professionnelles. Certains fournisseurs enrichissent également les enregistrements détenus par une entreprise, en complétant 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 le marché privé. Ces jeux de données suivent les entreprises privées, les cycles de financement, les valorisations et l’activité des investisseurs. Les analystes et les investisseurs les utilisent pour trouver des opportunités et étudier des marchés difficiles à analyser à partir des seuls dépôts publics.
Données financières et de marché. Ce groupe fournit les prix, les données financières des entreprises et les informations de crédit commercial sur les actions, les obligations et autres actifs. Les équipes de trading, de risque et de recherche s’appuient sur ces données pour l’analyse et le reporting. Lire aussi Plateformes de recherche financière par IA pour les investisseurs.
Données d’actualités économiques. Ces fournisseurs rassemblent des articles et des profils d’entreprises issus de nombreuses publications en une source unique interrogeable. Les équipes les utilisent pour suivre les marchés, les concurrents et des entreprises spécifiques.
Veille 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 sur les consommateurs et le marketing. Ces données couvrent les données démographiques, les centres d’intérêt et les comportements d’achat des individus. Les marketeurs les utilisent pour constituer des segments d’audience et cibler des campagnes.
Données sur les consommateurs et le 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 contrôles de fraude.
Données sur les rémunérations. Ces jeux de données contiennent des repères salariaux et des fourchettes de rémunération par fonction, secteur et localisation. Les équipes RH les utilisent pour fixer les salaires et rester compétitives.
Données sur la santé et la pharmacie. Ces données incluent les volumes de prescriptions, les chiffres de ventes et les informations cliniques pour le secteur des sciences de la vie. Les dossiers au niveau du patient étant strictement réglementés, les données sont généralement anonymisées.
Données d’entraînement pour l’IA. Il s’agit de jeux de données curatés, souvent étiquetés (annotés pour qu’un modèle puisse apprendre), conçus pour entraîner et affiner les modèles d’apprentissage automatique. Les formats courants incluent les 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 dépôts publics. Les chercheurs et les bailleurs de fonds les utilisent pour étudier le secteur et suivre l’activité des subventions.
Qu’est-ce que le Data-as-a-Service (DaaS) ?
Le DaaS est un modèle basé sur le cloud qui fournit des données à la demande via des connexions machine-to-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 technologiques : 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 incluent :
- 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
En tant que technologie utilisée en interne dans une entreprise, la plateforme Data-as-a-Service est une solution de bout en bout qui peut être considérée comme un facilitateur entre diverses sources de données et des outils tels que le reporting en libre-service, la BI, les microservices et les applications. Une fois la plateforme déployée, les utilisateurs finaux peuvent accéder aux données quand ils le souhaitent en utilisant le SQL standard via ODBC, JDBC ou REST.
Les entreprises peuvent également utiliser des services DaaS externes pour accéder aux données. De nombreuses entreprises fournissent des services DaaS via de simples APIs.
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author = {Dilmegani, Cem and PhD., Ezgi Arslan,},
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}Liens de référence
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