Las mejores empresas de datos como servicio de 2026: una comparación detallada

En esta entrada del blog aprenderás:

• Qué es Data-as-a-Service, cómo funciona y por qué es importante.
• Por qué las soluciones DaaS son más populares que nunca y por qué contar con un proveedor dedicado es la elección correcta.
• Los aspectos clave a tener en cuenta a la hora de evaluar los proveedores de DaaS.
• Una comparación detallada de las 10 principales empresas de datos como servicio según estos criterios.

¡Empecemos!

TL;DR: Tabla resumen de las mejores empresas de datos como servicio

Proveedor	Infraestructura	Escalabilidad	Principales casos de uso	Datos históricos	Datos en tiempo real	Cumplimiento GDPR	Demostración/prueba gratuita	Precios
Bright Data	Listo para empresas, basado en la nube, respaldado por una red de más de 150 millones de Proxies	Ilimitado	Canales de datos web desde prácticamente cualquier sitio del mundo, que abarcan casi todos los sectores	✅	✅	✅	✅	Tanto por uso como por suscripción (desde ~1,50 $ /1000 registros)
Dun & Bradstreet (D&B)	De nivel empresarial, basado en la nube	Alta	Gestión de datos maestros, riesgo	✅	❌	✅	✅	Basado en niveles (15 000-50 000 $+)
Coresignal	Basado en la nube	Alto	Inteligencia de talento, datos de empleo	✅	✅	✅	✅	Desde 49 $ al mes, Conjuntos de datos desde 1000 $.
InfobelPRO	Basado en la nube	Alto	Datos de ubicación y geoespaciales	✅	✅	✅	✅	No revelado (basado en cotización)
Cognism	Basado en la nube	Alto	Enriquecimiento de GTM y CRM	✅	✅	✅	✅	Personalizado
ZoomInfo	Basado en la nube	Alto	Operaciones de ventas y marketing	✅	❌	✅	✅	No revelado (basado en clientes potenciales)
RocketSource (Incubeta)	Basado en la nube	Alto	Atribución y análisis	✅	❌	✅	❌	No revelado
Datafiniti	API primero, basado en la nube	Ilimitado	Datos de propiedades y productos	✅	❌	❌	✅	No revelado (basado en el volumen)
FactSet	Nativo en la nube	Alto	Datos financieros y de inversión	✅	✅	✅	✅	No revelado
Data Axle	Nube empresarial	Alta	Identidad y activación de audiencia	✅	❌	❌	✅	No revelado

Introducción a las empresas de datos como servicio

Antes de entrar en la comparación de las mejores empresas de datos como servicio, es necesario conocer algunos antecedentes. ¡Comprenda cómo funciona este modelo de datos, qué abarca y por qué es importante!

¿Qué significa «datos como servicio»?

Los datos como servicio (DaaS) son un modelo en el que una empresa proporciona acceso bajo demanda a datos de alta calidad, seleccionados o sin procesar a través de API, entrega en la nube, suscripciones o plataformas web.

La idea detrás de esto es permitirle acceder, integrar y analizar información. Todo ello sin tener que gestionar una infraestructura interna compleja, al tiempo que se automatiza la limpieza, el enriquecimiento y la entrega de datos. Al centralizar los datos en una única fuente, DaaS reduce los silos, garantiza una única fuente de verdad y se adapta a las necesidades de la organización.

Entre los casos de uso más comunes se incluyen el análisis en tiempo real, la inteligencia empresarial, el estudio de mercado y el entrenamiento de modelos de IA, lo que permite tomar decisiones basadas en datos en todos los sectores.

Tipos de ofertas de DaaS

Las ofertas de datos como servicio se pueden clasificar desde el punto de vista técnico, de los datos y del sector. Desde el punto de vista técnico, los servicios de datos pueden ser:

• Servicios de datos basados en API: proporcionan datos estructurados a través de API, lo que facilita la integración perfecta en aplicaciones y canalizaciones externas.
• Plataformas de datos en la nube: plataformas centralizadas en la nube o basadas en la web para la recopilación, el procesamiento, la consulta y el análisis de datos.
• Vendedores de conjuntos de datos: conjuntos de datos seleccionados centrados en sectores, mercados o temas específicos, listos para su análisis directo o su integración en sistemas existentes.
• Servicios gestionados: soluciones de datos totalmente gestionadas en las que el proveedor extrae, procesa, mantiene y envía datos en nombre del cliente. Se adaptan a las necesidades específicas del cliente y a los requisitos del proyecto.

En cuanto a los tipos de datos, las empresas de DaaS pueden proporcionar:

• Fuentes de datos sin procesar: puntos de datos sin procesar directamente desde la fuente, que suelen utilizarse para alimentar motores de análisis internos, modelos de IA o canalizaciones de procesamiento personalizadas.
• Datos enriquecidos/validados/agregados: combinan múltiples fuentes con contexto añadido, limpios y verificados para garantizar su precisión.
• Datos en tiempo real: proporcionan información inmediatamente después de su generación, lo que resulta crucial para aplicaciones como el comercio de alta frecuencia, la respuesta a emergencias o la supervisión de las redes sociales.
• Datos históricos: datos recopilados previamente durante períodos pasados, útiles para el análisis de tendencias, la previsión, la evaluación comparativa, el entrenamiento de modelos de aprendizaje automático y los estudios retrospectivos.
• Datos basados en conocimientos: datos procesados que se proporcionan con análisis impulsados por IA, visualizaciones y recomendaciones prácticas.

