Top 12+ Empresas de Dados como Serviço

Dados como Serviço (DaaS) é um modelo de nuvem que entrega dados sob demanda, geralmente por assinatura. Permite que uma empresa compre os datasets de que precisa sem coletar e armazenar os dados por conta própria.

Veja as principais empresas de dados como serviço e os tipos de dados que elas fornecem, os principais recursos, como análise de dados, e os benefícios do modelo DaaS:

Top 13 provedores de DaaS

Ranking: Os produtos são classificados pelo total de avaliações, exceto os assinantes dos serviços de benchmarking do AIMultiple, que ficam no topo.

*Os dados foram coletados dos sites dos fornecedores, bem como de plataformas de avaliação.

**Por mês, por usuário. N/A significa que o fornecedor não divulga publicamente seus preços.

Principais recursos dos fornecedores de dados como serviço

As empresas de Dados como Serviço são especializadas em coletar, gerenciar e entregar dados aos usuários, permitindo que eles acessem e utilizem os dados sem a necessidade de infraestrutura de nuvem interna.

As empresas de DaaS oferecem diversas funções, como:

1. Provisionamento de Dados

Os provedores de Dados como Serviço (DaaS) oferecem acesso a uma ampla variedade de datasets, geralmente provenientes de vários canais, como bancos de dados públicos, fontes proprietárias ou agregadores de dados. Isso atende a necessidades específicas de dados que podem ser difíceis de satisfazer de forma independente. Quando uma empresa não dispõe das ferramentas, da experiência ou do acesso direto aos dados de que precisa, um provedor de DaaS cuida da coleta e da entrega.

Esses serviços eliminam as complexidades de permissões e coleta de dados, permitindo que as empresas se concentrem em extrair insights e valor dos datasets adquiridos.

2. Gerenciamento de Dados

As empresas de Dados como Serviço se destacam no gerenciamento de dados ao cuidar do armazenamento, da organização e da manutenção de grandes datasets. Além desses aspectos fundamentais, elas navegam pelo complexo cenário de permissões de dados, garantindo conformidade com as regulamentações e lidando com as nuances dos direitos de acesso aos dados. Isso inclui obter as permissões necessárias e gerenciar os dados de forma alinhada aos requisitos legais.

A plataforma DaaS também lida com os riscos de segurança de dados confidenciais de forma mais eficiente.

3. Análise de Dados

Alguns provedores de DaaS oferecem ferramentas e serviços de análise de dados, permitindo que os usuários extraiam insights dos dados da organização aos quais têm acesso. Isso pode incluir ferramentas de inteligência de negócios, análise preditiva e aprendizado de máquina.

4. Interfaces de Programação de Aplicações (APIs)

As empresas de Dados como Serviço geralmente fornecem APIs que permitem que os usuários integrem dados empresariais diretamente em suas aplicações, fluxos de trabalho ou sistemas. Uma API permite que uma empresa puxe dados diretamente para suas próprias aplicações e fluxos de trabalho. Ela mantém os dados atualizados nos sistemas que os utilizam, sem importações manuais.

5. Escalabilidade

As plataformas DaaS são escaláveis. Uma empresa pode ajustar o uso de dados conforme as necessidades mudam. Essa flexibilidade é particularmente benéfica para empresas com requisitos de dados variáveis. Além disso, diferentemente de outros métodos de coleta de dados, como ferramentas de web scraping, o DaaS elimina a necessidade de uma equipe de TI dedicada para gerenciar o processo de obtenção dos dados necessários.

Esses serviços economizam tempo ao fornecer exatamente os dados de que uma empresa precisa.

6. Modelo Baseado em Assinatura

O DaaS geralmente é oferecido por meio de um modelo baseado em assinatura, permitindo que os usuários paguem pelos serviços de dados que utilizam. As empresas podem negociar com o provedor de DaaS os dados que atendem às suas necessidades, em vez de investir e manter sua própria infraestrutura de dados. Isso permite que os usuários paguem pelos serviços de dados específicos que utilizam e oferece economia de custos.

