Los mejores proveedores de datos de LinkedIn: elegir la solución adecuada en 2026

Esta guía compara siete proveedores de datos de LinkedIn y explica cómo evaluarlos en función de criterios prácticos. Se centra en la calidad de los datos, los modelos de entrega, las consideraciones de cumplimiento y los casos de uso en el mundo real, para que puedas decidir qué opción se ajusta a tus necesidades.

TL;DR: comparación de los principales proveedores de datos de LinkedIn

La siguiente tabla compara las plataformas de datos de LinkedIn más utilizadas en casos de uso de acceso a datos, enriquecimiento y prospección.

Algunos proveedores se centran en infraestructuras de datos y Conjuntos de datos a gran escala, mientras que otros se han creado como herramientas de inteligencia de ventas o enriquecimiento que operan en torno a los flujos de trabajo de LinkedIn.

Por qué los datos de LinkedIn son importantes para los equipos B2B

LinkedIn no es solo otra red social. Es una de las mayores fuentes de datos de identidad profesional disponibles, creada y mantenida directamente por las personas a las que representa.

Los perfiles recogen los puestos de trabajo, las habilidades, el historial laboral y la progresión profesional, y se actualizan continuamente a medida que cambian las funciones, crecen los equipos y evolucionan las empresas. A diferencia de los Conjuntos de datos inferidos o basados en el comportamiento, esta información es autoinformada, lo que le confiere un nivel de precisión y relevancia difícil de replicar en otros lugares.

A gran escala, LinkedIn refleja los cambios organizativos del mundo real casi en tiempo real, desde ascensos y ampliaciones de equipos hasta cambios en el enfoque de la contratación y la demanda de habilidades. Esto lo convierte en una valiosa fuente de información sobre cómo funcionan realmente las empresas y los mercados laborales, y no solo cómo se describen externamente.

A medida que las organizaciones amplían el uso de la analítica y la IA, este tipo de contexto profesional estructurado cobra cada vez más importancia. Los datos relacionados con los puestos, las habilidades y la estructura de la empresa proporcionan una base para comprender cómo se realiza el trabajo dentro de las organizaciones.

El reto es el acceso. Aunque gran parte de esta información es visible públicamente, recopilarla y mantenerla de forma fiable a gran escala para su análisis estructurado no es sencillo.

Casos de uso habituales de los datos de LinkedIn

A continuación se presentan las formas más comunes en que los equipos utilizan los datos de LinkedIn a gran escala.

• Generación de clientes potenciales e inteligencia de ventas. Los equipos de ventas utilizan los datos de LinkedIn para identificar a los responsables de la toma de decisiones y realizar un seguimiento de los cambios en las cuentas objetivo. Señales como los cambios de función, los ascensos y el crecimiento del equipo ayudan a los equipos a refinar la orientación y ajustar el alcance en función de la estructura actual de las cuentas.
• Contratación y adquisición de talento. Los equipos de contratación se basan en los datos de LinkedIn para buscar candidatos, evaluar la disponibilidad de talento y supervisar los movimientos de la plantilla entre puestos y ubicaciones. Los datos actualizados sobre el historial laboral y las habilidades son esenciales para crear canales de talento e identificar candidatos cualificados de manera eficiente.
• Estudio de mercado e inteligencia competitiva. Las organizaciones analizan la plantilla y la actividad de contratación para comprender cómo están cambiando las empresas y los mercados. Las tendencias en la plantilla, los patrones de contratación y el crecimiento de los departamentos ayudan a los equipos a evaluar los movimientos de la competencia y la dirección de la organización a lo largo del tiempo.
• Formación en IA y ciencia de datos. Los equipos de ciencia de datos y aprendizaje automático utilizan los datos de LinkedIn como entrada estructurada para modelos que dependen de atributos profesionales. Los puestos de trabajo, las habilidades, las asociaciones con empresas y las trayectorias profesionales sirven de apoyo a tareas como la clasificación, la correspondencia, la recomendación y la personalización.