Por último, desde una perspectiva industrial, pueden abarcar:

• Datos de mercado y financieros: incluyen tendencias del sector, actividad de la competencia, precios y dinámica del mercado para apoyar la toma de decisiones estratégicas y la investigación.
• Datos B2B: perfiles de empresas, datos demográficos y detalles de contacto comercial para la generación de clientes potenciales, las ventas y la inteligencia empresarial.
• Datos sobre empleados y el mercado laboral: información sobre tendencias de la fuerza laboral, puestos vacantes, funciones, salarios y movimiento de empleados en todos los sectores.
• Datos minoristas: comportamiento de los consumidores, disponibilidad de productos, precios y datos de transacciones para la comercialización, la planificación de inventarios y el marketing.
• Datos sobre viajes: información sobre vuelos, hoteles, reservas y movilidad para el turismo, la logística y la optimización de rutas.
• Datos de redes sociales: publicaciones, métricas de interacción y análisis de opiniones para la supervisión de marcas, la detección de tendencias y la obtención de información de marketing.
• Otros datos específicos del sector…

Por qué ya no se puede ignorar el Data-as-a-Service

Cada día se crean aproximadamente 402,7 millones de terabytes de datos. Además, según Statista, el volumen total de datos creados, capturados, copiados y consumidos en todo el mundo ya ha alcanzado los 149 zettabytes. Se prevé que estas cifras sigan aumentando con el rápido auge de la IA, que es notoriamente ávida de datos.

Solo el entrenamiento de grandes modelos de lenguaje requiere enormes conjuntos de datos. Por ejemplo, modelos como el que impulsa ChatGPT de OpenAI se entrenaron con cientos de miles de millones de palabras, lo que corresponde a decenas de terabytes de datos de texto sin procesar (comprimidos a cientos de gigabytes) para lograr un rendimiento útil.

Lo mismo se aplica a los modernos procesos RAG, los flujos de trabajo de IA/ML y los sistemas de decisión basados en datos. Todos ellos dependen de grandes volúmenes de datos nuevos, bien estructurados y continuamente actualizados para generar información fiable y resultados precisos. En un mundo basado en datos, rara vez es suficiente confiar únicamente en los datos y la experiencia internos.

Aunque algunos datos son abiertos y gratuitos, la mayoría de los datos de alto valor son de difícil acceso. Por lo general, requieren técnicas avanzadas como el Scraping web, o deben adquirirse, limpiarse, enriquecerse y agregarse a partir de múltiples fuentes antes de que resulten útiles.

Esta dinámica explica por qué las empresas de datos como servicio están ganando rápidamente terreno, convirtiéndose en uno de los segmentos de más rápido crecimiento en la economía global de datos.

Por qué necesita un proveedor de datos como servicio

Si alguna vez ha intentado recopilar datos a gran escala, sabrá lo difícil que puede resultar. Algunos de los obstáculos más comunes son:

• Medidas contra el scraping: los sitios web utilizan CAPTCHAs, bloqueo de IP, límites de velocidad y técnicas de huellas digitales que impiden activamente la recopilación automatizada de datos de las páginas web.
• Cumplimiento normativo y restricciones legales: la recopilación de datos debe respetar las leyes de privacidad, como el RGPD y la CCPA, así como los términos de servicio de la plataforma.
• Problemas de formatos, agregación y calidad de los datos: los datos sin procesar suelen presentarse en formatos inconsistentes, contienen duplicados o errores y requieren una limpieza, normalización y agregación exhaustivas para poder utilizarse.
• Problemas de escalabilidad e infraestructura: la recopilación fiable de grandes volúmenes de datos requiere una infraestructura escalable, supervisión, reintentos y gestión de fallos, lo que resulta costoso de construir y mantener.
• Mantenimiento y fiabilidad: las canalizaciones de datos se interrumpen con frecuencia debido a cambios en las fuentes externas, lo que requiere una supervisión continua, actualizaciones y conocimientos técnicos para mantenerlas en funcionamiento.

La mayoría de las empresas, organizaciones o particulares simplemente quieren acceder a datos de alta calidad. A menudo carecen de las habilidades, los recursos o el tiempo necesarios para hacer frente a esos retos. Por lo tanto, prefieren confiar en un proveedor de datos como servicio.

Una empresa de datos como servicio proporciona datos listos para usar. Se encarga de la recopilación, el cumplimiento normativo, la infraestructura, la calidad de los datos y otros retos operativos por usted. Esto le ayuda a centrarse en el uso de los datos para el análisis, la toma de decisiones o su caso de uso específico, en lugar de tener que lidiar con la complejidad de la adquisición y el mantenimiento de los datos.

Cómo comparar soluciones de datos como servicio

Las soluciones DaaS están por todas partes y el mercado está repleto de opciones. Elegir el proveedor adecuado puede ser un reto, dado lo saturado que está el panorama. La comparación resulta mucho más fácil cuando se dispone de un conjunto claro de criterios para evaluar a los proveedores, como por ejemplo

• Amplitud de los datos: los tipos y el alcance de los datos que ofrece el proveedor de DaaS.
• Métodos de obtención de datos: dónde y cómo recopila el proveedor sus datos, si se divulgan públicamente.
• Infraestructura: la capacidad del proveedor para escalar, mantener el tiempo de actividad y gestionar grandes volúmenes de solicitudes de datos.
• Actualización de los datos: disponibilidad de datos históricos, casi en tiempo real, actualizados continuamente o en tiempo real.
• Métodos de entrega de datos: cómo se pone los datos a disposición de los clientes (a través de API, integraciones en la nube u otros métodos) y en qué formatos (JSON, CSV, Excel, etc.).
• Requisitos técnicos: habilidades, herramientas o infraestructura necesarias para acceder, procesar e integrar los datos.
• Cumplimiento normativo: Adhesión a marcos de privacidad y seguridad, como el RGPD y la CCPA.
• Precios: disponibilidad de planes de suscripción, paquetes personalizados o pruebas gratuitas/Conjuntos de datos de muestra para su evaluación.

