Top 15+ aziende Data as a Service
Data as a Service (DaaS) è un modello cloud che fornisce dati su richiesta, solitamente in abbonamento. Consente a un'azienda di acquistare i dataset di cui ha bisogno senza dover raccogliere e archiviare i dati autonomamente.
Scopri le principali aziende di data as a service e i tipi di dati che forniscono, le caratteristiche principali come l'analisi dei dati, e i vantaggi del modello DaaS:
Top 16 fornitori DaaS
Fornitori | Prezzi base** | Prova gratuita | Versione gratuita | Tipi di dati |
|---|---|---|---|---|
$250 per 100K record | ✅ (7 giorni) | ❌ | Dataset web e feed di dati | |
ZoomInfo | N/D | ✅ | ❌ | Dati aziendali e profili |
Coresignal | $49 | ❌ | ❌ | Dati su aziende, dipendenti e annunci di lavoro |
Similarweb | N/D | ❌ | ❌ | Traffico web e intelligence di mercato digitale |
Clearbit | N/D | ❌ | ❌ | B2B dati di arricchimento su aziende e contatti |
Crunchbase | $49 | ✅ (7 giorni) | ❌ | Dati aziendali e di mercato |
D&B Connect | N/D | ❌ | ❌ | Dati finanziari e aziendali |
Factiva | N/D | ❌ | ❌ | Notizie e profili aziendali |
FactSet | N/D | ✅ | ❌ | Dati finanziari e aziendali |
S&P Global Market Intelligence | N/D | ❌ | ❌ | Dati finanziari e aziendali |
Classifica: I prodotti sono classificati in base al numero totale di recensioni, ad eccezione dei prodotti sponsorizzati posizionati in cima.
*I dati sono stati raccolti dai siti web dei fornitori e dalle piattaforme di recensioni.
**Al mese, per utente. N/D significa che il fornitore non condivide pubblicamente i prezzi.
Caratteristiche principali dei fornitori di data as a service
Le aziende di Data as a Service sono specializzate nella raccolta, gestione e distribuzione dei dati agli utenti, consentendo loro di accedere e utilizzare i dati senza la necessità di un'infrastruttura cloud interna.
Le aziende DaaS offrono varie funzioni, come:
1. Fornitura dei dati
I fornitori di Data as a Service (DaaS) offrono accesso a un'ampia gamma di dataset, spesso provenienti da vari canali come database pubblici, fonti proprietarie o aggregatori di dati. Questo soddisfa esigenze di dati specifiche che potrebbero essere difficili da soddisfare autonomamente. Quando un'azienda non dispone degli strumenti, delle competenze o dell'accesso diretto ai dati di cui ha bisogno, un fornitore DaaS si occupa della raccolta e della consegna.
Questi servizi eliminano le complessità legate ai permessi e alla raccolta dei dati, consentendo alle aziende di concentrarsi sull'estrazione di insight e valore dai dataset acquisiti.
2. Gestione dei dati
Le aziende di Data as a Service eccellono nella gestione dei dati gestendo l'archiviazione, l'organizzazione e la manutenzione di grandi dataset. Oltre a questi aspetti fondamentali, affrontano il complesso panorama dei permessi sui dati, garantendo la conformità alle normative e affrontando le sfumature dei diritti di accesso ai dati. Ciò include l'ottenimento dei permessi necessari e la gestione dei dati in modo conforme ai requisiti legali.
Le piattaforme DaaS gestiscono inoltre i rischi per la sicurezza dei dati sensibili in modo più efficiente.
3. Analisi dei dati
Alcuni fornitori DaaS offrono strumenti e servizi di analisi dei dati, consentendo agli utenti di ricavare insight dai dati aziendali a cui accedono. Ciò può includere strumenti per la business intelligence, l'analisi predittiva e il machine learning.
4. Interfacce di programmazione delle applicazioni (API)
Le aziende di Data as a Service spesso forniscono API che consentono agli utenti di integrare i dati aziendali direttamente nelle proprie applicazioni, flussi di lavoro o sistemi. Un'API consente a un'azienda di estrarre i dati direttamente nelle proprie applicazioni e flussi di lavoro. Mantiene aggiornati i dati nei sistemi che li utilizzano, senza importazioni manuali.