En todos estos casos de uso, comprender cómo se mantienen y actualizan los datos de LinkedIn a gran escala ayuda a los equipos a evaluar a los proveedores de datos de forma más eficaz. Para obtener una descripción técnica práctica, consulte esta guía de scraping de LinkedIn.

Los datos de LinkedIn se dividen en tres categorías principales: perfiles (registros profesionales individuales), empresas (atributos a nivel de empresa y señales de la plantilla) y ofertas de empleo (puestos vacantes y requisitos), cada una de las cuales sirve para diferentes flujos de trabajo analíticos y operativos.

Por qué es difícil acceder a los datos de LinkedIn a gran escala

Aunque gran parte de la información de LinkedIn es visible públicamente, recopilarla de forma fiable a gran escala plantea verdaderos retos técnicos y operativos. Los enfoques que funcionan para pequeños experimentos suelen degradarse a medida que aumentan el volumen, la frecuencia y la cobertura.

Barreras de autenticación y límites de acceso

LinkedIn restringe de forma agresiva la navegación anónima. Tras un número limitado de visitas a perfiles o páginas, se solicita a los usuarios que inicien sesión, lo que hace que el acceso sostenido sin autenticación sea poco práctico.

Las sesiones autenticadas introducen restricciones adicionales. Se supervisan el comportamiento de la sesión, los patrones de navegación y las tasas de solicitud, y un uso anormal puede desencadenar restricciones temporales o limitaciones de la cuenta.

Interfaces dinámicas y detección de comportamiento a gran escala

La interfaz de LinkedIn y los patrones de entrega subyacentes cambian con frecuencia. El diseño de las páginas, los identificadores de elementos y la lógica de representación se actualizan periódicamente, lo que puede romper la lógica de extracción que se basa en selectores estáticos.

A medida que la recopilación se amplía, las señales de comportamiento se convierten en una fuente de fallos mayor que las solicitudes individuales. Los altos volúmenes de solicitudes, los patrones de navegación repetitivos y los tiempos de interacción no humanos aumentan la probabilidad de interrupciones, la degradación de las tasas de éxito o la invalidación de sesiones.

A escala de producción, estos problemas se agravan. Sin mecanismos continuos de adaptación, supervisión y recuperación, los equipos suelen encontrarse con inestabilidad, cobertura parcial de datos y aumento de los costes de mantenimiento con el tiempo.

Crear o comprar: acceso a los datos de LinkedIn a gran escala

A medida que los equipos amplían el uso de los datos de LinkedIn, una decisión fundamental es si crear y mantener canales de recopilación internos o confiar en un proveedor externo. Las ventajas e inconvenientes se hacen más evidentes a medida que aumentan los requisitos en cuanto a volumen, fiabilidad y propiedad a largo plazo.

Creación interna

Crear un canal interno de datos de LinkedIn implica mucho más que la lógica inicial de scraping. Los equipos deben adaptarse continuamente a los cambios de la plataforma, gestionar las restricciones de acceso y responder a los fallos causados por los controles de autenticación, los límites de velocidad y las actualizaciones de la interfaz.

En la práctica, las soluciones internas requieren:

• Mantenimiento y supervisión continuos de la ingeniería
• Propiedad de la infraestructura, reintentos y controles de calidad de los datos
• Responsabilidad directa por el cumplimiento normativo y el riesgo operativo

Este enfoque solo suele ser viable para equipos con capacidad dedicada a la ingeniería de datos y propiedad a largo plazo del sistema.