Las 10 mejores empresas de datos como servicio

Descubra los mejores proveedores de datos como servicio, cuidadosamente seleccionados y revisados según los criterios presentados anteriormente.

1. Bright Data

Bright Data, que comenzó como proveedor de Proxies, ha evolucionado hasta convertirse en una plataforma de datos web a gran escala. Lo que la distingue es su infraestructura de nivel empresarial, altamente escalable y preparada para la IA, creada para dar soporte a todo, desde la simple extracción de datos hasta complejos flujos de datos.

Bright Data ofrece múltiples herramientas de datos como servicio que permiten la ingesta directa de datos en sus flujos, flujos de trabajo y sistemas. Entre ellas se incluyen:

• API de Scraper: extraiga datos web frescos y estructurados de más de 120 sitios web con cumplimiento integrado, escalado automático y precios por resultado. Se puede acceder a cada API específica del sitio mediante programación o a través de una interfaz integrada sin código.
• API Web Unlocker: automatiza el bypass de bloqueos, CAPTCHAs y protecciones anti-bot avanzadas para garantizar una recopilación de datos consistente a gran escala. Gestiona Proxies, retos anti-bot y páginas con mucho JavaScript, y devuelve HTML sin procesar, salida Markdown lista para LLM o incluso JSON estructurado por IA.
• API SERP: proporciona resultados de motores de búsqueda geolocalizados de Google, Bing, Yandex y otros motores de búsqueda importantes. Es ideal para permitir que los canales de datos de IA verifiquen la información y recuperen datos actualizados de fuentes verificables.

Si prefiere acceder directamente a datos listos para usar, Bright Data también ofrece:

• Mercado de conjuntos de datos: conjuntos de datos pre-recogidos, validados y continuamente actualizados de más de 120 dominios populares. Los datos están disponibles en JSON, CSV y otros formatos, lo que los hace adecuados para sistemas de IA, ML, RAG y flujos de trabajo de inteligencia empresarial.
• Servicios de adquisición de datos totalmente gestionados: usted define sus objetivos empresariales y Bright Data se encarga de todo el ciclo de vida de los datos. Esto implica diseñar la estrategia de recopilación y, a continuación, recopilar, validar, enriquecer y entregar datos estructurados a través de paneles de control, informes o integraciones directas.

Estos son solo una parte de la amplia gama de productos de Bright Data para escenarios DaaS. Todos los servicios se basan en una red global de Proxies de más de 150 millones de IP, lo que ofrece una escalabilidad ilimitada con un tiempo de actividad y una tasa de éxito del 99,99 %. Esta infraestructura da soporte a organizaciones de todos los tamaños, desde startups hasta empresas de la lista Fortune 500.

En conjunto, estas capacidades convierten a Bright Data en una de las plataformas de datos como servicio más atractivas disponibles en la actualidad para empresas de cualquier tamaño.

👑 Ideal para: Empresas de todos los tamaños, incluidas las grandes empresas, que buscan una experiencia DaaS escalable y altamente flexible que cubra una larga lista de escenarios.

Amplitud de datos:

• Datos de cientos de dominios populares, así como de prácticamente cualquier sitio web público.
• Casos de uso compatibles en comercio electrónico, Inteligencia competitiva, redes sociales y plataformas de contenido, ofertas de empleo y contratación, IA y aprendizaje automático, Estudio de mercado, análisis minorista, inmobiliario, información cruzada entre minoristas y muchos otros escenarios específicos del sector.
• Las fuentes incluyen LinkedIn, Amazon, Instagram, Crunchbase, Zillow, X (Twitter), TikTok, Facebook, YouTube, Indeed, Walmart, Yahoo Finance, Booking.com, Glassdoor, Shein, Airbnb, Yelp, ChatGPT, Google, Perplexity, Grok, Bing y muchas otras.

Métodos de obtención de datos:

• Recopilación ética y conforme a la normativa de datos web disponibles públicamente mediante el Scraping web a gran escala.

Infraestructura:

• 99,99 % de tiempo de actividad de la plataforma.
• Índice de éxito del 99,99 % en el rastreo de API.
• Más de 150 millones de direcciones IP residenciales, móviles, de proveedores de servicios de Internet y de Proxy de centro de datos en 195 países.
• Tecnología patentada para la Resolución de CAPTCHA, eludir los antibots y la extracción de datos estructurados en cientos de dominios.
• Compatibilidad con concurrencia ilimitada y extracción masiva (hasta 5000 URL por solicitud).
• Filtrado y segmentación avanzados de conjuntos de datos para reducir costes y mejorar la relevancia.
• Acceso a petabytes de datos almacenados en caché a través de la API de Web Archive.
• Asistencia dedicada 24/7 por parte de expertos en datos.

