Los mejores proveedores de datos alternativos de 2026: comparación completa

En esta entrada del blog aprenderás:

• Qué son los datos alternativos y por qué son tan importantes, especialmente en el ámbito financiero.
• Los principales tipos de datos alternativos, con ejemplos.
• Una lista de los principales proveedores de datos alternativos disponibles actualmente en el mercado.
• Una tabla resumen para una comparación rápida de un vistazo.

¡Empecemos!

Qué son los datos alternativos y por qué son importantes

Los datos alternativos, también conocidos como «alt data», se refieren a la información obtenida de canales no tradicionales, como el scraping web, el uso de aplicaciones, la opinión social, la geolocalización, las encuestas, el análisis de la fuerza laboral y las imágenes satelitales o aéreas, entre otros.

Lo que hace que los datos alternativos sean especialmente valiosos es su actualidad, granularidad y señal del mundo real. Reflejan lo que está sucediendo en este momento, en lugar de ser en gran medida retrospectivos y autodeclarados (como es el caso de la mayoría de las fuentes de datos tradicionales, como los estados financieros).

En concreto, los datos alternativos pueden revelar indicadores tempranos de crecimiento, declive o cambio estructural. Por ejemplo, los picos en el tráfico web, la actividad de contratación o el gasto con tarjetas de crédito pueden presagiar cambios en los ingresos mucho antes de que aparezcan en los informes financieros.

Como resultado, este tipo de datos ayuda a las empresas, a los investigadores de mercado y a los inversores a construir una imagen más completa de la actividad económica. Así, los fondos de cobertura, los gestores de activos, las empresas de capital privado, los economistas, los responsables políticos y los consultores aprovechan los datos alternativos para la investigación de inversiones, la diligencia debida, la evaluación del tamaño del mercado, el análisis de la competencia, la supervisión de riesgos y muchas otras razones.

Datos «alternativos»: tipos y ejemplos

Los datos alternativos abarcan múltiples tipos de datos, cada uno de los cuales tiene diferentes propósitos y casos de uso. Analicemos las categorías más importantes, junto con ejemplos prácticos y aplicaciones sugeridas.

Datos sobre transacciones y gasto de los consumidores

Los datos de transacciones capturan el comportamiento actual de los consumidores a través de las transacciones con tarjetas de crédito y débito, los sistemas de punto de venta y las plataformas de pago digital. Dado que reflejan las compras reales, son una de las fuentes de datos alternativos más fiables para realizar un seguimiento de la demanda y el rendimiento de las empresas casi en tiempo real.

Casos de uso comunes:

• Previsión de ingresos y ventas.
• Estimación de la cuota de mercado.
• Análisis de la demanda de los consumidores por región o categoría.
• Detección temprana del crecimiento o la desaceleración.

Ejemplo: datos agregados de tarjetas de crédito que muestran un aumento del gasto en una cadena minorista semanas antes de que se publiquen los resultados.

Datos extraídos de scraping web

Estos datos se recopilan directamente de sitios web, mercados y portales en línea mediante Scraping web. Incluyen listados de productos, precios, disponibilidad, reseñas, ofertas de empleo, información sobre empresas y mucho más.

Casos de uso habituales:

• Inteligencia de precios y fijación dinámica de precios.
• Seguimiento de la disponibilidad y la variedad de productos.
• Análisis del mercado laboral y de la contratación.
• Inteligencia competitiva.

Ejemplo: Recopilar diariamente los listados de comercio electrónico para supervisar los cambios en los precios de la competencia y los niveles de existencias.

Redes sociales y datos sobre opiniones en línea

Los datos sociales recogen el contenido generado por los usuarios, las menciones, las reseñas y la opinión en las redes sociales, los foros y las plataformas de reseñas.

Casos de uso habituales:

• Análisis de la percepción y la opinión sobre la marca.
• Seguimiento del lanzamiento de productos.
• Gestión de crisis y reputación.
• Medición del impacto de los influencers.

Ejemplo: Detectar un aumento en el sentimiento negativo en X y Reddit tras una interrupción del servicio del producto.

Datos sobre el tráfico web y la interacción digital

Esta categoría de datos alternativos se centra en cómo interactúan los usuarios con los sitios web y las plataformas digitales, incluyendo visitas, duración de las sesiones, fuentes de referencia y métricas de interacción.

