Melhores empresas de dados como serviço de 2026: uma comparação detalhada

Nesta postagem do blog, você aprenderá:

• O que é Data-as-a-Service, como funciona e por que é importante.
• Por que as soluções DaaS estão mais populares do que nunca e por que contar com um provedor dedicado é a escolha certa.
• Os principais aspectos a serem considerados ao avaliar provedores de DaaS.
• Uma comparação detalhada das 10 principais empresas de Data-as-a-Service com base nesses critérios.

Vamos começar!

TL;DR: Tabela resumida das melhores empresas de Data-as-a-Service

Provedor	Infraestrutura	Escalabilidade	Principais casos de uso	Dados históricos	Dados em tempo real	Conformidade com GDPR	Demonstração/avaliação gratuita	Preços
Bright Data	Pronto para uso corporativo, baseado em nuvem, com o suporte de uma rede de mais de 150 milhões de Proxies	Ilimitado	Pipelines de dados da Web de praticamente qualquer site em todo o mundo, cobrindo quase todos os setores	✅	✅	✅	✅	Tanto com base no uso quanto por assinatura (a partir de ~$1,50 /1 mil registros)
Dun & Bradstreet (D&B)	Nível empresarial, baseado em nuvem	Alta	Gerenciamento de dados mestres, risco	✅	❌	✅	✅	Baseado em níveis (US$ 15–US$ 50 mil+)
Coresignal	Baseado em nuvem	Alto	Inteligência de talentos, dados de empregos	✅	✅	✅	✅	A partir de US$ 49/mês, Conjuntos de dados a partir de US$ 1.000
InfobelPRO	Baseado em nuvem	Alta	Localização e dados geoespaciais	✅	✅	✅	✅	Não divulgado (baseado em cotação)
Cognism	Baseado em nuvem	Alto	Enriquecimento GTM e CRM	✅	✅	✅	✅	Personalizado
ZoomInfo	Baseado em nuvem	Alta	Operações de vendas e marketing	✅	❌	✅	✅	Não divulgado (baseado em leads)
RocketSource (Incubeta)	Baseado em nuvem	Alta	Atribuição e análise	✅	❌	✅	❌	Não divulgado
Datafiniti	API em primeiro lugar, baseado na nuvem	Ilimitado	Dados de propriedades e produtos	✅	❌	❌	✅	Não divulgado (baseado no volume)
FactSet	Nativo da nuvem	Alto	Dados financeiros e de investimento	✅	✅	✅	✅	Não divulgado
Data Axle	Nuvem empresarial	Alta	Ativação de identidade e público	✅	❌	❌	✅	Não divulgado

Uma introdução às empresas de Dados como Serviço

Antes de mergulhar na comparação das melhores empresas de Dados como Serviço, você precisa de algum contexto. Entenda como esse modelo de dados funciona, o que ele abrange e por que é importante!

O que significa Dados como Serviço?

Dados como serviço (DaaS) é um modelo em que uma empresa fornece acesso sob demanda a dados de alta qualidade, selecionados ou brutos por meio de APIs, entrega em nuvem, assinaturas ou plataformas da web.

A ideia por trás disso é permitir que você acesse, integre e analise informações. Tudo isso sem gerenciar uma infraestrutura interna complexa, ao mesmo tempo em que automatiza a limpeza, o enriquecimento e a entrega de dados. Ao centralizar os dados em uma única fonte, o DaaS reduz silos, garante uma única fonte de verdade e se adapta às necessidades organizacionais.

Os casos de uso comuns incluem análises em tempo real, inteligência de negócios, Pesquisa de mercado e treinamento de modelos de IA, capacitando decisões baseadas em dados em todos os setores.