5. Scalabilità
Le piattaforme DaaS sono scalabili. Un'azienda può regolare l'utilizzo dei dati in base al cambiamento delle esigenze. Questa flessibilità è particolarmente vantaggiosa per le aziende con requisiti di dati variabili. Inoltre, a differenza di altri metodi di raccolta dati come gli strumenti di web scraping, il DaaS elimina la necessità di un team IT dedicato per gestire il processo di ottenimento dei dati richiesti.
Questi servizi fanno risparmiare tempo fornendo esattamente i dati di cui un'azienda ha bisogno.
6. Modello basato su abbonamento
Il DaaS viene generalmente offerto tramite un modello basato su abbonamento, consentendo agli utenti di pagare per i servizi di dati che utilizzano. Le aziende possono negoziare con il fornitore DaaS per i dati adatti alle loro esigenze, anziché investire e mantenere una propria infrastruttura dati. Ciò consente agli utenti di pagare solo per i servizi di dati specifici che utilizzano, offrendo un risparmio sui costi.
Vantaggi delle aziende di Data as a Service
Il DaaS riduce i costi di acquisizione dei dati e accorcia i tempi di accesso. Un'azienda può accedere a dataset pronti all'uso senza dover costruire internamente sistemi di raccolta e archiviazione.
1. Archiviazione e distribuzione efficiente dei dati
Il DaaS sfrutta l'infrastruttura cloud per archiviare e distribuire dati, eliminando la necessità per le organizzazioni di investire e mantenere sistemi di archiviazione dati interni estesi. Questo servizio evita alle aziende il fastidio di doversi preoccupare di aspetti come lo spazio cloud disponibile.
2. Democratizzazione dei dati
Il DaaS rende i dati più accessibili al personale non tecnico. I team di un'azienda possono interrogare i dataset tramite strumenti semplici e API, invece di far passare ogni richiesta attraverso un team di data engineering.
3. Opportunità di monetizzazione
Il DaaS apre strade per le organizzazioni per monetizzare i propri asset di dati.
- Monetizzazione diretta comporta la generazione di ricavi vendendo dati a terze parti.
- Monetizzazione indiretta consiste nell'utilizzo dei dati per estrarre preziose informazioni aziendali.
Questo duplice approccio consente alle aziende di diversificare i flussi di entrate e di capitalizzare il valore intrinseco dei propri dati.
4. Manutenzione automatizzata
Le aziende di Data as a Service si assumono la responsabilità della manutenzione automatizzata dei dati, garantendo che i dataset rimangano aggiornati, accurati e affidabili. L'automazione della manutenzione migliora l'efficienza dei processi di gestione dei dati e libera risorse all'interno delle organizzazioni per concentrarsi sulle attività aziendali principali.
5. Servizi personalizzati
L'abbondanza di dati disponibili tramite il DaaS consente alle organizzazioni di creare servizi più personalizzati e mirati. Analizzando il comportamento e le preferenze dei consumatori, le aziende possono adattare strategicamente le proprie strategie di marketing, favorendo un maggiore coinvolgimento e soddisfazione dei clienti.
Comprendere le cronologie di acquisto e le preferenze individuali, ad esempio, consente alle aziende di fornire raccomandazioni personalizzate, creando un'esperienza di acquisto più personalizzata e soddisfacente per i clienti.
6. Acquisizione dati economicamente vantaggiosa
Il DaaS offre un'alternativa economicamente vantaggiosa ai metodi tradizionali di acquisizione dati. Invece di investire in grandi dataset con informazioni eccessive, le organizzazioni possono acquistare selettivamente i dati specifici di cui hanno bisogno. Questo approccio mirato riduce al minimo i costi associati all'elaborazione e all'analisi dei dati, rendendo le iniziative data-driven più convenienti.