Casos de uso habituales:

• Seguimiento de la demanda y el interés.
• Análisis del rendimiento de la comercialización.
• Medición de la eficacia de los canales.
• Detección temprana de señales de ingresos.

Ejemplo: aumento del tráfico orgánico a una página de precios de SaaS, lo que indica un aumento de la intención de compra.

Datos sobre la plantilla, la contratación y el flujo de talento

Los datos sobre la plantilla abarcan las ofertas de empleo, la velocidad de contratación, los movimientos de los empleados y los cambios organizativos, lo que ofrece señales tempranas de la expansión o contracción del negocio.

Casos de uso habituales:

• Evaluación del crecimiento de la empresa.
• Análisis de la demanda de habilidades en el sector.
• Fusiones y adquisiciones (M&A) y diligencia debida de capital privado.
• Seguimiento del ciclo económico.

Ejemplo: un aumento en las ofertas de empleo relacionadas con la ciencia de datos que indica una inversión en capacidades de IA.

Datos públicos, gubernamentales y normativos

Este tipo de datos alternativos incluye patentes, contratos gubernamentales, datos comerciales, permisos, documentos normativos y registros judiciales que revelan tendencias estructurales y políticas a largo plazo.

Casos de uso habituales:

• Seguimiento de la innovación y la I+D.
• Análisis de la cadena de suministro y del comercio.
• Evaluación de riesgos normativos.
• Evaluación del impacto de las políticas.

Ejemplo: El aumento de las solicitudes de patentes demuestra una mayor inversión en tecnologías de energía renovable.

Datos satelitales, aéreos y geoespaciales

Los datos geoespaciales agregan imágenes satelitales, fotos aéreas e inteligencia de ubicación para ayudarle a supervisar la actividad del mundo físico que no se puede capturar solo con datos digitales.

Casos de uso habituales:

• Supervisión de la cadena de suministro y la logística.
• Estimación del tráfico peatonal en comercios minoristas.
• Seguimiento de la producción industrial.
• Análisis de energía y materias primas.

Ejemplo: análisis de la ocupación de los aparcamientos para estimar el rendimiento de las tiendas minoristas.

Datos sobre el uso de aplicaciones móviles y el comportamiento digital

Los datos de uso de aplicaciones registran las descargas, los usuarios activos, la retención y el comportamiento dentro de las aplicaciones móviles y de escritorio, lo que proporciona información sobre los negocios nativos digitales.

Casos de uso habituales:

• Análisis del crecimiento y la pérdida de usuarios.
• Seguimiento de la adopción de funciones.
• Comparativa con la competencia.
• Previsión de ingresos por suscripciones.

Ejemplo: Crecimiento sostenido de los usuarios activos diarios de una aplicación fintech por delante del crecimiento de los ingresos reportados.

Datos de geolocalización y movilidad

Contiene datos anónimos de ubicación y movimiento procedentes de dispositivos móviles, vehículos y sensores IoT.

Casos de uso habituales:

• Análisis del tráfico peatonal y de las visitas a tiendas.
• Planificación de la movilidad urbana y el transporte.
• Análisis de áreas comerciales y zonas de influencia.
• Medición del impacto de eventos.

Ejemplo: medición de los cambios en las visitas a los centros comerciales antes y después de la apertura de una tienda importante.

Datos de encuestas, paneles e investigaciones de consumo

Los datos de encuestas y paneles proporcionan información directa sobre las preferencias, expectativas e intenciones de los consumidores a través de cuestionarios estructurados y estudios longitudinales.

Casos de uso habituales:

• Previsión de la demanda y dimensionamiento del mercado.
• Medición del conocimiento de la marca.
• Validación de la adecuación del producto al mercado.
• Análisis de políticas y del sentimiento económico.

Ejemplo: encuestas a consumidores que muestran una disminución de la intención de comprar artículos de lujo durante los periodos inflacionistas.

Los 12 principales proveedores de datos alternativos y empresas de análisis

Descubra los principales proveedores de datos alternativos y empresas de análisis, cada uno de ellos presentado brevemente con un resumen de sus principales puntos fuertes.