Uso de un proveedor de datos

Los proveedores de datos externos ofrecen acceso gestionado a los datos de LinkedIn a través de Conjuntos de datos estructurados, API o flujos de trabajo de recopilación. Los proveedores asumen la responsabilidad de:

• Gestión y escalado de la infraestructura
• Gestionar los cambios en la plataforma y mantener la continuidad de los datos
• Normalización y entrega de datos
• Controles de cumplimiento y gobernanza del acceso

Cómo deciden los equipos

La mayoría de los equipos sopesan un pequeño conjunto de factores estratégicos:

• Coste de mantenimiento continuo, incluido el esfuerzo de ingeniería
• Requisitos de escala, desde el acceso ocasional hasta el uso continuo
• Riesgo operativo, especialmente en lo que respecta a la estabilidad de las cuentas y el cumplimiento normativo

Para obtener una visión técnica de cómo difieren los servicios gestionados de la recopilación basada en API, consulte esta comparación entre los enfoques de recopilación de datos web gestionados y API.

Cómo evaluar los proveedores de datos de LinkedIn

A la hora de evaluar a los proveedores, céntrese en tres factores críticos: (1) cadencia de actualización que se adapte a su flujo de trabajo: los equipos de ventas necesitan actualizaciones diarias para detectar señales de cambios en el empleo, mientras que los equipos de análisis pueden trabajar con datos semanales o mensuales; (2) modelo de entrega que se adapte a su pila: API para equipos de ingeniería, extensiones de navegador para representantes de ventas, Conjuntos de datos preconstruidos para analistas; y (3) economía de escala: los precios basados en el uso funcionan para cargas variables, mientras que las suscripciones se adaptan a un uso predecible. Comprueba también que el proveedor gestiona la coherencia del esquema, la validación de la calidad de los datos y los requisitos de cumplimiento relevantes para tu región y caso de uso.

¿Está listo para explorar los Conjuntos de datos de LinkedIn? Comience con una muestra gratuita para evaluar la calidad y la cobertura de los datos para su caso de uso específico.

Los mejores proveedores de datos de LinkedIn

Una vez establecidos los casos de uso, los tipos de datos y los criterios de evaluación, el siguiente paso es comparar los proveedores en función de su enfoque del acceso a los datos de LinkedIn.

Plataformas de infraestructura frente a herramientas de prospección

La mayoría de los proveedores de datos de LinkedIn se pueden agrupar según su enfoque principal.

Las plataformas orientadas a la infraestructura (como Bright Data y Coresignal) están diseñadas para análisis, investigación y flujos de trabajo de IA. Hacen hincapié en el acceso masivo a los datos a través de Conjuntos de datos, API o canales de recopilación gestionados, y suelen ser utilizadas por equipos técnicos que operan a escala de producción.

Las herramientas de prospección y ventas (como Cognism, Kaspr, Lusha y LeadIQ) se basan en flujos de trabajo de ventas y contratación externos. Dan prioridad a la prospección basada en navegadores, las integraciones CRM y el acceso por usuario, en lugar de la entrega de datos masivos.

Comprender esta distinción ayuda a reducir el campo antes de comparar los proveedores en detalle.

Qué hay que tener en cuenta al comparar proveedores:
El tiempo de configuración varía considerablemente: las herramientas basadas en navegador (Kaspr, Lusha, LeadIQ) funcionan en cuestión de minutos, mientras que las plataformas de infraestructura (Bright Data, Coresignal) suelen requerir adquisición e integración técnica. La «actualidad» de los datos está mal definida en el sector; algunos proveedores los actualizan semanalmente y lo denominan «en tiempo real», mientras que otros los actualizan cada hora. La cobertura geográfica es importante: las herramientas que hacen hincapié en el cumplimiento GDPR (Cognism, Kaspr) suelen ser más sólidas en Europa, mientras que los proveedores centrados en Estados Unidos pueden tener datos internacionales limitados. Por último, hay que tener cuidado con los precios vagos: «Contáctanos» suele significar mínimos de cinco cifras, mientras que los planes «freemium» alcanzan rápidamente los límites de crédito.

1. Bright Data

Bright Data es un proveedor de infraestructura de datos web que ofrece acceso a conjuntos de datos de LinkedIn, API y flujos de trabajo de recopilación gestionados para análisis, investigación y casos de uso de IA.