Eliminare la necessità per le organizzazioni di investire e mantenere un'archiviazione dati interna estesa riduce anche i costi associati a hardware e manutenzione.
Sfide del modello DaaS
Sicurezza dei dati
Poiché il numero di violazioni dei dati aumenta ogni anno, le misure di sicurezza informatica devono essere prese sul serio. Se le misure di sicurezza del fornitore DaaS non sono sufficienti a prevenire potenziali violazioni, la vostra organizzazione potrebbe perdere milioni e subire danni alla reputazione. Prima di scegliere un fornitore DaaS, è consigliabile comprendere l'approccio del fornitore alla sicurezza dei dati.
Privacy dei dati
I dati condivisi possono includere informazioni riservate o personali. Le organizzazioni devono assicurarsi che le aziende DaaS forniscano le misure necessarie per garantire la riservatezza dei dati personali.
Igiene dei dataset
Quando un'organizzazione collabora con un fornitore DaaS, può combinare i propri dati interni con il dataset del fornitore, ma le regole del fornitore e dell'organizzazione durante la preparazione dei dati potrebbero non corrispondere, portando a dati sporchi. Le organizzazioni devono assicurarsi che il fornitore comprenda come sincronizzarsi in modo pulito con altri dataset.
Come le aziende di data as a service aiutano i settori B2B e B2C
Le piattaforme Data-as-a-Service (DaaS) offrono alle aziende l'accesso a dati pronti all'uso provenienti da molte fonti, come social media, sistemi aziendali o database pubblici. Semplificano l'utilizzo di dati di alta qualità e su richiesta senza dover gestire infrastrutture complesse.
settore B2B
Le aziende utilizzano le piattaforme DaaS per migliorare i propri dati e prendere decisioni migliori. Queste piattaforme aiutano con:
- Segmentazione del mercato: aggiungendo dati firmografici come dimensioni aziendali, round di finanziamento e aperture di nuove filiali.
- Insight in tempo reale: tramite aggiornamenti automatici da registri pubblici e database verificati.
- Analisi migliori: combinando diverse fonti di dati per previsioni e pianificazione strategica più accurate.
settore B2C
Nei mercati consumer, gli strumenti DaaS aiutano le aziende a comprendere e coinvolgere meglio i clienti.
- Forniscono insight freschi e tempestivi che migliorano la personalizzazione e l'esperienza del cliente.
- I marketer li utilizzano per affinare il targeting, migliorare il coinvolgimento e creare interazioni più significative con i clienti.
DaaS come fonte di dati di addestramento per l'IA
L'addestramento e il fine-tuning di un modello di IA richiedono dataset grandi, puliti ed etichettati. Per la maggior parte delle organizzazioni, costruire internamente quel dataset richiede troppo tempo e costa troppo. Le piattaforme DaaS sono diventate un'alternativa pratica. Coprono due esigenze distinte.
- Dati per addestramento e fine-tuning: Alcuni fornitori forniscono dataset curati e pre-etichettati per domini specifici: documenti legali, documenti finanziari e dati sanitari. I dataset sanitari sono generalmente anonimizzati o sintetici anziché dati grezzi dei pazienti, data la rigorosa regolamentazione di tali dati.
- Dati per il retrieval: Molti fornitori DaaS offrono ora feed di dati continuamente aggiornati per le pipeline RAG. RAG (Retrieval-Augmented Generation) è un metodo in cui un modello di IA preleva dati esterni freschi al momento in cui viene posta una domanda, invece di affidarsi a ciò che ha appreso durante l'addestramento. Perché ciò funzioni, i dati esterni devono rimanere aggiornati. I dataset statici non sono sufficienti.
Entrambi gli utilizzi sollevano la stessa domanda pratica: da dove provengono questi dati e sono adeguatamente documentati?