Benefícios das empresas de Dados como Serviço

O DaaS reduz o custo de aquisição de dados e encurta o tempo para acessá-los. Uma empresa acessa datasets prontos para uso sem precisar construir sistemas de coleta e armazenamento internamente.

1. Armazenamento e entrega eficientes de dados

O DaaS aproveita a infraestrutura de nuvem para armazenar e entregar dados, eliminando a necessidade de as organizações investirem e manterem extensos sistemas internos de armazenamento de dados. Esse serviço poupa as empresas do incômodo de lidar com preocupações como espaço disponível na nuvem.

2. Democratização de dados

O DaaS torna os dados mais fáceis de acessar para equipes não técnicas. Equipes de toda a empresa podem consultar datasets por meio de ferramentas simples e APIs, em vez de encaminhar cada solicitação pela equipe de engenharia de dados.

3. Oportunidades de monetização

O DaaS abre caminhos para que as organizações monetizem seus ativos de dados.

• Monetização direta envolve obter receita vendendo dados a terceiros.
• Monetização indireta é o uso dos dados para extrair insights de negócios valiosos.

Essa abordagem dupla permite que as empresas diversifiquem as fontes de receita e capitalizem o valor intrínseco de seus dados.

4. Manutenção automatizada

As empresas de Dados como Serviço assumem a responsabilidade pela manutenção automatizada de dados, garantindo que os conjuntos de dados permaneçam atuais, precisos e confiáveis. A automação da manutenção aumenta a eficiência dos processos de gerenciamento de dados e também libera recursos dentro das organizações para que se concentrem nas atividades principais do negócio.

5. Serviços personalizados

A abundância de dados disponíveis por meio do DaaS permite que as organizações criem serviços mais personalizados e direcionados. Ao analisar o comportamento e as preferências do consumidor, as empresas podem adaptar estrategicamente suas abordagens de marketing, promovendo maior engajamento e satisfação do cliente.

Entender os históricos e as preferências de compra individuais, por exemplo, permite que as empresas forneçam recomendações personalizadas, criando uma experiência de compra mais personalizada e satisfatória para os clientes.

6. Aquisição de dados com boa relação custo-benefício

O DaaS oferece uma alternativa econômica aos métodos tradicionais de aquisição de dados. Em vez de investir em grandes datasets com informações excessivas, as organizações podem comprar seletivamente os dados específicos de que precisam. Essa abordagem direcionada minimiza os custos associados ao processamento e à análise de dados, tornando as iniciativas orientadas por dados mais econômicas.

Eliminar a necessidade de as organizações investirem e manterem um extenso armazenamento interno de dados também reduz os custos associados a hardware e manutenção.

Desafios do modelo DaaS

Segurança de dados

Como o número de violações de dados aumenta a cada ano, as medidas de segurança cibernética devem ser levadas a sério. Se as medidas de segurança do fornecedor de DaaS não forem suficientes para evitar possíveis violações de dados, sua organização poderá perder milhões e ter sua reputação prejudicada. Antes de decidir por um fornecedor de DaaS, é melhor entender a abordagem dos fornecedores em relação à segurança de dados.

Privacidade de dados

Os dados compartilhados podem incluir informações confidenciais/pessoais. As organizações precisam garantir que as empresas de DaaS estejam fornecendo as medidas necessárias para assegurar a confidencialidade dos dados pessoais.

Higiene dos conjuntos de dados

Quando uma organização trabalha com um fornecedor de DaaS, ela pode combinar seus dados internos com o conjunto de dados do provedor, mas as regras do fornecedor e da organização durante a preparação dos dados podem não coincidir, o que gera dados sujos. As organizações devem garantir que o fornecedor entenda como sincronizar de forma limpa com outros conjuntos de dados.