Tipos de ofertas de DaaS

As ofertas de Dados como Serviço podem ser classificadas do ponto de vista técnico, de dados e do setor. Do ponto de vista técnico, os serviços de dados podem ser:

• Serviços de dados baseados em API: fornecem dados estruturados por meio de APIs, facilitando a integração perfeita com aplicativos e pipelines externos.
• Plataformas de dados em nuvem: plataformas centralizadas em nuvem ou baseadas na web para coleta, processamento, consulta e análise de dados.
• Vendedores de conjuntos de dados: conjuntos de dados selecionados com foco em setores, mercados ou tópicos específicos, prontos para análise direta ou integração em sistemas existentes.
• Serviços gerenciados: soluções de dados totalmente gerenciadas, nas quais o provedor extrai, processa, mantém e envia dados em nome do cliente. Isso é adaptado às necessidades exclusivas do cliente e aos requisitos do projeto.

Analisando os tipos de dados, as empresas de DaaS podem fornecer:

• Feeds de dados brutos: pontos de dados não processados diretamente da fonte, normalmente usados para alimentar mecanismos de análise internos, modelos de IA ou pipelines de processamento personalizados.
• Dados enriquecidos/validados/agregados: combinam várias fontes com contexto adicional, limpos e verificados quanto à precisão.
• Dados em tempo real: fornecem informações imediatamente à medida que são geradas, cruciais para aplicações como negociação de alta frequência, resposta a emergências ou monitoramento de mídias sociais.
• Dados históricos: dados pré-coletados em períodos anteriores, úteis para análise de tendências, previsão, benchmarking, treinamento de modelos de aprendizado de máquina e estudos retrospectivos.
• Dados baseados em insights: dados processados fornecidos com análises orientadas por IA, visualizações e recomendações acionáveis.

Por fim, do ponto de vista do setor, eles podem abranger:

• Dados de mercado e financeiros: incluem tendências do setor, atividades dos concorrentes, preços e dinâmica do mercado para apoiar a tomada de decisões estratégicas e pesquisas.
• Dados B2B: perfis de empresas, firmográficos e detalhes de contato comercial para geração de leads, vendas e inteligência de negócios.
• Dados sobre funcionários e mercado de trabalho: informações sobre tendências da força de trabalho, vagas em aberto, funções, salários e movimentação de funcionários em todos os setores.
• Dados de varejo: comportamento do consumidor, disponibilidade de produtos, preços e dados de transações para merchandising, planejamento de estoque e marketing.
• Dados de viagens: informações sobre voos, hotéis, reservas e mobilidade para turismo, logística e otimização de rotas.
• Dados de redes sociais: publicações, métricas de engajamento e análise de sentimentos para monitoramento de marcas, detecção de tendências e insights de marketing.
• Outros dados específicos do setor…

Por que o Data-as-a-Service não pode mais ser ignorado

Aproximadamente 402,7 milhões de terabytes de dados são criados todos os dias. Além disso, o volume total de dados criados, capturados, copiados e consumidos em todo o mundo já atingiu 149 zettabytes, de acordo com a Statista. Espera-se que esses números só aumentem com o rápido crescimento da IA, que é notoriamente ávida por dados.

O treinamento de grandes modelos de linguagem por si só requer enormes conjuntos de dados. Por exemplo, modelos como o que alimenta o ChatGPT da OpenAI foram treinados com centenas de bilhões de palavras, correspondendo a dezenas de terabytes de dados de texto brutos (comprimidos em centenas de gigabytes) para alcançar um desempenho utilizável.

O mesmo se aplica aos modernos pipelines RAG, fluxos de trabalho de IA/ML e sistemas de decisão baseados em dados. Todos eles dependem de volumes massivos de dados novos, bem estruturados e continuamente atualizados para gerar insights confiáveis e resultados precisos. Em um mundo baseado em dados, confiar apenas em dados e conhecimentos internos raramente é suficiente.

Embora alguns dados sejam abertos e gratuitos, a maioria dos dados de alto valor é de difícil acesso. Geralmente, eles exigem técnicas avançadas, como Scraping de dados, ou precisam ser adquiridos, limpos, enriquecidos e agregados de várias fontes antes de se tornarem úteis.

Essa dinâmica explica por que as empresas de Data-as-a-Service estão ganhando força rapidamente, tornando-se um dos segmentos de mais rápido crescimento na economia global de dados.