Questo è più importante ora di quanto non lo fosse un anno fa. Gli obblighi dell'EU IA Act per i fornitori di modelli di IA per uso generale sono diventati applicabili il 2 agosto 2025.1 I fornitori devono mantenere la documentazione tecnica e pubblicare un riepilogo del contenuto di addestramento utilizzato per sviluppare i loro modelli. I fornitori DaaS affrontano una crescente pressione commerciale per fornire informazioni sulla provenienza, la licenza e la cronologia degli aggiornamenti insieme ai dati stessi, in modo che i loro clienti possano soddisfare tali requisiti.
Aggiungi come fonte preferitaCome scegliere il miglior software Data as a Service per la tua azienda
Quando si valutano soluzioni software Data as a Service (DaaS) per l'adozione aziendale, gli analisti del settore sottolineano diversi fattori critici che contribuiscono all'idoneità e all'efficacia complessiva della piattaforma in un ambiente aziendale.
1. Definisci le tue esigenze
Prima di iniziare la ricerca di un fornitore di soluzioni dati, è essenziale definire le esigenze specifiche in termini di dati e gli obiettivi aziendali. Identifica il tipo di dati con cui desideri lavorare, comprendi le sfide principali e stabilisci gli obiettivi che intendi raggiungere attraverso le soluzioni dati. Questa chiarezza semplificherà il processo di selezione, consentendoti di identificare le aziende Data-as-a-Service in linea con i tuoi requisiti specifici.
Figura 1. Esempio di dati aziendali forniti da Tracxn
Sebbene alcune aziende DaaS, come Tracxn, forniscano dati aziendali, altre, come Defined.ai, possono vendere dati di addestramento per l'IA.
Figura 2. Esempio di dati di addestramento per l'IA forniti da Defined.ai
Per ulteriori informazioni sui dati di ricerca finanziaria, leggi Piattaforme di ricerca finanziaria basate sull'IA per investitori.
2. Esamina l'esperienza utente
Un altro passaggio importante per decidere il miglior DaaS per la tua azienda è esaminare le esperienze degli utenti. L'esperienza utente e le valutazioni svolgono un ruolo importante nella valutazione dell'usabilità e dell'efficacia complessiva delle soluzioni DaaS. Valutare l'usabilità, le prestazioni e la flessibilità complessiva del software DaaS aiuta a determinare quanto bene si integri con i flussi di lavoro esistenti.
3. Verifica la semplicità e la facilità d'uso del prodotto
Quando si sceglie una soluzione Data as a Service (DaaS), dai priorità alla semplicità, cercando una piattaforma completamente gestita che allevi le preoccupazioni su sistemi, applicazioni e interfacce utente. Un fattore determinante per il miglior DaaS per la tua azienda è scegliere un'interfaccia user-friendly che sia intuitiva e facile da usare per un'ampia gamma di utenti.
4. Valuta il servizio clienti
Un servizio clienti efficace è un fattore cruciale nella scelta della migliore piattaforma DaaS per la tua azienda. Garantisce supporto tecnico tempestivo, aiuta nella personalizzazione e nell'integrazione, fornisce assistenza per formazione e onboarding, risolve i problemi tempestivamente e valorizza il feedback dei clienti per un miglioramento continuo.
Un solido sistema di servizio clienti migliora l'esperienza complessiva di utilizzo del DaaS, offrendo un supporto vitale per un'implementazione senza intoppi e un utilizzo ottimale.
Fornitori DaaS per tipo di dato
I fornitori DaaS tendono a specializzarsi in base al tipo di dati che vendono. Raggruppare il mercato per tipo di dato facilita l'abbinamento di un fornitore a un'esigenza specifica.
Dati web. I fornitori raccolgono informazioni pubbliche dai siti web e le forniscono come dataset pronti all'uso o feed in tempo reale. I dati riguardano elenchi, prezzi, recensioni e altre pagine che cambiano frequentemente.
Dati su aziende e contatti B2B. Questi dati descrivono le aziende e le persone che vi lavorano: firmografici (dimensioni aziendali, settore, ubicazione), titoli di lavoro e dettagli di contatto aziendali. Alcuni fornitori arricchiscono anche i record detenuti da un'azienda, compilando campi mancanti su aziende e contatti, e possono aggiungere profili dei dipendenti e annunci di lavoro.