Está diseñado para equipos de datos que necesitan un suministro de datos fiable y a gran escala, en lugar de herramientas basadas en navegadores para la prospección de ventas individuales.

Cobertura y entrega de datos

Bright Data admite datos de LinkedIn disponibles públicamente en las entidades principales:

• Perfiles: historial de puestos, experiencia, formación, habilidades
• Empresas: datos demográficos, número de empleados, indicadores de crecimiento
• Ofertas de empleo: títulos, descripciones, ubicaciones, antigüedad (Conjuntos de datos | Scraper)
• Publicaciones: contenido de publicaciones públicas y señales de interacción (Conjuntos de datos | Scraper)

Los datos se entregan a través de Conjuntos de datos recopilados previamente o mediante acceso programático utilizando API y flujos de trabajo de recopilación gestionados. Los Conjuntos de datos se pueden adquirir como exportaciones únicas o actualizarse de forma periódica, dependiendo de cómo se utilicen los datos.

Los resultados se proporcionan en formatos estructurados (JSON, CSV, NDJSON, Parquet) y pueden entregarse a AWS S3, Google Cloud, Azure, Snowflake y SFTP.

Cuándo Bright Data es la mejor opción

Bright Data es ideal para equipos que:

• Utilizan datos de LinkedIn para análisis, investigación o procesos de IA
• Necesitan un acceso continuo o de gran volumen en lugar de un enriquecimiento ad hoc
• Requieren actualizaciones periódicas y una calidad de datos constante
• Requieren datos de LinkedIn sin procesar y sin agregar, en lugar de Conjuntos de datos pre-normalizados
• Necesitan flujos de trabajo de recopilación personalizados junto con Conjuntos de datos preconstruidos
• Desea la máxima flexibilidad en formatos de datos, métodos de entrega y opciones de integración

Los equipos centrados en la prospección basada en navegadores o en flujos de trabajo de ventas individuales pueden encontrar más adecuadas herramientas como Kaspr, Lusha o LeadIQ.

2. Coresignal

Coresignal proporciona conjuntos de datos preagregados y estructurados, así como API que cubren datos de empresas, empleados y ofertas de empleo, optimizados para el análisis de tendencias históricas. Se utiliza principalmente para inteligencia laboral, estudios de mercado, análisis longitudinal e inteligencia de ventas, no para la prospección basada en navegadores ni para flujos de trabajo operativos en tiempo real.

Cobertura y entrega de datos

Coresignal ofrece conjuntos de datos pre-recogidos y API programáticas para:

• Datos de empleados. Funciones, historial laboral y asociaciones con empresas.
• Datos de la empresa. Sector, tamaño, número de empleados y atributos organizativos.
• Ofertas de empleo. Funciones, requisitos y metadatos relacionados

Los datos hacen hincapié en la profundidad histórica, la coherencia del esquema y la estructura preparada para el análisis. Las API y los feeds se actualizan periódicamente para su ingestión programática, mientras que los Conjuntos de datos admiten la investigación y la modelización a gran escala.

Cuándo Coresignal es la mejor opción

Coresignal es ideal para equipos que:

• Analizan las tendencias de la fuerza laboral, los patrones de contratación o el crecimiento de la empresa a lo largo del tiempo
• Necesitan datos estructurados y longitudinales para la investigación o el análisis
• Dan prioridad a la coherencia y la cobertura histórica frente al acceso de baja latencia

Es menos adecuado para la prospección basada en navegadores o las búsquedas operativas en tiempo real en menos de un segundo.

3. Cognism

Cognism es una plataforma de inteligencia de ventas B2B utilizada por los equipos de ingresos para descubrir y enriquecer a los clientes potenciales con datos de contacto y de empresas que cumplen con la normativa, con un fuerte enfoque en los flujos de trabajo alineados con el RGPD para los mercados regulados.