Por que você precisa de um provedor de Dados como Serviço

Se você já tentou coletar dados em grande escala, sabe como isso pode ser desafiador. Alguns dos obstáculos mais comuns incluem:

• Medidas anti-scraping: os sites utilizam CAPTCHAs, bloqueio de IP, limites de taxa e técnicas de impressão digital que impedem ativamente a coleta automatizada de dados de páginas da web.
• Conformidade e restrições legais: a coleta de dados deve respeitar as leis de privacidade, como GDPR e CCPA, bem como os termos de serviço da plataforma.
• Problemas de formatos, agregação e qualidade dos dados: os dados brutos geralmente vêm em formatos inconsistentes, contêm duplicatas ou erros e requerem limpeza, normalização e agregação extensivas para serem utilizáveis.
• Problemas de escalabilidade e infraestrutura: a coleta confiável de grandes volumes de dados requer infraestrutura escalável, monitoramento, novas tentativas e tratamento de falhas, que são caros de construir e manter.
• Manutenção e confiabilidade: os pipelines de dados frequentemente quebram devido a alterações em fontes externas, exigindo monitoramento contínuo, atualizações e conhecimento técnico para mantê-los em funcionamento.

A maioria das empresas, organizações ou indivíduos simplesmente deseja ter acesso a dados de alta qualidade. Muitas vezes, eles não têm as habilidades, os recursos ou o tempo internos para lidar com esses desafios. Portanto, eles preferem contar com um provedor de Dados como Serviço.

Uma empresa de Dados como Serviço fornece dados prontos para uso. Ela lida com a coleta, conformidade, infraestrutura, qualidade dos dados e outros desafios operacionais para você. Isso ajuda você a se concentrar no uso dos dados para análise, tomada de decisões ou seu caso de uso específico, em vez de lidar com a complexidade da aquisição e manutenção de dados.

Como comparar soluções de Dados como Serviço

As soluções de DaaS estão em toda parte, e o mercado está repleto de opções. Escolher o provedor certo pode ser um desafio, dado um cenário tão concorrido. A comparação se torna muito mais fácil quando você tem um conjunto claro de critérios para avaliar os provedores, tais como:

• Amplitude dos dados: os tipos e o escopo dos dados oferecidos pelo provedor de DaaS.
• Métodos de obtenção de dados: onde e como o provedor coleta seus dados, se divulgados publicamente.
• Infraestrutura: a capacidade do provedor de escalar, manter o tempo de atividade e lidar com grandes volumes de solicitações de dados.
• Atualização dos dados: disponibilidade de dados históricos, quase em tempo real, atualizados continuamente ou em tempo real.
• Métodos de entrega de dados: como os dados são disponibilizados aos clientes (por meio de API, integrações em nuvem ou outros métodos) e em quais formatos (JSON, CSV, Excel etc.).
• Requisitos técnicos: habilidades, ferramentas ou infraestrutura necessárias para acessar, processar e integrar os dados.
• Conformidade: adesão a estruturas de privacidade e segurança, como GDPR e CCPA.
• Preços: disponibilidade de planos de assinatura, pacotes personalizados ou avaliações gratuitas/Conjuntos de dados de amostra para avaliação.

As 10 principais empresas de Dados como Serviço

Descubra os melhores provedores de Dados como Serviço, cuidadosamente selecionados e avaliados de acordo com os critérios apresentados anteriormente.

1. Bright Data

Inicialmente um provedor de Proxy, a Bright Data evoluiu para uma plataforma de dados da web em grande escala. O que a diferencia é sua infraestrutura de nível empresarial, altamente escalável e pronta para IA, construída para dar suporte a tudo, desde a simples extração de dados até pipelines de dados complexos.

A Bright Data oferece várias ferramentas de Dados como Serviço que permitem a ingestão direta de dados em seus pipelines, fluxos de trabalho e sistemas. Entre elas estão:

• APIs Scraper: extraia dados da web novos e estruturados de mais de 120 sites com conformidade integrada, dimensionamento automático e preços por resultado. Cada API específica do site é acessível programaticamente ou por meio de uma interface integrada sem código.
• API Web Unlocker: automatiza o contorno de bloqueios, CAPTCHAs e proteções anti-bot avançadas para garantir a coleta consistente de dados em escala. Ela gerencia Proxies, desafios anti-bot e páginas com muito JavaScript e retorna HTML bruto, saída Markdown pronta para LLM ou até mesmo JSON estruturado por IA.
• API SERP: fornece resultados de mecanismos de pesquisa segmentados geograficamente do Google, Bing, Yandex e outros mecanismos de pesquisa importantes. É ideal para permitir que pipelines de dados de IA verifiquem informações e recuperem dados novos de fontes verificáveis.