Dati su startup, finanziamenti e mercati privati. Questi dataset tracciano aziende private, round di finanziamento, valutazioni e attività degli investitori. Analisti e investitori li utilizzano per trovare opportunità e studiare mercati difficili da analizzare attraverso documenti pubblici.
Dati finanziari e di mercato. Questo gruppo fornisce prezzi, dati finanziari aziendali e informazioni sul credito commerciale relativi ad azioni, obbligazioni e altri asset. I team di trading, rischio e ricerca si affidano a questi dati per analisi e reportistica. Leggi anche Piattaforme di ricerca finanziaria basate sull'IA per investitori.
Dati di notizie aziendali. Questi fornitori raccolgono articoli e profili aziendali da molte pubblicazioni in un'unica fonte consultabile. I team li utilizzano per monitorare mercati, concorrenti e aziende specifiche.
Intelligence digitale e web. Questi dati misurano il traffico del sito web, il coinvolgimento dei visitatori e la quota di mercato digitale. I team di marketing e strategia li utilizzano per confrontare la propria portata con quella dei concorrenti.
Dati su consumatori e marketing. Questi dati riguardano dati demografici, interessi e comportamenti di acquisto degli individui. I marketer li utilizzano per creare segmenti di pubblico e campagne mirate.
Dati su consumatori e creditizi. Questi dati riguardano la storia creditizia e l'identità finanziaria. I finanziatori e i team di rischio li utilizzano per decisioni di credito e controlli antifrode.
Dati sulle retribuzioni. Questi dataset contengono benchmark salariali e fasce retributive per ruolo, settore e ubicazione. I team HR li utilizzano per definire le retribuzioni e rimanere competitivi.
Dati sanitari e farmaceutici. Questi dati includono volumi di prescrizioni, cifre di vendita e informazioni cliniche per il settore delle scienze della vita. I dati a livello di paziente sono rigorosamente regolamentati, quindi sono generalmente anonimizzati.
Dati di addestramento per l'IA. Si tratta di dataset curati, spesso etichettati (contrassegnati in modo che un modello possa apprenderne), creati per addestrare e ottimizzare modelli di machine learning. I formati comuni includono dati vocali, testuali e di immagini preparati per un compito specifico.
Dati sul settore non profit. Questi dati riguardano organizzazioni non profit, fondazioni e sovvenzioni, inclusi dati finanziari e documenti pubblici. Ricercatori e finanziatori li utilizzano per studiare il settore e monitorare le attività di sovvenzione.
Che cos'è il Data-as-a-Service (DaaS)?
Il DaaS è un modello basato su cloud che fornisce dati su richiesta tramite connessioni machine-to-machine (M2M) o API. Elimina la necessità di software locale o gestione manuale dei dati.
Esistono due tipi principali di fornitori DaaS:
- Fornitori di dati: Offrono dataset specifici ad altre aziende tramite API.
- Fornitori di tecnologia: Consentono ad altre aziende di offrire i propri dati come servizio.
Il DaaS consente di accedere, integrare e analizzare dati da molte fonti in un unico luogo. Le tecnologie comuni includono:
- Strumenti di modellazione, qualità e trasformazione dei dati
- Sistemi di gestione dei contenuti
- Soluzioni di gestione del ciclo di vita delle informazioni
La maggior parte delle piattaforme DaaS utilizza un prezzo basato sul volume, anche se alcune addebitano in base al tipo di dato o al livello di abbonamento.
FAQ
Come tecnologia utilizzata internamente in un'azienda, la piattaforma data-as-a-Service è una soluzione end-to-end e può essere considerata un abilitatore tra varie fonti di dati e strumenti come reporting self-service, BI, microservizi e applicazioni. Una volta implementata la piattaforma, gli utenti finali possono accedere ai dati in qualsiasi momento utilizzando SQL standard tramite ODBC, JDBC o REST.
Le aziende possono anche utilizzare servizi DaaS esterni per accedere ai dati. Numerose aziende forniscono servizi DaaS tramite semplici API.
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