Actualización de los datos:

• Datos históricos y de tendencias disponibles a través de Conjuntos de datos predefinidos con programas de actualización flexibles (diarios, semanales, mensuales).
• Recopilación de datos en tiempo real a través de herramientas basadas en API y sin código.
• Conjuntos de datos actualizados periódicamente para garantizar la actualidad y la incorporación de nuevos registros.

Métodos de entrega de datos:

• API que devuelven datos en JSON, HTML, Markdown y otros formatos.
• Entrega de conjuntos de datos a través de Amazon S3, Google Cloud, Snowflake, Azure, SFTP, Pub/Sub, webhooks y más.
• Formatos de conjuntos de datos flexibles, incluidos JSON, NDJSON, CSV y Parquet.

Requisitos técnicos:

• Se requieren conocimientos técnicos básicos para empezar a recopilar datos a través de API.
• Los scrapers sin código permiten una extracción de datos rápida y simplificada.
• Se recomienda estar familiarizado con las API para la automatización avanzada, los flujos de trabajo personalizados y las integraciones de BI.

Cumplimiento normativo:

• Cumple con el RGPD y la CCPA.
• Datos obtenidos exclusivamente de información disponible públicamente.
• Certificado según las normas ISO 27001, SOC 2 Tipo II y CSA STAR Nivel 1.

Precios:

• Prueba gratuita disponible.
• Los precios varían según el producto, con opciones de pago por uso y suscripción:
  • API Unlocker: desde 1,50 $ por cada 1000 resultados.
  • API del navegador: desde 8 $/GB.
  • API SERP: desde 1,50 $ por cada 1000 resultados.
  • API Scraper: desde 1,50 $ por cada 1000 registros.
• Servicios de datos totalmente gestionados: desde 2500 $ al mes.
• Conjuntos de datos: desde 250 $ por cada 100 000 registros.

2. Dun & Bradstreet (D&B)

Dun & Bradstreet (D&B) es líder en datos y análisis comerciales, gracias a su enorme oferta de Data Cloud, que incluye más de 600 millones de entidades. Sus servicios incluyen un producto Master Data-as-a-Service (MDaaS). Se trata de una solución configurable, basada en API, que proporciona datos comerciales de alta calidad y premasterizados directamente a los flujos de trabajo, CRM o sistemas ERP de una empresa.

👑 Ideal para: gestión de datos maestros empresariales.

Amplitud de datos:

• Datos maestros de entidades comerciales, incluidos datos empresariales fundamentales sobre organizaciones y responsables de la toma de decisiones.
• Información sobre el riesgo empresarial, el riesgo de los proveedores, el riesgo financiero, el riesgo de cumplimiento normativo y otras métricas relevantes para la empresa.
• Abarca más de 600 millones de organizaciones en todo el mundo, en varios sectores e industrias.
• Incluye análisis, puntuaciones y calificaciones derivadas de datos agregados.

Métodos de obtención de datos:

• Los datos se recopilan de registros globales, socios verificados y actividades empresariales del mundo real.
• Se refinan mediante numerosas comprobaciones mensuales para lograr una calidad que permita la toma de decisiones.

Infraestructura:

• Soluciones basadas en la nube con entrega escalable a través de API e integraciones.
• Integración a través de socios de plataformas MDM y CRM para una conectividad fluida del flujo de trabajo.

Actualización de los datos:

• Datos maestros centralizados y actualizados continuamente.
• Más de 15 años de datos históricos.

Métodos de entrega de datos:

• Acceso a través de conexiones API directas.
• Integraciones con plataformas MDM/CRM.
• Flujos de datos en los formatos deseados para facilitar el acceso en cualquier momento.

Requisitos técnicos:

• Se requieren conocimientos técnicos básicos para las integraciones API.
• La integración en los flujos de trabajo puede requerir una configuración dentro de los sistemas MDM o CRM.

Cumplimiento normativo:

• Cumple con el RGPD y la CCPA.
• Certificaciones ISO 27701, ISO 27001 y Sistemas de Gestión de Información de Privacidad (PIMS).
• Compatible con el Escudo de Privacidad UE-EE. UU. y Suiza-EE. UU. / Marco de Privacidad de Datos, la extensión del Reino Unido, APEC CBPR y la Certificación de IA Responsable de TRUSTe.

Precios:

• Prueba gratuita disponible para algunos servicios.
• Desde ~15 $ hasta 50 000 $, dependiendo del nivel del producto y el tamaño del paquete.

3. Coresignal

Coresignal es un conocido proveedor de datos web con soluciones adaptadas a datos B2B, de empleados y de ofertas de empleo a gran escala. Actúa como una solución de datos como servicio, proporcionando acceso a miles de millones de registros a través de API REST. La empresa se centra en convertir datos web no estructurados en Conjuntos de datos estandarizados y preparados para la IA para la inteligencia de talento, la investigación de inversiones, el enriquecimiento de clientes potenciales y casos de uso relacionados.

👑 Ideal para: Inteligencia de talento y análisis de la fuerza laboral.

Amplitud de datos:

• Más de 75 millones de registros de empresas, más de 500 puntos de datos, datos desde 2016.
• Más de 839 millones de registros de empleados, más de 250 puntos de datos, datos desde 2016.
• Más de 425 millones de ofertas de empleo activas e históricas deduplicadas, más de 85 puntos de datos, datos desde 2020.

Métodos de obtención de datos:

• Datos recopilados de más de 15 fuentes web públicas.

Infraestructura:

• Plataforma autónoma basada en la nube que admite la creación de Conjuntos de datos personalizados y la conexión a través de API.