Bright Data

Bright Data comenzó como proveedor de Proxy y desde entonces ha evolucionado hasta convertirse en una plataforma de datos web líder. En la actualidad, ofrece conjuntos de datos recopilados previamente, una infraestructura de scraping web escalable y soluciones de análisis que proporcionan información útil.

La plataforma combina conjuntos de datos estructurados que se actualizan continuamente y servicios de adquisición de datos personalizados con herramientas de scraping y soluciones de proxy. Le da acceso a datos actualizados continuamente de más de 120 dominios. Además, puede extraer directamente cualquier fuente web, accediendo a los datos más actualizados precisamente cuando los necesita.

Además, Bright Data ofrece Bright Insights, una solución de análisis de datos que transforma los datos web sin procesar en información y recomendaciones preparadas para la IA. Admite casos de uso como el análisis de precios, la optimización de surtidos, el seguimiento de la cuota de mercado, la evaluación comparativa de la competencia y otros.

Su infraestructura de scraping y Proxy de nivel empresarial, sus ricos conjuntos de datos que contienen miles de millones de registros con opciones de entrega flexibles y sus capacidades de análisis avanzadas hacen de Bright Data el mejor proveedor de datos alternativos.

Puntos fuertes:

• Combina enormes conjuntos de datos preconstruidos con scraping web personalizado para ofrecer la máxima flexibilidad y cobertura.
• Conjuntos de datos y scrapers listos para usar que cubren más de 120 dominios importantes, incluidos el comercio electrónico, las redes sociales, las noticias, las finanzas y mucho más.
• Acceso a más de 150 millones de IP Proxy en 195 países para eludir las restricciones geográficas y lograr una alta escalabilidad.
• Formatos de datos estructurados y limpios optimizados para IA, LLM, chatbots y flujos de trabajo agenticos.
• Bright Insights transforma los datos sin procesar en recomendaciones basadas en IA, lo que aumenta los márgenes y orienta las decisiones de precios.
• API SERP para obtener información de Google, Bing, DuckDuckGo, Yandex y otros motores de búsqueda.
• Los canales de entrega de datos automatizados se integran con Snowflake, AWS, GCP, Azure y Databricks para flujos de trabajo fluidos.
• Infraestructura de scraping escalable que gestiona solicitudes simultáneas ilimitadas.
• SoluciónAPI de archivo web para acceder a petabytes de datos web validados, históricos y enriquecidos para su análisis longitudinal.
• El soporte técnico especializado 24/7 garantiza el tiempo de actividad, la resolución de problemas y la asistencia profesional para los canales de datos críticos.

FactSet

FactSet ofrece soluciones de datos alternativos que integran conjuntos de datos no tradicionales en el análisis de inversiones y empresas. La empresa agrega más de 60 conjuntos de datos, entre los que se incluyen métricas ESG, exposición geográfica de los ingresos, relaciones de la cadena de suministro, clasificaciones industriales, capital intelectual, sentimiento y datos de envíos.

Estos conjuntos de datos ayudan a los inversores, analistas y equipos corporativos a identificar oportunidades de inversión, evaluar el rendimiento de las empresas, supervisar las tendencias del mercado y mejorar la toma de decisiones con información basada en el aprendizaje automático. FactSet también admite la automatización de flujos de trabajo y el análisis programático de datos.

Puntos fuertes:

• Acceso a una amplia variedad de más de 60 conjuntos de datos alternativos a nivel mundial.
• Cobertura de datos ESG, exposición de ingresos, cadenas de suministro y sentimiento.
• Integración de análisis de IA y ML para obtener información más completa.
• Entorno abierto y programático para flujos de trabajo y análisis automatizados.
• Integrador de confianza de múltiples proveedores de datos alternativos externos.

AlphaSense

AlphaSense es una plataforma de inteligencia de mercado y datos alternativos que agrega y analiza datos no tradicionales para respaldar la toma de decisiones corporativas y de inversión. En particular, da acceso a conjuntos de datos alternativos, incluyendo transcripciones de llamadas de expertos, datos de opinión, información sobre patentes y otros datos generados por individuos, empresas y sensores.

La empresa se basa en la búsqueda y el análisis impulsados por la IA para extraer información de dichos Conjuntos de datos. Esto abre la puerta a escenarios como la diligencia debida, la gestión de carteras, la Inteligencia competitiva, la búsqueda de oportunidades de negocio y la previsión de riesgos.