Como as empresas de dados como serviço ajudam os setores B2B e B2C

As plataformas de Dados como Serviço (DaaS) dão às empresas acesso a dados prontos para uso de várias fontes, como mídias sociais, sistemas corporativos ou bancos de dados públicos. Elas facilitam o uso de dados de alta qualidade e sob demanda pelas empresas, sem a necessidade de gerenciar infraestruturas complexas.

B2B setor

As empresas usam plataformas DaaS para melhorar seus dados e tomar melhores decisões. Essas plataformas ajudam com:

• Segmentação de mercado: ao adicionar dados firmográficos, como tamanho da empresa, rodadas de financiamento e abertura de novas filiais.
• Insights em tempo real: por meio de atualizações automáticas de registros públicos e bancos de dados verificados.
• Melhores análises: ao combinar diferentes fontes de dados para previsões e planejamento estratégico mais precisos.

Setor B2C

Nos mercados de consumo, as ferramentas DaaS ajudam as empresas a entender e engajar melhor os clientes.

• Elas fornecem insights novos e oportunos que melhoram a personalização e a experiência do cliente.
• Os profissionais de marketing as usam para refinar a segmentação, melhorar o engajamento e criar interações mais significativas com os clientes.

DaaS como fonte de dados de treinamento de IA

Treinar e fazer o fine-tuning de um modelo de IA exige datasets grandes, limpos e rotulados. Para a maioria das organizações, criar esse dataset internamente leva tempo demais e custa caro. As plataformas DaaS se tornaram uma alternativa prática. Elas atendem a duas necessidades distintas.

• Dados de treinamento e fine-tuning: Alguns provedores fornecem datasets curados e pré-rotulados para domínios específicos: documentos jurídicos, registros financeiros e dados de saúde. Os datasets de saúde geralmente são anônimos ou sintéticos, em vez de registros brutos de pacientes, uma vez que esses dados são rigidamente regulamentados.
• Dados de recuperação: Muitos provedores de DaaS agora oferecem feeds de dados continuamente atualizados para pipelines de RAG. RAG (Retrieval Augmented Generation) é um método no qual um modelo de IA busca dados externos novos no momento em que uma pergunta é feita, em vez de depender do que aprendeu durante o treinamento. Para que isso funcione, os dados externos precisam permanecer atuais. Datasets estáticos não são suficientes.

Ambos os usos levantam a mesma questão prática: de onde vieram esses dados e eles estão devidamente documentados?

Isso é mais importante agora do que era há um ano. As obrigações da Lei de IA da UE para provedores de modelos de IA de uso geral tornaram-se aplicáveis em 2 de agosto de 2025.¹ Os provedores devem manter documentação técnica e publicar um resumo do conteúdo de treinamento usado para desenvolver seus modelos. Os fornecedores de DaaS enfrentam crescente pressão comercial para fornecer informações de proveniência, licenciamento e histórico de atualizações junto com os próprios dados, para que seus clientes possam atender a esses requisitos.

Como escolher o melhor software de Dados como Serviço para sua empresa

Ao avaliar soluções de software de Dados como Serviço (DaaS) para adoção empresarial, analistas do setor enfatizam vários fatores críticos que contribuem para a adequação e a eficácia gerais da plataforma em um ambiente de negócios.

1. Defina suas necessidades

Antes de iniciar a busca por um provedor de soluções de dados, é essencial definir suas necessidades específicas de dados e seus objetivos de negócios. Identifique o tipo de dados com o qual deseja trabalhar, entenda os principais desafios e estabeleça os objetivos que você pretende alcançar com as soluções de dados. Essa clareza simplificará o processo de seleção, permitindo que você identifique empresas de Dados como Serviço alinhadas aos seus requisitos exclusivos.

Figura 1. Exemplo de dados empresariais fornecidos pela Tracxn

Embora algumas empresas de DaaS, como a Tracxn, forneçam dados empresariais, outras, como a Defined.ai, podem vender dados de treinamento para IA.

Figura 2. Exemplo de dados de treinamento de IA fornecidos pela Defined.ai

Para mais informações sobre dados de pesquisa financeira, leia Plataformas de pesquisa financeira com IA para investidores.