Actualización de los datos:

• Los datos se actualizan periódicamente.
• Datos históricos disponibles (desde 2016 para empresas/empleados, desde 2020 para puestos de trabajo).
• Admite el acceso en tiempo real a través de API.

Métodos de entrega de datos:

• API REST para datos de empresas, empleados y puestos de trabajo.
• Archivos planos descargables en formato JSONL.
• La plataforma de autoservicio permite la personalización de Conjuntos de datos y la descarga masiva.

Requisitos técnicos:

• El acceso a las API requiere conocimientos técnicos básicos para la integración.
• Trabajar con archivos planos JSONL puede requerir conocimientos de análisis de datos.
• La plataforma admite búsquedas en lenguaje cotidiano para facilitar su uso.

Cumplimiento normativo:

• Cumple con el RGPD y la CCPA.
• Certificado por la Ethical Web Data Collection Initiative.

Precios:

• Conjuntos de datos: a partir de 1000 $.
• Planes por suscripción:
  • Gratis: 0 $ por 200 créditos de recopilación y 400 créditos de búsqueda.
  • Starter: a partir de 49 $ al mes por al menos 250 créditos de recopilación y 500 créditos de búsqueda.
  • Pro: a partir de 800 $ al mes por al menos 10 000 créditos de recopilación y 20 000 créditos de búsqueda.
  • Premium: a partir de 1500 $ al mes por al menos 50 000 créditos de recopilación y 150 000 créditos de búsqueda.

4. InfobelPRO

InfobelPRO es un veterano proveedor global de datos para inteligencia B2B de gran volumen y análisis de ubicación. También opera como empresa DaaS a través del acceso bajo demanda a una enorme base de datos de 375 millones de empresas, 172 millones de puntos de interés (POI) y 1000 millones de contactos. Sus datos estructurados permiten enriquecer el CRM, validar clientes potenciales en tiempo real y realizar mapas geoespaciales precisos.

👑 Ideal para: Inteligencia de ubicación y análisis geoespacial.

Amplitud de datos:

• Más de 172 millones de POI, incluyendo lugares, huellas de edificios, polígonos y atributos de inteligencia de ubicación.
• Datos B2B que abarcan más de 375 millones de empresas, con datos firmográficos, tecnográficos, de contacto y vínculos corporativos.
• Más de 209 millones de entradas de datos de consumidores B2C, que incluyen nombres de suscriptores, teléfonos móviles, correos electrónicos, direcciones físicas y rangos de ingresos.

Métodos de obtención de datos:

• Procesamiento basado en IA que aprovecha más de 1100 fuentes de datos no reveladas.

Infraestructura:

• Plataforma de datos basada en la nube creada para la integración de datos internacionales.
• Admite un acceso de gran volumen a través de API, archivos planos y aplicaciones DIY.

Actualización de los datos:

• Admite flujos de datos en tiempo real a través de API.
• Incluye datos B2B históricos de hasta 8 años.
• Los datos se procesan y actualizan continuamente.

Métodos de entrega de datos:

• API REST, incluyendo datos de empresas, datos de ubicación, POI, enriquecimiento, IVA y API de identificación de llamadas.
• Archivos planos diseñados para una integración plug-and-play.
• Acceso DIY a la base de datos subyacente a través de un motor de búsqueda dedicado.

Requisitos técnicos:

• Las integraciones de API requieren conocimientos básicos de integración web.
• Los archivos planos necesitan capacidades de análisis de datos para funcionar a gran escala.
• Se dispone de documentación técnica y asistencia práctica al cliente.

Cumplimiento normativo:

• Énfasis en el cumplimiento GDPR y las normas de privacidad.

Precios:

• Posibilidad de probar la API de datos de forma gratuita.
• Los precios se basan en presupuestos y dependen del caso de uso.
• Se ofrecen Conjuntos de datos personalizados y métodos de entrega flexibles tras consultar con expertos en datos.

5. Cognism

Cognism es una plataforma de inteligencia de ventas que proporciona datos de ventas B2B de primera calidad. Su experiencia DaaS se basa en proporcionar a los equipos acceso a datos verificados y conformes de contactos y empresas directamente dentro de sus pilas GTM (Go-to-Market) a través de API o integraciones en la nube como Snowflake. El objetivo final de este proveedor es ayudar a los equipos de ventas y marketing a acelerar la prospección y mejorar la divulgación basada en datos.

👑 Ideal para: enriquecimiento de pilas CRM y GTM.

Amplitud de datos:

• Datos B2B, incluyendo contactos, datos firmográficos, tecnográficos, intenciones, señales de contratación, atributos relacionados con el trabajo y mucho más.
• Amplia cobertura de los mercados europeos.

Métodos de obtención de datos:

• Los datos se recopilan utilizando un marco basado en IA que simula la investigación web humana, extrae datos web públicos y aplica múltiples capas de verificación y validación.
• Entre las fuentes más populares se incluyen artículos de noticias y comunicados de prensa, sitios web de empresas, informes anuales, comunicados de resultados y registros públicos.

Infraestructura:

• Infraestructura basada en la nube para una alta escalabilidad.

Actualización de los datos:

• Base de datos centralizada de inteligencia de ventas B2B con datos actuales e históricos, actualizada periódicamente.

Métodos de entrega de datos:

• API REST.
• Archivos planos, con compatibilidad con Snowflake, AWS S3, Google Cloud, Databricks y SFTP.