Se você preferir acesso direto a dados prontos para uso, a Bright Data também oferece:

• Mercado de conjuntos de dados: conjuntos de dados pré-coletados, validados e continuamente atualizados de mais de 120 domínios populares. Os dados estão disponíveis em JSON, CSV e outros formatos, tornando-os adequados para IA, ML, sistemas RAG e fluxos de trabalho de inteligência empresarial.
• Serviços de aquisição de dados totalmente gerenciados: você define seus objetivos de negócios e a Bright Data lida com todo o ciclo de vida dos dados. Isso envolve projetar a estratégia de coleta e, em seguida, reunir, validar, enriquecer e entregar dados estruturados por meio de painéis, relatórios ou integrações diretas.

Esses são apenas um subconjunto do amplo conjunto de produtos da Bright Data para cenários DaaS. Todos os serviços são alimentados por uma rede global de Proxy com mais de 150 milhões de IPs, oferecendo escalabilidade ilimitada com 99,99% de tempo de atividade e taxa de sucesso. Essa infraestrutura oferece suporte a organizações de todos os tamanhos, desde startups até empresas da Fortune 500.

Juntas, essas capacidades tornam a Bright Data uma das plataformas de Dados como Serviço mais atraentes disponíveis atualmente para empresas de qualquer porte.

👑 Ideal para: Empresas de todos os tamanhos, incluindo grandes empresas, que buscam uma experiência DaaS escalável e altamente flexível, cobrindo uma longa lista de cenários.

Amplitude de dados:

• Dados de centenas de domínios populares, bem como praticamente qualquer site público.
• Casos de uso suportados em comércio eletrônico, Inteligência competitiva, mídias sociais e plataformas de conteúdo, listas de empregos e recrutamento, IA e aprendizado de máquina, Pesquisa de mercado, análise de varejo, imóveis, insights entre varejistas e muitos outros cenários específicos do setor.
• As fontes incluem 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 e muitos outros.

Métodos de obtenção de dados:

• Coleta ética e em conformidade de dados da web disponíveis publicamente por meio do Scraping de dados em grande escala.

Infraestrutura:

• 99,99% de tempo de atividade da plataforma.
• Taxa de sucesso de 99,99% na extração de APIs.
• Mais de 150 milhões de IPs residenciais, móveis, de provedores de internet e de Proxy de datacenter em 195 países.
• Tecnologia proprietária para Resolução de CAPTCHA, contorno de anti-bot e extração de dados estruturados em centenas de domínios.
• Suporte para simultaneidade ilimitada e extração em massa (até 5 mil URLs por solicitação).
• Filtragem e segmentação avançadas de Conjuntos de dados para reduzir custos e melhorar a relevância.
• Acesso a petabytes de dados em cache por meio da API do Web Archive.
• Suporte dedicado 24 horas por dia, 7 dias por semana, por especialistas em dados.

Atualização dos dados:

• Dados históricos e de tendências disponíveis por meio de Conjuntos de dados pré-construídos com cronogramas de atualização flexíveis (diários, semanais, mensais).
• Coleta de dados em tempo real por meio de ferramentas baseadas em API e sem código.
• Conjuntos de dados atualizados periodicamente para garantir atualização contínua e novos registros.

Métodos de entrega de dados:

• APIs que retornam dados em JSON, HTML, Markdown e outros formatos.
• Entrega de conjuntos de dados via Amazon S3, Google Cloud, Snowflake, Azure, SFTP, Pub/Sub, webhooks e muito mais.
• Formatos de conjuntos de dados flexíveis, incluindo JSON, NDJSON, CSV e Parquet.