2. Avalie a experiência do usuário

Outra etapa importante para decidir o melhor DaaS para sua empresa é analisar as experiências do usuário. A experiência do usuário e as avaliações desempenham um papel importante na avaliação da usabilidade e eficácia gerais das soluções DaaS. Avaliar a usabilidade, o desempenho e a flexibilidade gerais do software DaaS ajuda a determinar o quão bem ele se integra aos seus fluxos de trabalho existentes.

3. Verifique a simplicidade e a facilidade de uso do produto

Ao escolher uma solução de Dados como Serviço (DaaS), priorize a simplicidade, buscando uma plataforma totalmente gerenciada que reduza as preocupações com sistemas, aplicações e interfaces de usuário. Um fator determinante para escolher o melhor DaaS para sua empresa é optar por uma interface amigável, intuitiva e fácil de usar para diversos perfis de usuários.

4. Avalie o atendimento ao cliente

Um atendimento ao cliente eficaz é um fator crucial ao decidir a melhor plataforma DaaS para sua empresa. Ele garante suporte técnico oportuno, auxilia na personalização e integração, oferece treinamento e assistência na integração, resolve problemas rapidamente e valoriza o feedback do cliente para melhoria contínua.

Um sistema sólido de atendimento ao cliente melhora a experiência geral de uso do DaaS, oferecendo suporte vital para uma implementação perfeita e utilização ideal.

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Provedores de DaaS por tipo de dado

Os provedores de DaaS tendem a se especializar pelo tipo de dado que vendem. Agrupar o mercado por tipo de dado facilita combinar um provedor a uma necessidade específica.

Dados da web. Os provedores coletam informações públicas de sites e as entregam como datasets prontos para uso ou feeds ao vivo. Os dados abrangem listagens, preços, avaliações e outras páginas que mudam com frequência.

B2B dados de empresas e contatos. Esses dados descrevem empresas e as pessoas que trabalham nelas: firmográficos (tamanho da empresa, setor, localização), cargos e detalhes de contato comercial. Alguns provedores também enriquecem registros que uma empresa possui, preenchendo campos ausentes de empresas e contatos, e podem adicionar perfis de funcionários e vagas de emprego.

Dados de startups, financiamento e mercado privado. Esses datasets rastreiam empresas privadas, rodadas de financiamento, avaliações e atividade de investidores. Analistas e investidores os usam para encontrar negócios e estudar mercados difíceis de pesquisar a partir de registros públicos.

Dados financeiros e de mercado. Esse grupo fornece preços, dados financeiros de empresas e informações de crédito empresarial sobre ações, títulos e outros ativos. As equipes de negociação, risco e pesquisa dependem deles para análise e relatórios. Leia também Plataformas de pesquisa financeira com IA para investidores.

Dados de notícias de negócios. Esses provedores reúnem artigos e perfis de empresas de várias publicações em uma única fonte pesquisável. As equipes os usam para acompanhar mercados, concorrentes e empresas específicas.

Inteligência digital e da web. Esses dados medem o tráfego do site, o engajamento dos visitantes e a participação de mercado digital. As equipes de marketing e estratégia os usam para comparar seu alcance com o dos concorrentes.

Dados de consumo e marketing. Esses dados abrangem dados demográficos, interesses e comportamento de compra de indivíduos. Os profissionais de marketing os usam para criar segmentos de público e direcionar campanhas.

Dados de consumo e crédito. Esses dados abrangem histórico de crédito e identidade financeira. Credores e equipes de risco os usam para decisões de crédito e verificações de fraude.

Dados de remuneração. Esses datasets contêm referências salariais e faixas de remuneração por cargo, setor e localização. As equipes de RH os usam para definir salários e se manter competitivas.

Dados de saúde e farmacêuticos. Esses dados incluem volumes de prescrição, números de vendas e informações clínicas para o setor de ciências da vida. Os registros em nível de paciente são rigidamente regulamentados, portanto os dados geralmente são anônimos.

