LinkedIn Datasets: profil et données d'entreprise

Les datasets LinkedIn peuvent être classés en données de profil et données d’entreprise :

• Données d’entreprise LinkedIn : informations de base sur l’entreprise, profils détaillés des employés, offres d’emploi actives, tendances émergentes en matière de recrutement et indicateurs d’engagement.
• Données de profil LinkedIn : informations publiques de profil, historique professionnel, formation, certifications professionnelles, réseaux de relations et activité du profil utilisateur.

Fonctionnalités des datasets LinkedIn : couverture des données de profil, d’entreprise et d’offres d’emploi

Il est important de connaître les différents types de données LinkedIn disponibles lors de l’achat auprès d’un fournisseur vérifié ou lors de la recherche d’un dataset d’entreprise spécifique.

Champs communs à tous les fournisseurs :

Les champs suivants sont présents chez les trois fournisseurs et ont été retirés des tableaux ci-dessus pour plus de clarté :

• Champs du dataset d’entreprise LinkedIn : LinkedIn URL, Name, Website URL, Industry, Description, Employee count, Founded year, Logo URL, Headquarters (employee count), Company type, Funding info, Headline, Country code,

Tarification des fournisseurs de données LinkedIn : coûts d’abonnement et par enregistrement

Meilleurs fournisseurs de données LinkedIn : où acheter des données LinkedIn ?

Bright Data fournit 5 types de datasets LinkedIn : profils de personnes LinkedIn, informations sur les entreprises LinkedIn, offres d’emploi LinkedIn, publications LinkedIn et un dataset enrichi profils LinkedIn + offres d’emploi qui combine les champs liés au profil et à l’emploi.

En plus de l’accès aux datasets en gros via sa place de marché, Bright Data propose des LinkedIn Scraper APIs pour les profils, les publications, les emplois et les entreprises, offrant aux utilisateurs une option plus flexible pour l’extraction continue de données.

Pour les applications basées sur l’IA, Bright Data’s MCP ajoute une autre couche de différenciation en facilitant la connexion des données LinkedIn aux agents IA, copilotes et outils de recherche internes.

Tarification :

• Achat unique (place de marché) : à partir de $250 pour 100K enregistrements
• Plans personnalisables : disponibles selon la portée des données, les champs et les exigences de livraison

People Data Labs (PDL) propose des APIs telles que la Company Search API et la Company Enrichment API.

Les datasets comprennent des attributs tels que l’année de création, le secteur d’activité, le domaine du site web et l’URL LinkedIn. PDL fournit également un dataset d’entreprise gratuit et des APIs à accès limité (100 crédits) pour permettre aux utilisateurs d’explorer leurs services gratuitement.

Tarification :

• Essai gratuit : comprend un dataset d’entreprise gratuit et 100 API crédits.
• Pro Plan : à partir de $98/mois, avec environ 350 crédits d’enrichissement.
• Tarification par enregistrement (basée sur les crédits) :
  • Person Enrichment / Search : environ $0.28 par enregistrement → baisse à environ $0.20 à grande échelle.
  • Company Enrichment / Search : environ $0.10 par enregistrement → jusqu’à environ $0.05 à grande échelle.
  • Autres APIs (par ex., IP Enrichment, Person Identify) ont des tarifs par crédit différents.
• Plans Enterprise : tarification personnalisée pour une utilisation à volume élevé.

Quelles données sont incluses dans le dataset LinkedIn ?

• Dataset de profils LinkedIn : titre de l’expérience professionnelle, poste, entreprise actuelle, formation, relations, avatar, compétences et recommandations.
• Dataset d’entreprises LinkedIn : page de l’entreprise, taille du secteur, nombre d’abonnés, site web, localisation et effectifs.
• Dataset d’offres d’emploi LinkedIn : intitulé du poste, date de publication, nombre de candidats, exigences, entreprise et localisation.

