Le migliori 12+ aziende di 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 migliori 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:

I migliori 13 fornitori DaaS

Classifica: I prodotti sono classificati in base al numero totale di recensioni, ad eccezione degli abbonati ai servizi di benchmarking di AIMultiple, che sono 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 comunica pubblicamente i propri prezzi.

Caratteristiche principali dei fornitori di Data as a Service

Le aziende di Data as a Service sono specializzate nella raccolta, gestione e consegna dei dati agli utenti, consentendo loro di accedere e utilizzare i dati senza la necessità di un'infrastruttura cloud interna.

Le aziende DaaS offrono diverse funzioni, tra cui:

1. Fornitura dei dati

I fornitori di Data as a Service (DaaS) offrono accesso a una vasta gamma di dataset, spesso provenienti da diversi canali come database pubblici, fonti proprietarie o aggregatori di dati. Ciò risponde a esigenze di dati specifiche che possono 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 alle autorizzazioni e alla raccolta dei dati, consentendo alle aziende di concentrarsi sull'estrazione di approfondimenti e valore dai dataset acquisiti.

2. Gestione dei dati

Le aziende di Data as a Service eccellono nella gestione dei dati occupandosi di archiviazione, organizzazione e manutenzione di grandi dataset. Oltre a questi aspetti fondamentali, si muovono nel complesso panorama delle autorizzazioni sui dati, garantendo la conformità alle normative e affrontando le sfumature dei diritti di accesso ai dati. Ciò include l'ottenimento delle autorizzazioni necessarie e la gestione dei dati in modo conforme ai requisiti legali.

Le piattaforme DaaS gestiscono inoltre i rischi di 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 approfondimenti dai dati dell'organizzazione a cui accedono. Ciò può includere strumenti di business intelligence, analisi predittiva e machine learning.

4. Interfacce di programmazione delle applicazioni (APIs)

Le aziende di Data as a Service forniscono spesso 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 inserire i dati direttamente nelle proprie applicazioni e flussi di lavoro. Mantiene i dati aggiornati nei sistemi che li utilizzano, senza importazioni manuali.

5. Scalabilità

Le piattaforme DaaS sono scalabili. Un'azienda può adattare l'utilizzo dei dati al variare delle esigenze. Questa flessibilità è particolarmente vantaggiosa per le aziende con requisiti di dati mutevoli. Inoltre, a differenza di altri metodi di raccolta dati come gli strumenti di web scraping, 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

DaaS è tipicamente 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 i dati più adatti alle loro esigenze, invece di investire e mantenere una propria infrastruttura di dati. Ciò consente agli utenti di pagare per i servizi di dati specifici che utilizzano e offre un risparmio sui costi.

Vantaggi delle aziende di Data as a Service

DaaS riduce il costo di acquisizione dei dati e accorcia i tempi di accesso. Un'azienda accede a dataset pronti all'uso senza costruire internamente sistemi di raccolta e archiviazione.

1. Archiviazione e consegna efficiente dei dati

DaaS sfrutta l'infrastruttura cloud per archiviare e fornire dati, eliminando la necessità per le organizzazioni di investire e mantenere estesi sistemi interni di archiviazione dei dati. Questo servizio evita alle aziende la seccatura di doversi occupare di aspetti come lo spazio cloud disponibile.

2. Democratizzazione dei dati

DaaS rende i dati più accessibili al personale non tecnico. I team di tutta l'azienda possono interrogare i dataset tramite semplici strumenti e API, invece di instradare ogni richiesta attraverso un team di data engineering.

3. Opportunità di monetizzazione

DaaS apre strade alle organizzazioni per monetizzare i propri asset di dati.

• Monetizzazione diretta implica generare ricavi vendendo dati a terzi.
• Monetizzazione indiretta consiste nell'utilizzo dei dati per estrarre preziose informazioni aziendali.

Questo duplice approccio consente alle aziende di diversificare i flussi di ricavi e 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 inoltre risorse all'interno delle organizzazioni per concentrarsi sulle attività aziendali principali.

5. Servizi personalizzati

L'abbondanza di dati disponibili tramite 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, ad esempio, la cronologia degli acquisti e le preferenze individuali consente alle aziende di fornire raccomandazioni personalizzate, creando un'esperienza di acquisto più personalizzata e soddisfacente per i clienti.

6. Acquisizione dati conveniente

DaaS offre un'alternativa conveniente ai metodi tradizionali di acquisizione dei 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 basate sui dati più convenienti.