Requisitos técnicos:

• Conhecimentos técnicos básicos são suficientes para começar a coletar dados por meio de APIs.
• Scrapers sem código permitem a extração rápida e simplificada de dados.
• Recomenda-se familiaridade com APIs para automação avançada, fluxos de trabalho personalizados e integrações de BI.

Conformidade:

• Em conformidade com o GDPR e o CCPA.
• Dados obtidos exclusivamente a partir de informações disponíveis publicamente.
• Certificado pelas normas ISO 27001, SOC 2 Tipo II e CSA STAR Nível 1.

Preços:

• Teste gratuito disponível.
• Os preços variam de acordo com o produto, com opções de pagamento conforme o uso e assinatura:
  • API Unlocker: a partir de US$ 1,50 por 1.000 resultados.
  • API do navegador: a partir de US$ 8/GB.
  • API SERP: a partir de US$ 1,50 por 1.000 resultados.
  • APIs Scraper: a partir de US$ 1,50 por 1.000 registros.
• Serviços de dados totalmente gerenciados: a partir de US$ 2.500/mês.
• Conjuntos de datos: a partir de US$ 250 por 100 mil registros.

2. Dun & Bradstreet (D&B)

A Dun & Bradstreet (D&B) é líder em dados comerciais e análises, ancorada por sua enorme oferta de Data Cloud, que lista mais de 600 milhões de entidades. Seus serviços incluem um produto Master Data-as-a-Service (MDaaS). Trata-se de uma solução configurável e orientada por API que fornece dados comerciais pré-masterizados de alta qualidade diretamente para os fluxos de trabalho, CRM ou sistemas ERP de uma empresa.

👑 Ideal para: Gerenciamento de dados mestres empresariais.

Amplitude de dados:

• Dados mestres de entidades comerciais, incluindo dados comerciais básicos sobre organizações e tomadores de decisão.
• Informações sobre riscos comerciais, riscos de fornecedores, riscos financeiros, riscos de conformidade e outras métricas relevantes para a empresa.
• Abrange mais de 600 milhões de organizações em todo o mundo, em vários setores e indústrias.
• Inclui análises, pontuações e classificações derivadas de dados agregados.

Métodos de obtenção de dados:

• Os dados são coletados de registros globais, parceiros verificados e atividades comerciais reais.
• Aperfeiçoados por meio de várias verificações mensais para atingir uma qualidade pronta para a tomada de decisões.

Infraestrutura:

• Soluções baseadas em nuvem com entrega escalável por meio de APIs e integrações.
• Integração por meio de parceiros de plataformas MDM e CRM para conectividade perfeita do fluxo de trabalho.

Atualização dos dados:

• Dados mestres centralizados e atualizados continuamente.
• Mais de 15 anos de dados históricos.

Métodos de entrega de dados:

• Acesso por meio de conexões API diretas.
• Integrações com plataformas MDM/CRM.
• Fluxos de dados nos formatos desejados para fácil acesso a qualquer momento.

Requisitos técnicos:

• Conhecimentos técnicos básicos necessários para integrações API.
• A integração em fluxos de trabalho pode exigir configuração nos sistemas MDM ou CRM.

Conformidade:

• Em conformidade com o GDPR e o CCPA.
• Certificações ISO 27701, ISO 27001 e Sistemas de Gestão de Informações de Privacidade (PIMS).
• Compatível com o Escudo de Proteção da Privacidade UE-EUA e Suíça-EUA/Estrutura de Privacidade de Dados, extensão do Reino Unido, APEC CBPR e Certificação TRUSTe Responsible IA.

Preços:

• Teste gratuito disponível para alguns serviços.
• De ~$15 a $50.000, dependendo do nível do produto e do tamanho do pacote.

3. Coresignal

A Coresignal é uma conhecida provedora de dados da web com soluções personalizadas para dados B2B, de funcionários e de anúncios de emprego em grande escala. Ela atua como uma solução de Dados como Serviço, fornecendo acesso a bilhões de registros por meio de APIs REST. A empresa se concentra em converter dados da web não estruturados em Conjuntos de dados padronizados e prontos para IA para inteligência de talentos, pesquisa de investimentos, enriquecimento de leads e casos de uso relacionados.