Está diseñada para casos de uso de ventas salientes y SDR, no para análisis o extracción de datos a gran escala.

Cobertura y entrega de datos

Cognism enriquece los contactos y las empresas que los equipos identifican a través de LinkedIn y los flujos de trabajo de CRM.

La cobertura incluye:

• Funciones profesionales y asociaciones empresariales
• Direcciones de correo electrónico y números de teléfono comerciales
• Atributos firmográficos a nivel de empresa

El acceso se proporciona a través de una plataforma de ventas basada en la web, integraciones CRM, una extensión del navegador y API/DaaS de enriquecimiento programático. Cognism no ofrece conjuntos de datos de perfiles de LinkedIn sin procesar ni datos masivos listos para su análisis.

Cuándo Cognism es la mejor opción

Cognism es ideal para equipos que:

• Realizan ventas salientes o flujos de trabajo de prospección SDR
• Necesitan un enriquecimiento de contactos que cumpla con la normativa, especialmente para los mercados de la UE
• Trabajan principalmente con CRM y herramientas basadas en navegador

No está pensado para ingeniería de datos, análisis, formación en IA o casos de uso que requieran Conjuntos de datos masivos o históricos de LinkedIn.

4. People Data Labs (PDL)

People Data Labs (PDL) proporciona datos programáticos sobre personas, empresas y ofertas de empleo a través de API de enriquecimiento y búsqueda, junto con exportaciones de Conjuntos de datos masivos. Está diseñado para equipos de ingeniería y análisis que necesitan datos de identidad B2B normalizados a gran escala.

Cobertura y entrega de datos

El catálogo de PDL incluye perfiles personales (historial laboral, funciones, atributos profesionales), datos demográficos de empresas y registros de ofertas de empleo. El acceso se proporciona a través de API de enriquecimiento y búsqueda, exportaciones masivas y fuentes con licencia para la ingestión basada en la nube.

PDL no proporciona conjuntos de datos de perfiles de LinkedIn sin procesar ni scraping directo de LinkedIn. Sus datos se agregan, normalizan y optimizan para la resolución de identidades y los flujos de trabajo de enriquecimiento en los que es necesario aumentar los registros existentes.

Cuándo PDL es la mejor opción

PDL es ideal para equipos que:

• Crean procesos de enriquecimiento, emparejamiento o resolución de identidades
• Necesitan datos de personas y empresas a gran escala listos para el análisis
• Prefieren el acceso mediante API a las interfaces de ventas o prospección

No está diseñado como una herramienta de ventas interactiva ni como una fuente directa de datos de la plataforma LinkedIn.

5. Kaspr

Kaspr es una herramienta de enriquecimiento de contactos B2B basada en navegador que utilizan los equipos de ventas y contratación para mostrar direcciones de correo electrónico y números de teléfono empresariales mientras trabajan en LinkedIn, Sales Navigator o Recruiter Lite.

Está diseñada para la prospección interactiva diaria, donde la velocidad y la facilidad de uso son más importantes que el acceso a datos masivos.

Cobertura y entrega de datos

Kaspr enriquece los contactos identificados durante la navegación por LinkedIn.

La cobertura suele incluir:

• Direcciones de correo electrónico y números de teléfono comerciales
• Cargo y afiliación a la empresa
• Atributos básicos de contacto y de la empresa

El acceso se proporciona a través de una extensión del navegador Chrome, un panel de control web, integraciones CRM y API opcionales o exportaciones masivas para un enriquecimiento a escala.

Cuándo Kaspr es la mejor opción

Kaspr es ideal para equipos que:

• Dependen de LinkedIn para la prospección diaria
• Necesitan un enriquecimiento de contactos rápido y basado en extensiones
• Operan con flujos de trabajo de SDR, reclutamiento o desarrollo empresarial

6. Lusha

Lusha es una plataforma de enriquecimiento de contactos B2B e inteligencia de ventas utilizada por equipos de ventas, marketing y reclutamiento para encontrar y enriquecer los datos de contacto de clientes potenciales y la información firmográfica básica.