Eliminare la necessità per le organizzazioni di investire e mantenere estesi sistemi interni di archiviazione dei dati 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 cybersecurity devono essere prese seriamente. Se le misure di sicurezza del fornitore DaaS non sono sufficienti a prevenire potenziali violazioni dei dati, la tua organizzazione potrebbe perdere milioni e vedere danneggiata la propria reputazione. Prima di scegliere un fornitore DaaS, è meglio comprendere l'approccio dei fornitori alla sicurezza dei dati.

Privacy dei dati

I dati condivisi possono includere informazioni riservate/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 lavora con un fornitore DaaS, può combinare i propri dati interni con il dataset del fornitore, ma l'insieme di regole del fornitore e dell'organizzazione durante la preparazione dei dati potrebbe non coincidere e ciò porta a dati sporchi. Le organizzazioni dovrebbero 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) danno alle aziende accesso a dati pronti all'uso provenienti da molte fonti, come social media, sistemi aziendali o database pubblici. Rendono più facile per le aziende utilizzare dati di alta qualità e on-demand senza gestire infrastrutture complesse.

B2B settore

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 nuove aperture di filiali.
• Approfondimenti in tempo reale: attraverso 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 approfondimenti freschi e tempestivi che migliorano la personalizzazione e l'esperienza del cliente.
• I marketer li utilizzano per perfezionare 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 ampi, 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 di addestramento e fine-tuning: Alcuni fornitori offrono dataset curati e pre-etichettati per domini specifici: documenti legali, documenti finanziari e dati sanitari. I dataset sanitari sono in genere anonimizzati o sintetici piuttosto che cartelle cliniche grezze, data la rigida regolamentazione di tali dati.
• Dati di retrieval: Molti fornitori DaaS offrono ora feed di dati aggiornati continuamente per pipeline RAG. RAG (generazione aumentata da recupero) è un metodo in cui un modello di IA recupera dati esterni freschi nel momento in cui viene posta una domanda, invece di basarsi su ciò che ha appreso durante l'addestramento. Affinché funzioni, i dati esterni devono rimanere aggiornati. I dataset statici non sono sufficienti.

Entrambi gli usi sollevano la stessa domanda pratica: da dove provengono questi dati e sono adeguatamente documentati?

Questo conta più ora di un anno fa. Gli obblighi dell'IA Act dell'UE per i fornitori di modelli di IA per scopi generali sono diventati applicabili il 2 agosto 2025.¹ I fornitori devono mantenere la documentazione tecnica e pubblicare una sintesi dei contenuti di addestramento utilizzati per sviluppare i loro modelli. I fornitori DaaS sono sottoposti a una crescente pressione commerciale per fornire informazioni su provenienza, licenze e cronologia degli aggiornamenti insieme ai dati stessi, così che i loro clienti possano soddisfare tali requisiti.

Come 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 di 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 tue esigenze di dati specifiche e gli obiettivi aziendali. Identifica il tipo di dati con cui vuoi lavorare, comprendi le sfide principali e stabilisci gli obiettivi che intendi raggiungere tramite 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 con IA per investitori.

2. Esamina l'esperienza utente

Un altro passo importante per decidere il miglior DaaS per la tua azienda è esaminare le esperienze degli utenti. L'esperienza utente e le valutazioni giocano un ruolo importante nella valutazione dell'usabilità complessiva e dell'efficacia delle soluzioni DaaS. Valutare usabilità complessiva, prestazioni e flessibilità del software DaaS aiuta a determinare quanto bene si integra con i flussi di lavoro esistenti.

3. Verifica la semplicità e la facilità d'uso del prodotto

Quando scegli 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 che determina il miglior DaaS per la tua azienda è scegliere un'interfaccia user-friendly 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 prontamente i problemi e valorizza il feedback dei clienti per il miglioramento continuo.

Un solido sistema di servizio clienti migliora l'esperienza complessiva di utilizzo di DaaS, offrendo un supporto fondamentale per un'implementazione fluida e un utilizzo ottimale.

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Fornitori DaaS per tipo di dati

I fornitori DaaS tendono a specializzarsi in base al tipo di dati che vendono. Raggruppare il mercato per tipo di dati rende più facile abbinare 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 live. I dati coprono inserzioni, prezzi, recensioni e altre pagine che cambiano spesso.

B2B dati di aziende e contatti. Questi dati descrivono le aziende e le persone che vi lavorano: dati firmografici (dimensioni aziendali, settore, sede), titoli di lavoro e recapiti aziendali. Alcuni fornitori arricchiscono anche i record in possesso di un'azienda, compilando campi mancanti su aziende e contatti, e possono aggiungere profili dei dipendenti e offerte 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 ricercare tramite documenti pubblici.

Dati finanziari e di mercato. Questo gruppo fornisce prezzi, dati finanziari aziendali e informazioni sul credito commerciale su azioni, obbligazioni e altri asset. I team di trading, rischio e ricerca vi fanno affidamento per analisi e report. Leggi anche Piattaforme di ricerca finanziaria con IA per investitori.