Puntos fuertes:

• Combina datos fundamentales y alternativos en una única plataforma.
• Tecnología de IA patentada para la extracción de información.
• Amplia biblioteca de transcripciones de llamadas de expertos para obtener perspectivas únicas.
• Análisis de opiniones para una comprensión matizada de las tendencias del mercado.
• Aplicable a múltiples sectores, desde las finanzas hasta la sanidad y la tecnología.

Nasdaq

Nasdaq ofrece una completa plataforma de datos alternativos y análisis. Esta se vio reforzada por la adquisición de Quandl en 2018, que amplió su abanico de Conjuntos de datos financieros estructurados y no tradicionales.

La solución de datos de Nasdaq agrega diversas fuentes de datos alternativos, desde transacciones de consumidores anónimas hasta información sobre el sector sanitario y minorista. Además, los integra con datos financieros y de mercado tradicionales.

Se puede acceder a los Conjuntos de datos resultantes a través de Nasdaq Data Link. Entre los casos de uso compatibles se incluyen la generación de alfa, la previsión de ingresos, el análisis de tendencias de mercado y la toma de decisiones de inversión para fondos de cobertura, capital privado y clientes corporativos.

Puntos fuertes:

• Conjuntos de datos alternativos amplios y diversos en diferentes geografías, sectores y clases de activos.
• Fuentes estructuradas y productizadas evaluadas en cuanto a su capacidad predictiva, fiabilidad y cumplimiento.
• Integración perfecta con herramientas analíticas y lenguajes de programación.
• Capacidades y ofertas de datos ampliadas tras la adquisición de Quandl.
• Compatible con la previsión de tendencias del mercado bursátil y la identificación de modelos de negociación.

RavenPack

RavenPack es una empresa de big data que convierte contenido no estructurado en información útil mediante el uso de IA avanzada y PLN (procesamiento del lenguaje natural). La empresa procesa noticias, redes sociales, documentos regulatorios y transcripciones de resultados de más de 12 millones de entidades.

Genera puntuaciones de sentimiento, señales de detección de eventos e indicadores de impacto en el mercado. Los datos de RavenPack respaldan casos de uso en la generación de alfa, la gestión de riesgos, la investigación cuantitativa y la modelización de inversiones, lo que ayuda a los fondos de cobertura, los bancos y los gestores de activos a tomar decisiones basadas en datos.

Puntos fuertes:

• Supervisa más de 40 000 fuentes para realizar un seguimiento de los eventos que mueven el mercado.
• Convierte el texto en puntuaciones de sentimiento precisas y detecta más de 7000 categorías de eventos orientados a los negocios.
• Proporciona acceso exclusivo a archivos premium como el Financial Times.
• Ofrece soluciones que le permiten crear agentes inteligentes para la investigación financiera automatizada y compleja.
• Proporciona datos con una latencia mínima a través de una infraestructura nativa en la nube.

Thinknum

Thinknum es un proveedor de datos alternativos que ofrece Conjuntos de datos derivados de fuentes web disponibles públicamente. La plataforma realiza un seguimiento de los indicadores de rendimiento corporativo, incluyendo ofertas de empleo, movimientos de empleados, precios de productos, expansiones de tiendas, inventarios de automóviles y participación en aplicaciones.

Los conjuntos de datos ayudan a los inversores, analistas y equipos corporativos a generar información útil, supervisar las tendencias del mercado y evaluar el rendimiento de las empresas. Thinknum hace que los datos alternativos sean accesibles gracias a herramientas para consultas rápidas, visualización de datos, alertas y personalización de paneles de control.

Puntos fuertes:

• Amplia cobertura de más de 450 000 empresas con conjuntos de datos históricos.
• Seguimiento en tiempo real de la actividad corporativa (contrataciones, despidos, movimiento de productos).
• Visualizaciones, paneles de control y alertas predefinidos para obtener información rápidamente.
• Compatible con la inversión cuantitativa, la estrategia corporativa, el análisis de recursos humanos y el análisis ESG.
• Interfaz accesible que ayuda a los usuarios sin conocimientos técnicos a consultar y analizar datos.

Exabel

Exabel es una solución de datos alternativos y análisis creada para inversores y profesionales financieros. Integra más de 75 Conjuntos de datos alternativos junto con KPI fundamentales de diversas fuentes (incluido FactSet), lo que permite realizar análisis y comparaciones en tiempo real.