Admite flujos de trabajo de prospección saliente en los que el descubrimiento de contactos y el enriquecimiento de CRM están estrechamente vinculados.

Cobertura y entrega de datos

Lusha enriquece los contactos y las empresas identificadas a través de LinkedIn y otros canales de salida. La cobertura típica incluye:

• Direcciones de correo electrónico y números de teléfono directos de empresas
• Cargo y afiliación a la empresa
• Atributos firmográficos básicos

El acceso está disponible a través de una extensión del navegador, una plataforma de prospección basada en la web, integraciones CRM y opciones de enriquecimiento o exportación masiva.

Cuándo Lusha es la mejor opción

Lusha es ideal para equipos que:

• Realizan acciones de ventas, marketing o reclutamiento
• Utilizan la prospección basada en navegador y el enriquecimiento CRM
• Necesitan datos de contacto B2B verificados con una configuración mínima

7. LeadIQ

LeadIQ es una plataforma de prospección de ventas B2B que ayuda a los equipos de ingresos a capturar, enriquecer y dirigir los datos de los clientes potenciales a los CRM y las herramientas de compromiso de ventas.

Se centra en optimizar la ejecución de las ventas externas en lugar de ampliar el acceso a datos sin procesar.

Cobertura y entrega de datos

LeadIQ se integra con LinkedIn y LinkedIn Sales Navigator para capturar datos de clientes potenciales durante la prospección en vivo. Los campos capturados suelen incluir correos electrónicos comerciales, números de teléfono directos, cargos, asociaciones empresariales y metadatos relacionados.

La captura de datos se basa en la interacción del usuario y se puede sincronizar con CRM, exportar en listas o mejorar mediante integraciones con plataformas de compromiso de ventas.

Cuándo LeadIQ es la mejor opción

LeadIQ es ideal para equipos que:

• Realizan ventas salientes de alta velocidad y flujos de trabajo de SDR
• Utilizan LinkedIn o Sales Navigator como canal principal de descubrimiento
• Desean una captura de clientes potenciales más rápida con una sólida integración de CRM y flujos de trabajo

Cómo elegir el proveedor de datos de LinkedIn adecuado para su caso de uso

La elección de un proveedor de datos de LinkedIn depende de cómo se vayan a utilizar realmente los datos en la producción. Existen diferentes herramientas diseñadas para flujos de trabajo muy distintos, y los desajustes suelen aparecer solo después de la implementación.

Comience con su flujo de trabajo principal

Los diferentes equipos resuelven diferentes problemas con los datos de LinkedIn:

• Los equipos de ventas y de salida suelen necesitar una prospección interactiva y un enriquecimiento de contactos vinculados directamente a LinkedIn y a los sistemas CRM.
• Los equipos de datos, análisis e investigación suelen necesitar conjuntos de datos estructurados o API que admitan la ingesta a gran escala, el análisis histórico o los flujos de trabajo de IA.
• Los equipos de producto e ingeniería tienden a dar prioridad a la fiabilidad, la coherencia del esquema y la integración limpia en los procesos existentes.

Identificar cuál de estos describe mejor su flujo de trabajo reduce inmediatamente el campo.

En el caso concreto de los equipos de datos y análisis, considere si necesita datos brutos de LinkedIn con capacidades de recopilación personalizadas o Conjuntos de datos preagregados optimizados para flujos de trabajo específicos. Los proveedores de infraestructura como Bright Data admiten ambos enfoques con flujos de trabajo de recopilación gestionados, mientras que los proveedores especializados como Coresignal se centran en conjuntos de datos históricos y People Data Labs hace hincapié en el enriquecimiento de la identidad.