Principales catégories de datasets et bases de données LinkedIn

Les datasets LinkedIn peuvent être classés selon la source et la méthode de collecte. Les principaux types de datasets LinkedIn sont les suivants :

1. Datasets LinkedIn publics (API et scraping) :

Les APIs LinkedIn offrent un moyen plus fiable d’accéder aux données LinkedIn. Cependant, les APIs ont des limites de débit et des restrictions qui régulent le volume et la fréquence des demandes de données.

Le web scraping permet aux utilisateurs de collecter des points de données spécifiques adaptés à leurs besoins particuliers. Cependant, le web scraping peut enfreindre les conditions d’utilisation de LinkedIn et les réglementations sur la confidentialité des données (par exemple, le RGPD).

2. Données propriétaires officielles :

Les données sont disponibles via ses produits et services premium, tels que Sales Navigator et LinkedIn Talent Insights. Les datasets propriétaires offrent aux entreprises et aux recruteurs un accès exclusif à certains points de données qui peuvent ne pas être disponibles dans les datasets publics.

3. Datasets LinkedIn commerciaux de 3rd partie :

Collections de données obtenues auprès de sources tierces et complétées par des informations LinkedIn.

Comment accéder aux datasets LinkedIn ?

1. LinkedIn API :

LinkedIn fournit plusieurs APIs qui permettent aux développeurs d’accéder aux données de la plateforme et de les obtenir. Certaines des APIs de LinkedIn incluent :

• LinkedIn Company API : la Company API fournit généralement des données d’entreprise, et non des données de profil de membre.
• LinkedIn Profile API : la Profile API fournit généralement des données de profil de membre, et non des données d’entreprise.

2. Web scraping :

Les techniques de web scraping peuvent être utilisées pour accéder aux données LinkedIn accessibles au public et les extraire. Cette méthode d’obtention de données LinkedIn convient aux projets de web scraping à grande échelle.

3. Fournisseurs de données tiers :

Les fournisseurs de données LinkedIn sont des entreprises ou des plateformes qui offrent un accès aux datasets LinkedIn via des ensembles de données tiers, des APIs ou des outils de web scraping. Certaines entreprises se spécialisent dans la fourniture de datasets LinkedIn adaptés à des cas d’usage ou à des secteurs spécifiques.

4. Services d’enrichissement de données :

Intégrez les données LinkedIn à d’autres sources de données pour fournir un profil client ou prospect individuel plus complet. Ces services peuvent aider les équipes commerciales et marketing à mieux cibler les clients potentiels.
Étant donné que les services d’enrichissement de données se concentrent généralement sur l’enrichissement de points de données individuels, ils peuvent se limiter à fournir des informations au niveau du secteur. Si vous avez besoin d’analyses plus larges combinant les données LinkedIn avec d’autres sources, les fournisseurs de données tiers offrent des options plus étendues et ciblées.

Ne manquez pas nos benchmarks et analyses basées sur les données. Le bouton ouvre Google ; sélectionner AIMultiple confirme que vous souhaitez voir AIMultiple plus souvent dans les résultats de recherche Google.

Ajouter comme source préférée

Applications des datasets LinkedIn

Recrutement et sourcing de talents

Les datasets LinkedIn incluent des détails sur les professionnels, tels que les compétences, l’expérience professionnelle et la formation. Vous pouvez utiliser ces données pour rechercher des candidats, ajuster les stratégies d’acquisition de talents et améliorer la marque employeur.

Étude de marché et analyse de la concurrence

Les organisations peuvent utiliser les données professionnelles accessibles sur LinkedIn pour :

• Révéler les tendances du secteur telles que les technologies émergentes, les intitulés de postes populaires et les compétences recherchées
• Benchmarker les performances d’une entreprise par rapport à ses concurrents
• Identifier des partenaires potentiels ou des cibles d’acquisition en fonction de facteurs tels que la taille de l’entreprise et le secteur d’activité.

Génération de leads

Les datasets LinkedIn aident les professionnels de la vente à trouver les bons prospects. Ils peuvent également utiliser ces données pour créer des stratégies de prospection personnalisées.