La plataforma puede gestionar la previsión de KPI, la gestión de carteras, el descubrimiento de datos y el análisis fundamental. También le proporciona herramientas para incorporar conjuntos de datos propios, armonizar diferentes fuentes de datos y obtener información útil para tomar decisiones de inversión, evaluar riesgos y desarrollar estrategias.

Puntos fuertes:

• Integración simplificada de datos alternativos y fundamentales.
• Incorporación flexible de conjuntos de datos propios.
• Mapeo y previsión en tiempo real de los KPI de las empresas.
• Plataforma cohesionada para armonizar múltiples proveedores de datos.
• Admite diversos casos de uso: gestión de carteras, análisis de KPI y descubrimiento de datos.

Dataminr

Dataminr es una empresa de análisis de datos alternativos que utiliza inteligencia artificial para proporcionar información en tiempo real sobre eventos, amenazas y riesgos. Procesa miles de millones de puntos de datos públicos cada día procedentes de más de un millón de fuentes, incluidas las redes sociales, la deep web y la dark web, y sensores IoT.

La plataforma identifica eventos de gran impacto mucho antes de que aparezcan en las noticias principales. Dataminr ayuda a las organizaciones a gestionar de forma proactiva las noticias que afectan al mercado, las amenazas cibernéticas y los riesgos de seguridad física.

Puntos fuertes:

• Se basa en la IA multimodal para sintetizar formatos de datos dispares.
• Es conocida por su capacidad de «alerta temprana», que a menudo detecta acontecimientos de última hora.
• Supervisa una amplia gama de más de un millón de fuentes públicas únicas, incluidos foros especializados en la web oscura.
• Utiliza IA generativa para proporcionar no solo alertas, sino también un contexto y un análisis más profundos sobre el impacto potencial de un evento.
• Ofrece compatibilidad con API para una integración simplificada en los flujos de trabajo corporativos existentes.

Preqin

Preqin proporciona datos y análisis específicos para activos alternativos. En concreto, incluye conjuntos de datos y análisis sobre capital privado, capital riesgo, fondos de cobertura, bienes inmuebles, infraestructuras, deuda privada, secundarios y recursos naturales.

Sus plataformas, como Preqin Pro, Insights+ y Allocator Hub, ofrecen datos estructurados sobre el rendimiento de los fondos, los inversores, las operaciones y las tendencias del mercado. Preqin presta apoyo en la obtención de capital, la evaluación de inversiones, la supervisión de carteras, la comparación de condiciones de fondos y la detección de oportunidades de negocio.

Puntos fuertes:

• Amplia cobertura de activos alternativos para mercados privados.
• Conjuntos de datos precisos, oportunos y estructurados para una toma de decisiones informada.
• Herramientas de análisis integradas para el seguimiento del rendimiento, la comparación y la previsión.
• Información especializada sobre ESG y sostenibilidad para apoyar la inversión responsable.
• Soluciones flexibles de entrega de datos adaptadas a los flujos de trabajo organizativos y a las estrategias de inversión.

Eagle Alpha

Eagle Alpha es una plataforma de datos alternativos y una empresa de asesoramiento que conecta a los proveedores de datos con los compradores institucionales de datos. Su objetivo final es facilitar la obtención, evaluación y aplicación de Conjuntos de datos alternativos.

La empresa ofrece acceso a más de 2000 conjuntos de datos, que abarcan áreas como el rendimiento corporativo, las señales del mercado y las métricas de cumplimiento normativo. Sus herramientas y servicios impulsan el análisis de inversiones, la optimización de carteras, la generación de alfa y el cumplimiento normativo.

Puntos fuertes:

• Amplia agregación de conjuntos de datos alternativos de diversos proveedores.
• Simplifica el cumplimiento normativo y la gestión de riesgos mediante herramientas especializadas.
• Apoyo a la obtención de información útil para estrategias de inversión y generación de alfa.
• Proporciona recursos educativos, informes y eventos del sector para obtener información sobre el mercado.
• Conecta de manera eficiente a los compradores y proveedores de datos, optimizando la monetización y el acceso a los datos.