Requisitos técnicos:

• Las integraciones de API requieren conocimientos técnicos básicos para su implementación y mantenimiento.
• Los archivos planos requieren conocimientos de análisis de datos o ciencia de datos para extraer el máximo valor de los Conjuntos de datos.
• Soporte profesional para la integración, el diseño de esquemas y la agregación personalizada para la opción DaaS.

Cumplimiento normativo:

• Obtención de datos alineada con el RGPD y la CCPA.
• Normas de seguridad alineadas con ISO 27001 y SOC 2.

Precios:

• Opciones para conjuntos de datos gratuitos.
• Para la experiencia DaaS, los precios son personalizados y dependen del caso de uso, basándose en el tipo de datos, el volumen y el método de entrega.

6. ZoomInfo

ZoomInfo es una plataforma de inteligencia de mercado que le proporciona datos B2B de alta calidad para ventas, marketing y contratación. Como empresa de datos como servicio, ofrece información preparada para la IA (por ejemplo, datos demográficos de empresas, señales de intención y perfiles profesionales) directamente en sus flujos de trabajo a través de API y recursos compartidos en la nube como Snowflake o AWS. Esta integración automatiza el enriquecimiento del CRM, sustituye la introducción manual de datos e impulsa estrategias de crecimiento basadas en datos.

👑 Ideal para: Operaciones de ventas y marketing que necesitan una segmentación automatizada basada en la intención.

Amplitud de datos:

• Datos B2B, incluidos perfiles profesionales, perfiles de empresas, datos firmográficos, datos tecnográficos, información de contacto, cargos, historial laboral y señales de intención.
• Cobertura global, incluyendo Norteamérica y datos internacionales ampliados (más de 34 millones de perfiles de empresas, más de 200 millones de perfiles profesionales y más de 45 millones de números de teléfono móvil fuera de Norteamérica).
• Información avanzada, como sofisticación de marketing, comportamiento en línea y señales de compromiso.

Métodos de obtención de datos:

• Recopilados a través del sistema FuZion, que combina IA, aprendizaje automático, PLN, investigadores humanos, encuestas, proveedores externos y colaboradores de la comunidad.
• Las fuentes incluyen sitios web de empresas, información empresarial pública, encuestas, proveedores externos especializados y equipos de investigación internos.
• La verificación en múltiples capas garantiza la precisión mediante el uso de sistemas automatizados y comprobaciones manuales.

Infraestructura:

• Plataforma DaaS basada en la nube con API, webhooks y opciones de archivos planos.
• Capaz de integrarse con CRM, automatización de marketing, herramientas de compromiso de ventas y las principales plataformas en la nube (Snowflake, AWS, Google BigQuery).

Actualización de los datos:

• Datos actualizados continuamente.
• Datos históricos, casi en tiempo real y preparados para IA disponibles para análisis predictivos.

Métodos de entrega de datos:

• API REST y webhooks para una integración rápida.
• Archivos planos, incluyendo compatibilidad con Snowflake, AWS, Google BigQuery y formatos CSV/Excel.

Requisitos técnicos:

• Se requieren conocimientos técnicos básicos para la integración de API y la automatización de flujos de trabajo.
• Se necesitan conocimientos de análisis de datos o ciencia de datos para aprovechar los Conjuntos de datos de archivos planos.
• Soporte disponible para la integración simplificada, el diseño de esquemas, el enriquecimiento personalizado y el modelado predictivo.

Cumplimiento normativo:

• Recopilación y procesamiento de datos conformes con el RGPD y la CCPA.
• Normas de seguridad y privacidad alineadas con ISO 27001 e ISO 27701.
• Las auditorías SOC 2 y las validaciones TRUSTe garantizan el cumplimiento normativo continuo.

Precios:

• Prueba gratuita disponible.
• Los precios se muestran al proporcionar su información.

7. RocketSource de Incubeta

RocketSource (ahora parte de Incubeta) es una consultora de ciencia del comportamiento y datos que transforma los datos en información «humanizada». Esto la convierte en una empresa de datos como servicio con una posición única. Unifica fuentes de datos dispares en un ecosistema basado en la nube que potencia el análisis predictivo y la atribución de todo el embudo.

👑 Ideal para: análisis de marketing de embudo completo y modelos de atribución en recorridos complejos de los clientes.

Amplitud de datos:

• Principalmente datos de marketing, clientes y comportamiento.
• Datos de marketing de embudo completo, datos del recorrido del cliente, conocimientos cualitativos y cuantitativos, y datos operativos.

Métodos de obtención de datos:

• Los datos se obtienen de sistemas empresariales existentes (por ejemplo, ERP, aplicaciones empresariales), plataformas de marketing, herramientas de análisis y fuentes de datos de terceros.

Infraestructura:

• Infraestructura de datos basada en la nube creada para unificar y procesar conjuntos de datos complejos y de múltiples fuentes.
• Admite canalizaciones de datos, automatización de flujos de trabajo y análisis basados en IA.

Actualización de los datos:

• Disponibilidad de datos actualizados continuamente, lo que permite realizar análisis continuos, modelos de atribución y predicciones.
• Admite flujos de datos casi en tiempo real.
• Datos históricos para análisis descriptivos.

Métodos de entrega de datos:

• Los datos se entregan a través de flujos de datos integrados y entornos de análisis, en lugar de descargas de Conjuntos de datos independientes.