Dati di notizie economiche. Questi fornitori raccolgono articoli e profili aziendali da molte pubblicazioni in un'unica fonte ricercabile. 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 coprono dati demografici, interessi e comportamento d'acquisto delle persone. I marketer li utilizzano per creare segmenti di pubblico e campagne mirate.

Dati su consumatori e credito. Questi dati coprono la storia creditizia e l'identità finanziaria. I finanziatori e i team di rischio li utilizzano per decisioni sul credito e controlli antifrode.

Dati sulle retribuzioni. Questi dataset contengono benchmark salariali e fasce retributive per ruolo, settore e sede. I team HR li utilizzano per definire le retribuzioni e restare competitivi.

Dati sanitari e farmaceutici. Questi dati includono volumi di prescrizioni, dati di vendita e informazioni cliniche per il settore delle scienze della vita. I record a livello di paziente sono rigorosamente regolamentati, quindi i dati sono generalmente anonimizzati.

Dati di addestramento per l'IA. Si tratta di dataset curati, spesso etichettati (tagged in modo che un modello possa apprenderne), creati per addestrare e fare il fine-tuning di modelli di machine learning. I formati comuni includono dati vocali, testuali e immagini preparati per un compito specifico.

Dati sulle organizzazioni non profit. Questi dati coprono 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 finanziamento.

Che cos'è il Data-as-a-Service (DaaS)?

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 APIs.
• Fornitori di tecnologia: Consentono ad altre aziende di fornire i propri dati come servizio.

DaaS rende possibile 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 per la gestione del ciclo di vita delle informazioni

La maggior parte delle piattaforme DaaS utilizza prezzi basati sul volume, sebbene alcune addebitino in base al tipo di dati o al livello di abbonamento.

FAQ

Cita questa ricerca

Scegli il formato adatto a dove pubblicherai. Incollare la versione con link nel tuo CMS preserva il backlink.

@misc{dilmegani2026,
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}

Registro delle modifiche

5 aggiornamenti

20262025

1. 1 lug

   Aggiunta una sezione che elenca i fornitori DaaS per tipo di dati.

2. 9 giu

   Aggiunte due figure con dati di esempio di Tracxn e Defined.ai nella sezione "Define your needs".

3. 8 giu

   Aggiunta la sezione "DaaS come fonte di dati di addestramento per l'IA" su addestramento, messa a punto, dati di recupero RAG e requisiti di provenienza dell'AI Act UE.

4. 27 gen

   Aggiunte le FAQ alla fine dell'articolo.

Collegamenti di riferimento

1.

AI Act | Shaping Europe’s digital future

Cem Dilmegani

Analista principale

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Cem è analista principale presso AIMultiple dal 2017.

Il lavoro di Cem presso AIMultiple è stato citato da importanti testate internazionali tra cui Business Insider, Forbes, Morning Brew e Washington Post, da aziende globali come Deloitte e HPE, da ONG come il World Economic Forum e da organizzazioni sovranazionali come la Commissione europea. [1], [2], [3], [4], [5]

Nel corso della sua carriera, Cem ha lavorato come consulente tecnologico, acquirente tecnologico e imprenditore tecnologico. Ha consigliato le aziende sulle loro decisioni tecnologiche presso McKinsey & Company e Altman Solon per più di un decennio. Ha inoltre pubblicato un report McKinsey sulla digitalizzazione.

Ha guidato la strategia tecnologica e gli approvvigionamenti di una società di telecomunicazioni rispondendo direttamente al CEO. Ha inoltre guidato la crescita commerciale dell'azienda deep tech Hypatos, che ha raggiunto ricavi ricorrenti annuali a 7 cifre e una valutazione a 9 cifre partendo da zero in 2 anni. Il lavoro di Cem in Hypatos è stato ripreso da importanti testate tecnologiche come TechCrunch e Business Insider.

Cem interviene regolarmente a conferenze tecnologiche internazionali. Si è laureato come ingegnere informatico presso l'Università di Bogazici e possiede un MBA della Columbia Business School.

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Ricercato da

Ezgi Arslan, PhD.

Analista di settore

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Ezgi ha conseguito un PhD in Economia aziendale con specializzazione in finanza e ricopre il ruolo di analista di settore presso AIMultiple. Conduce ricerche e approfondimenti all'intersezione tra tecnologia e business, con competenze che spaziano dalla sostenibilità alle indagini e all'analisi del sentiment, dalle applicazioni di agenti IA nella finanza all'ottimizzazione dei motori di risposta, dalla gestione dei firewall alle tecnologie di procurement.

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