Consumer Edge

Consumer Edge, reforzada por su reciente adquisición de Earnest Analytics, es una plataforma de datos alternativos y análisis que proporciona información detallada sobre los consumidores y la atención sanitaria. La integración de los Conjuntos de datos de Earnest mejora la capacidad de Consumer Edge para ofrecer datos casi en tiempo real sobre transacciones, productos, farmacias y reclamaciones médicas.

La solución admite casos de uso como predicciones de ganancias, dimensionamiento del mercado, análisis del comportamiento de los clientes y evaluaciones comparativas para inversores, empresas y consultores. Al combinar múltiples tipos de datos, la plataforma permite la toma de decisiones basada en datos en todos los sectores y geografías.

Puntos fuertes:

• Amplios conjuntos de datos sobre transacciones y productos de consumo que abarcan miles de marcas.
• Datos detallados sobre reclamaciones médicas y de asistencia sanitaria para realizar un seguimiento de la utilización y las tendencias.
• Mayor variedad de datos tras la adquisición de Earnest Analytics.
• Datos enriquecidos que cumplen con la normativa de privacidad y abarcan múltiples regiones y canales.
• Apoya la diligencia debida de los inversores, la evaluación comparativa del mercado y la optimización de la estrategia corporativa.

YipitData

YipitData es un proveedor alternativo de datos y análisis que transforma grandes conjuntos de datos no tradicionales en información de mercado útil. La empresa agrega y analiza miles de millones de puntos de datos, incluida información extraída de la web, transacciones con tarjetas de crédito y recibos de correo electrónico, para supervisar el rendimiento en tiempo real de más de 1000 empresas.

Sus conjuntos de datos sirven de apoyo para escenarios como la predicción de indicadores clave de rendimiento (KPI), como los ingresos y el crecimiento de suscriptores, la realización de evaluaciones comparativas de la competencia y el seguimiento de los cambios en la cuota de mercado para inversores y empresas.

Puntos fuertes:

• Información detallada a nivel de artículo y rica en SKU para un análisis profundo de las categorías de productos y el rendimiento de las marcas.
• Puede ofrecer estimaciones con un margen de error del 2 % respecto a las métricas comunicadas por la empresa.
• Combina datos web, paneles de transacciones y fuentes propias para ofrecer una visión completa del rendimiento.
• Proporciona investigaciones y comentarios de expertos junto con datos brutos para contextualizar la inversión.
• La avanzada arquitectura de data lakehouse garantiza un procesamiento eficiente de conjuntos de datos de gran volumen y una entrega rápida.

Mejor proveedor de datos alternativos: tabla resumen

Compare los 12 proveedores de datos alternativos y empresas de análisis analizados en este artículo a través de la tabla resumen que figura a continuación:

Conclusión

En esta guía, ha aprendido qué son los datos alternativos y cómo están configurando el futuro de las finanzas y otras industrias importantes.

La elección del proveedor de datos alternativos adecuado depende de sus necesidades específicas y casos de uso. Evaluar todos los proveedores del mercado es una tarea difícil y que requiere mucho tiempo, por lo que hemos realizado la comparación por usted para ayudarle a tomar una decisión informada.

Como se ha destacado, Bright Data ha quedado en primer lugar. ¿Por qué? La mayoría de las empresas solo venden el «producto terminado» (es decir, conjuntos de datos alternativos o análisis empaquetados), mientras que Bright Data también ofrece la infraestructura necesaria para crear sus propios canales de datos alternativos.

Explore las soluciones de datos de Bright Data a continuación:

• Conjuntos de datos preconstruidos: procedentes de sitios web populares, garantizan un acceso sin complicaciones con formatos de datos estandarizados como JSON, CSV y otros.
• Servicios de adquisición de datos gestionados: obtenga datos adaptados a sus necesidades específicas, con la máxima flexibilidad y un sinfín de posibilidades.
• API de Scraping web: recupere datos web estructurados de más de 120 scrapers listos para usar para plataformas populares, evitando al mismo tiempo retos como el bloqueo de IP, la representación de JavaScript y todos los retos del scraping.
• Bright Insights: acceda a información sobre comercio electrónico en tiempo real y recomendaciones basadas en IA. Datos enriquecidos y armonizados de tantos sitios web como sea necesario, creados de forma nativa sobre la infraestructura de recopilación de datos web más fiable del mundo.

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