Requisitos técnicos:

• Se requieren conocimientos de ingeniería de datos y software para integrar sistemas, diseñar flujos y extraer información.
• Los casos de uso avanzados implican modelado de datos, análisis y flujos de trabajo de IA/ML.

Cumplimiento normativo:

• Compatibilidad explícita con los controles de privacidad, incluida la opción «No vender ni compartir mi información personal».

Precios:

• Los detalles de los precios no se divulgan públicamente.

8. Datainfiniti

Datafiniti es una empresa de datos que opera como proveedor de datos como servicio. En concreto, ofrece acceso a conjuntos de datos masivos y preestructurados sobre propiedades, productos, negocios y personas. Estos conjuntos de datos se exponen a través de una interfaz API RESTful. Entre bastidores, los datos se recopilan mediante Scraping web, fuentes públicas y proveedores de datos externos.

👑 Ideal para: Inteligencia inmobiliaria y de propiedades para valoración, suscripción y análisis de riesgos.

Amplitud de datos:

• Datos de productos minoristas y de comercio electrónico con atributos, descripciones, imágenes y reseñas.
• Datos inmobiliarios para análisis, valoración, suscripción, verificación de direcciones y detección de fraudes.
• Datos de personas para la verificación de contactos e identidades, el enriquecimiento y los flujos de trabajo relacionados con el riesgo.
• Datos empresariales y de lugares de interés (POI) para estudios de mercado, enriquecimiento de CRM y análisis geoespacial.

Métodos de obtención de datos:

• Los datos se recopilan de la web pública, datos públicos y fuentes de terceros.
• Utiliza el rastreo web combinado con fuentes externas de confianza.
• Los datos se estandarizan, deduplican y normalizan a través de canales internos.

Infraestructura:

• API de alto rendimiento sin límites artificiales de rendimiento más allá de los límites de registros definidos en el plan.

Actualización de los datos:

• Los datos se recopilan, limpian y actualizan continuamente.
• Admite datos históricos de transacciones inmobiliarias.

Métodos de entrega de datos:

• API REST para la integración en aplicaciones y flujos de trabajo.
• Portal web para la búsqueda exploratoria, la validación y la evaluación.
• Descargas masivas para análisis sin conexión y casos de uso de ciencia de datos.

Requisitos técnicos:

• El acceso a la API requiere conocimientos de ingeniería básicos o intermedios.
• Se necesitan conocimientos de análisis de datos o ciencia de datos para procesar y modelar grandes conjuntos de datos.
• Una documentación clara y unos esquemas estables reducen el tiempo de implementación y puesta en marcha.

Cumplimiento normativo: No revelado.

Precios:

• Prueba gratuita disponible, con opciones para demostraciones en profundidad.
• Planes flexibles, que incluyen suscripciones mensuales y niveles personalizados en función del volumen de registros.

9. FactSet

FactSet es una plataforma digital financiera que proporciona datos y análisis integrados a la comunidad inversora. En concreto, también actúa como empresa de datos como servicio, dando soporte a complejos canales de datos que automatizan el enriquecimiento y la entrega de Conjuntos de datos financieros a través de API e integraciones en la nube. Cabe destacar que aparece en la lista de los mejores proveedores de datos alternativos.

👑 Ideal para: equipos de inversión cuantitativos y basados en datos.

Amplitud de datos:

• Amplios datos financieros y centrados en la inversión.
• La cobertura incluye datos de empresas y valores, datos de mercado, datos alternativos, datos basados en eventos, noticias, investigaciones, estimaciones, deuda y datos de inversión sostenible.

Métodos de obtención de datos:

• Métodos propios y fuentes de datos de terceros.
• Los datos proceden de bolsas, contribuyentes del mercado y fuentes no tradicionales (alternativas).

Infraestructura:

• Infraestructura nativa en la nube que admite tanto la entrega por lotes como la entrega continua a través de servicios gestionados y API.
• Abre la puerta a la conectividad e integración avanzadas de datos entre conjuntos de datos propios y de terceros.
• Creada en torno a un modelo de datos de entidades y seguridad unificado para admitir la vinculación y la gobernanza a gran escala.

Actualización de los datos:

• Admite datos de mercado en tiempo real, en diferido e históricos, con una cobertura respaldada por más de 40 años de recopilación de datos.
• Conjuntos de datos continuamente actualizados para mercados, empresas, eventos y noticias.

Métodos de entrega de datos:

• Interfaz API.
• Fuentes de datos accesibles a través de un mercado dedicado.
• Entrega de datos basada en la nube a través de Amazon Redshift, Snowflake Data Marketplace y Databricks.
• Entornos alojados por FactSet y servicios de datos gestionados.
• Compatible con la integración con sistemas internos, plataformas de análisis, bases de datos y herramientas estadísticas.

Requisitos técnicos:

• El uso de la API requiere conocimientos de desarrollo para la conexión.
• El intercambio de datos en la nube y las integraciones en el mercado requieren estar familiarizado con plataformas como Snowflake, Redshift o Databricks.
• Las funciones de gestión de datos reducen la necesidad de código personalizado, pero siguen requiriendo conocimientos de ingeniería de datos y análisis.

Cumplimiento normativo:

• Cumple con el RGPD.

Precios:

• Posibilidad de solicitar una prueba gratuita.
• Los precios no se divulgan públicamente.