Dados de treinamento de IA. São datasets curados, geralmente rotulados (etiquetados para que um modelo possa aprender com eles), criados para treinar e fazer o fine-tuning de modelos de aprendizado de máquina. Os formatos comuns incluem dados de fala, texto e imagem preparados para uma tarefa definida.

Dados de organizações sem fins lucrativos. Esses dados abrangem organizações sem fins lucrativos, fundações e subsídios, incluindo finanças e registros públicos. Pesquisadores e financiadores os usam para estudar o setor e acompanhar atividades de concessão de subsídios.

O que é Dados como Serviço (DaaS)?

O DaaS é um modelo baseado em nuvem que entrega dados sob demanda por meio de conexões máquina a máquina (M2M) ou APIs. Ele elimina a necessidade de software local ou gerenciamento manual de dados.

Existem dois tipos principais de provedores de DaaS:

• Provedores de dados: Oferecem datasets específicos a outras empresas por meio de APIs.
• Provedores de tecnologia: Permitem que outras empresas entreguem seus próprios dados como serviço.

O DaaS possibilita acessar, integrar e analisar dados de várias fontes em um só lugar. As tecnologias comuns incluem:

• Ferramentas de modelagem, qualidade e transformação de dados
• Sistemas de gerenciamento de conteúdo
• Soluções de gerenciamento do ciclo de vida da informação

A maioria das plataformas DaaS usa preços baseados em volume, embora algumas cobrem com base no tipo de dado ou no nível de assinatura.

Perguntas frequentes

Cite esta pesquisa

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

5 atualizações

20262025

1. 1 jul

   Adicionada uma seção que lista provedores de DaaS por tipo de dado.

2. 9 jun

   Adicionadas duas figuras com dados de exemplo da Tracxn e da Defined.ai na seção "Define your needs".

3. 8 jun

   Adicionada a seção "DaaS como fonte de dados de treinamento de IA" abrangendo treinamento, ajuste fino, dados de recuperação RAG e requisitos de proveniência do Regulamento de IA da UE.

4. 27 jan

   Adicionadas FAQs ao final do artigo.

Links de referência

1.

AI Act | Shaping Europe’s digital future

Cem Dilmegani

Analista Principal

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Cem é o analista principal da AIMultiple desde 2017.

O trabalho de Cem na AIMultiple foi citado por publicações globais líderes, incluindo Business Insider, Forbes, Morning Brew e Washington Post, por empresas globais como Deloitte e HPE, ONGs como o World Economic Forum e organizações supranacionais como a European Commission. [1], [2], [3], [4], [5]

Ao longo de sua carreira, Cem atuou como consultor de tecnologia, comprador de tecnologia e empreendedor de tecnologia. Ele aconselhou empresas sobre suas decisões de tecnologia na McKinsey & Company e na Altman Solon por mais de uma década. Ele também publicou um relatório da McKinsey sobre digitalização.

Ele liderou a estratégia de tecnologia e as compras de uma operadora de telecomunicações, reportando-se ao CEO. Ele também liderou o crescimento comercial da empresa de deep tech Hypatos, que atingiu uma receita recorrente anual de 7 dígitos e uma avaliação de 9 dígitos partindo do zero em 2 anos. O trabalho de Cem na Hypatos foi coberto por publicações de tecnologia líderes como TechCrunch e Business Insider.

Cem fala regularmente em conferências internacionais de tecnologia. Ele se formou como engenheiro da computação pela Bogazici University e possui um MBA pela Columbia Business School.

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Pesquisado por

Ezgi Arslan, PhD.

Analista da Indústria

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Ezgi possui um doutorado em Administração de Empresas com especialização em finanças e atua como Analista da Indústria na AIMultiple. Ela conduz pesquisas e insights na interseção entre tecnologia e negócios, com experiência em sustentabilidade, análise de pesquisas e de sentimento, aplicações de agentes de IA em finanças, otimização de mecanismos de resposta, gerenciamento de firewall e tecnologias de compras.

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