Les professionnels de la vente peuvent analyser le parcours, les relations et les centres d’intérêt d’un prospect. Cela les aide à créer des messages de prospection personnalisés. Les données LinkedIn montrent également les événements et conférences à venir. Les équipes commerciales peuvent utiliser ces informations pour élargir leurs réseaux et trouver de nouveaux leads.

Utiliser les données LinkedIn de manière éthique et responsable

L’affaire hiQ Labs c. LinkedIn est la référence la plus citée sur le scraping de profils publics, mais elle est souvent mal interprétée. hiQ a scrapé des profils LinkedIn publics pour des produits d’analyse des compétences et, en 2019 (confirmé en 2022), la Ninth Circuit a estimé que la CFAA ne s’appliquait pas à la collecte de données accessibles au public, ce qui a été largement rapporté comme une victoire pour les scrapers.

Mais l’affaire s’est ensuite déplacée vers des demandes contractuelles. En novembre 2022, LinkedIn a obtenu un jugement sommaire pour violation de son accord d’utilisation et, en décembre 2022, les parties ont conclu un accord : hiQ a accepté d’arrêter le scraping, de détruire toutes les données scrapées et de payer $500 000. hiQ a cessé ses activités.

La leçon est qu’une position favorable au regard de la CFAA ne supprime pas les autres risques, notamment la violation de contrat, l’atteinte aux biens meubles, les lois d’accès des États, le droit d’auteur et les règles de protection des données telles que le RGPD et la CCPA. C’est une raison essentielle pour laquelle se procurer un dataset préconstruit auprès d’un fournisseur réputé est souvent moins risqué que de scraper directement.

Quelques bonnes pratiques permettent une utilisation responsable des données LinkedIn :

1. Respectez les conditions d’utilisation de LinkedIn : elles ont un poids contractuel indépendant, comme le montre l’affaire hiQ.
2. Respectez les lois sur la protection des données telles que le RGPD et la CCPA, qui s’appliquent aux données personnelles quelle que soit la manière dont elles ont été obtenues.
3. Stockez les données en toute sécurité à l’aide de contrôles d’accès et d’infrastructures telles que des pare-feu et des systèmes de détection d’intrusion.
4. Anonymisez lorsque c’est possible par masquage, pseudonymisation ou généralisation afin de supprimer les PII.

Scraper les données LinkedIn ou utiliser des datasets LinkedIn : quelle est la meilleure option ?

LinkedIn interdit strictement le scraping dans ses conditions d’utilisation, et cette pratique peut entraîner la suspension du compte ou des conséquences juridiques. Utiliser des datasets LinkedIn est un choix plus sûr si vous privilégiez la conformité légale et avez besoin de données bien structurées.

Scraper directement les données de LinkedIn peut fournir des informations plus à jour. Cependant, le web scraping peut nécessiter une expertise technique pour configurer et maintenir les scrapers, et il peut être chronophage et gourmand en ressources par rapport aux datasets préconstruits.

D’un autre côté, les datasets préconstruits permettent d’économiser du temps et des ressources, et utiliser un dataset provenant d’un fournisseur de données réputé peut éliminer les préoccupations juridiques et éthiques. Cependant, les datasets préconstruits peuvent ne pas être adaptés à des exigences spécifiques.

Citer cette recherche

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

@misc{karatas2026,
  author = {Karatas, Gulbahar},
  title  = {{LinkedIn Datasets: profil et données d'entreprise}},
  year   = {2026},
  month  = jul,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/linkedin-dataset}},
  note   = {AIMultiple. Consulté le 18 Juillet 2026}
}

Gulbahar Karatas

Analyste du secteur

Suivre

Gülbahar est une analyste sectorielle d'AIMultiple spécialisée dans la collecte de données web, les applications des données web et la sécurité des applications.

Voir le profil complet

Soyez le premier à commenter

Votre adresse courriel ne sera pas publiée. Tous les champs sont obligatoires. Les commentaires sont laissés dans leur langue d'origine.

Nom

Adresse email

Commentaire

0/450

Publier un commentaire