10. Data Axle

Data Axle es un proveedor de datos de larga trayectoria especializado en inteligencia empresarial y de consumo. Como proveedor de datos como servicio, centraliza miles de millones de puntos de datos en una capa de entrega basada en la nube. A través de robustas interfaces API, admite casos de uso B2B, B2C y B2B2C en marketing, ventas, análisis y activación. Esto ayuda a las empresas a automatizar el enriquecimiento de clientes potenciales y a potenciar la segmentación de audiencias impulsada por la IA.

👑 Ideal para: resolución de identidades a gran escala y activación de audiencias en B2B y B2C.

Amplitud de datos:

• Datos empresariales que abarcan más de 90 millones de empresas con más de 400 atributos, incluidos datos firmográficos, tecnográficos, de intención, de especialidad y basados en la ubicación.
• Datos de consumidores que abarcan más de 250 millones de perfiles de consumidores con más de 300 atributos.

Métodos de obtención de datos:

• Los datos proceden de más de 100 fuentes públicas y privadas no reveladas.
• Utiliza procesos de recopilación de datos privados y aprendizaje automático para vincular y unificar identidades entre Conjuntos de datos.

Infraestructura:

• Plataforma de datos a escala empresarial que procesa más de 2 billones de registros de clientes al año.
• Diseñada para soportar la ingesta de datos a gran escala, la resolución de identidades y la activación.
• Creada para distribuir datos de forma segura entre sistemas internos, plataformas en la nube y socios externos.

Actualización de los datos:

• Datos actualizados, con conjuntos de datos empresariales y de consumidores que se actualizan periódicamente.
• Actualizaciones continuas de datos para casos de uso de activación, segmentación y análisis.
• Registros históricos de negocios disponibles.

Métodos de entrega de datos:

• API, respaldadas por un centro de desarrolladores con documentación.
• Entrega de datos a través de integraciones directas, plataformas en la nube, mercados digitales (por ejemplo, DMP, DSP, intercambios de datos) y licencias de datos para la instalación completa de Conjuntos de datos en los entornos de los clientes.
• Integraciones preconfiguradas con plataformas CRM y de marketing.

Requisitos técnicos:

• El acceso a la API requiere conocimientos de desarrollo para la integración y el uso continuo.
• Las integraciones preconfiguradas reducen el esfuerzo técnico para las herramientas comunes de CRM y Martech.

Cumplimiento normativo: No revelado.

Precios:

• Ofrece pruebas gratuitas, demostraciones y acceso limitado a sus plataformas de datos.
• Los precios no se han revelado y es necesario ponerse en contacto con el equipo de ventas.

Conclusión

En este artículo, ha aprendido qué es el Data-as-a-Service (DaaS), cómo funciona y por qué se ha convertido en algo esencial en el mundo actual, impulsado por los datos y la IA.

Entre los muchos proveedores de datos como servicio disponibles, Bright Data destaca como una de las mejores opciones. Sus servicios de recopilación de datos de nivel empresarial proporcionan fuentes de datos web fiables a través de API y Conjuntos de datos listos para usar en múltiples formatos, con opciones de filtrado avanzadas.

Bright Data cuenta con el respaldo de una red de Proxies de 150 millones de IP, ofrece un tiempo de actividad del 99,99 % y alcanza una tasa de éxito del 99,99 %. En combinación con un soporte prioritario 24/7, una entrega de datos flexible y salidas JSON personalizadas, acceder a datos web a gran escala nunca ha sido tan fácil.

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Preguntas frecuentes

¿Qué es DaaS (Data-as-a-Service)?

Data-as-a-Service (DaaS) es un modelo de distribución de datos en el que un proveedor entrega datos listos para usar a través de canales como API, plataformas en la nube o servicios gestionados. Al tratar los datos como un servicio público, DaaS elimina la necesidad de que las organizaciones construyan y mantengan una infraestructura compleja de recopilación, almacenamiento y procesamiento de datos.

¿Cuáles son las preguntas adecuadas que hay que hacer al evaluar una empresa de datos como servicio?

Estas son las principales preguntas que debe hacer a cualquier proveedor de datos como servicio antes de adoptar su solución:

• ¿Cómo miden y garantizan la precisión de los datos?
• ¿Con qué frecuencia se actualizan los datos?
• ¿Cuál es la procedencia de los datos?
• ¿Cumplen los datos con la normativa?
• ¿Cuál es su política de retención y eliminación de datos?
• ¿Cómo se entregan los datos?
• ¿Es fácil integrarlos y utilizarlos?
• ¿Qué medidas de seguridad se han implementado?
• ¿Qué acuerdos de nivel de servicio (SLA) garantizan?
• ¿Cómo funcionan los precios y la escalabilidad?

¿Qué proveedores de DaaS lideran actualmente el mercado en cuanto a preparación para la IA e integración de RAG?

Bright Data es ampliamente considerado como líder en servicios de datos preparados para IA y optimizados para RAG, gracias a sus soluciones diseñadas específicamente para LLM. Sus ofertas de IA incluyen:

• Acceso web: permite a los sistemas de inferencia de IA buscar, rastrear e interactuar con la web en tiempo real sin problemas, sin ser bloqueados por medidas antibots.
• Datos de entrenamiento: proporciona conjuntos de datos personalizados y de alta calidad (incluyendo texto, imágenes, vídeo y audio) limpios, seleccionados y adaptados para el entrenamiento y el ajuste de modelos.

En particular, los productos de Bright Data incluyen características específicas para la IA, como la integración simplificada con más de 70 marcos de IA, la salida Markdown ( ideal para la ingestión de LLM), la verificabilidad de los datos y herramientas creadas para dar soporte a los procesos RAG de principio a fin.