Tenga en cuenta la escala y el volumen de datos desde el principio

Algunos proveedores están diseñados para su uso a nivel individual o de equipo, mientras que otros están pensados para un acceso continuo a grandes volúmenes de datos. A medida que aumenta el uso, factores como el volumen de registros, la cadencia de actualización, la mecánica de precios y los gastos generales operativos se hacen más visibles.

Los equipos que tengan previsto ampliarse deben evaluar cómo cambian los costes, los requisitos de infraestructura y los modelos de soporte a medida que aumenta la demanda.

Evalúe la integración y la adecuación operativa

A menudo, la forma en que se entregan los datos es más importante que los datos disponibles. Las herramientas basadas en navegadores funcionan bien para la prospección manual, mientras que las API y los Conjuntos de datos son más adecuados para los procesos automatizados y los sistemas descendentes.

La pregunta clave es cómo encajan los datos en su pila existente, ya sean CRM, almacenes de datos, plataformas de análisis o aplicaciones internas. Cuantas menos concesiones se hagan en materia de integración, más rápido se obtendrá valor.

Equilibre la actualidad, la cobertura y la fiabilidad

Los proveedores hacen diferentes concesiones. Algunos optimizan los datos de contacto actualizados, otros la profundidad histórica o la cobertura más amplia de entidades.

Comprender cuál de estos aspectos es más importante para su caso de uso ayuda a evitar fricciones una vez que los datos están en producción y las expectativas se ajustan a la realidad.

Reflexiones finales

Cada proveedor de datos de LinkedIn está diseñado para un tipo específico de flujo de trabajo, desde la prospección basada en navegadores hasta el análisis a gran escala y los casos de uso de IA.

La opción más fiable es la que se ajusta al uso que su equipo hará de los datos en la práctica, y no la que ofrece una lista de características más amplia sobre el papel.

Para los equipos que necesitan datos de LinkedIn a escala de producción con la máxima flexibilidad, entregados a través de conjuntos de datos estructurados, API o flujos de trabajo de recopilación gestionados, Bright Data proporciona una infraestructura de nivel empresarial diseñada para análisis, investigación y cargas de trabajo de IA. Hay más detalles disponibles en la página de conjuntos de datos de LinkedIn.

Preguntas frecuentes sobre los proveedores de datos de LinkedIn

¿Qué es un proveedor de datos de LinkedIn?

Un proveedor de datos de LinkedIn ofrece datos profesionales, empresariales o relacionados con el empleo a través de Conjuntos de datos, API o herramientas de prospección. Los proveedores se diferencian principalmente por el modelo de entrega y por si admiten análisis, enriquecimiento o flujos de trabajo de ventas.

¿Cuál es la diferencia entre un proveedor de Conjuntos de datos y una herramienta de inteligencia de ventas?

Los proveedores de conjuntos de datos suministran datos estructurados a granel para análisis, investigación y aprendizaje automático. Las herramientas de inteligencia de ventas se centran en la prospección interactiva, normalmente a través de extensiones de navegador e integraciones CRM.

¿Qué proveedores se utilizan habitualmente para casos de uso de análisis o IA?

Para análisis exhaustivos y flujos de trabajo de IA que requieren datos sin procesar y recopilación personalizada, Bright Data proporciona acceso de nivel de infraestructura con flujos de trabajo de recopilación gestionados. Coresignal se especializa en conjuntos de datos históricos preagregados para el análisis de tendencias. People Data Labs se centra en el enriquecimiento de identidades y los flujos de trabajo de emparejamiento en los que es necesario aumentar los registros existentes.

¿Deberíamos crear nuestro propio canal de datos de LinkedIn o utilizar un proveedor?

Crear uno interno ofrece flexibilidad, pero requiere un esfuerzo de ingeniería sostenido y asumir el riesgo operativo y de cumplimiento. Los proveedores gestionados reducen los gastos generales y el tiempo de amortización, y la elección adecuada depende de la escala y los recursos internos.