👑 Ideal para: Inteligência de talentos e análise da força de trabalho.

Amplitude de dados:

• Mais de 75 milhões de registros de empresas, mais de 500 Pontos de dados, dados desde 2016.
• Mais de 839 milhões de registros de funcionários, mais de 250 Pontos de dados, dados desde 2016.
• Mais de 425 milhões de anúncios de emprego ativos e históricos deduplicados, mais de 85 Pontos de dados, dados desde 2020.

Métodos de obtenção de dados:

• Dados coletados de mais de 15 fontes públicas da web.

Infraestrutura:

• Plataforma self-service baseada em nuvem que suporta a criação de Conjuntos de dados personalizados e conexão via APIs.

Atualização dos dados:

• Os dados são atualizados regularmente.
• Dados históricos disponíveis (desde 2016 para empresas/funcionários e desde 2020 para empregos).
• Suporta acesso em tempo real por meio de APIs.

Métodos de entrega de dados:

• APIs REST para dados da empresa, dos funcionários e dos empregos.
• Arquivos simples que podem ser baixados no formato JSONL.
• A plataforma self-service permite a personalização dos Conjuntos de dados e o download em massa.

Requisitos técnicos:

• O acesso às APIs requer conhecimentos técnicos básicos para integração.
• Trabalhar com arquivos simples JSONL pode exigir habilidades de análise de dados.
• A plataforma suporta pesquisas em linguagem cotidiana para facilitar o uso.

Conformidade:

• Em conformidade com o GDPR e a CCPA.
• Certificado pela Ethical Web Data Collection Initiative.

Preços:

• Conjuntos de datos: a partir de US$ 1.000
• Planos por assinatura:
  • Gratuito: US$ 0 por 200 créditos de coleta e 400 créditos de pesquisa.
  • Inicial: a partir de US$ 49/mês para pelo menos 250 créditos de coleta e 500 créditos de pesquisa.
  • Pro: a partir de US$ 800/mês para pelo menos 10.000 créditos de coleta e 20.000 créditos de pesquisa.
  • Premium: a partir de US$ 1.500/mês para pelo menos 50.000 créditos de coleta e 150.000 créditos de pesquisa.

4. InfobelPRO

A InfobelPRO é uma provedora global de dados veterana para inteligência B2B de alto volume e análise de localização. Ela também opera como uma empresa DaaS por meio do acesso sob demanda a um enorme banco de dados de 375 milhões de empresas, 172 milhões de pontos de interesse (POIs) e 1 bilhão de contatos. Seus dados estruturados oferecem suporte ao enriquecimento de CRM, validação de leads em tempo real e mapeamento geoespacial preciso.

👑 Ideal para: Inteligência de localização e análise geoespacial.

Amplitude de dados:

• Mais de 172 milhões de POIs, incluindo locais, plantas de edifícios, polígonos e atributos de inteligência de localização.
• Dados B2B cobrindo mais de 375 milhões de empresas, com dados firmográficos, tecnográficos, de contato e vínculos corporativos.
• Mais de 209 milhões de entradas de dados de consumidores B2C, abrangendo nomes opt-in, telefones celulares, e-mails, endereços físicos e faixas de renda.

Métodos de obtenção de dados:

• Processamento alimentado por IA, aproveitando mais de 1.100 fontes de dados não divulgadas.

Infraestrutura:

• Plataforma de dados baseada em nuvem criada para integrações internacionais de dados.
• Suporta acesso de alto volume por meio de APIs, arquivos simples e aplicativos DIY.

Atualização dos dados:

• Suporta fluxos de dados em tempo real por meio de APIs.
• Inclui dados históricos B2B, com até 8 anos.
• Os dados são processados e atualizados continuamente.

Métodos de entrega de dados:

• APIs REST, incluindo dados da empresa, dados de localização, POI, enriquecimento, IVA e APIs de identificação de chamadas.
• Arquivos simples projetados para integração plug-and-play.
• Acesso DIY ao banco de dados subjacente por meio de um mecanismo de pesquisa dedicado.

Requisitos técnicos:

• As integrações de API requerem habilidades básicas de integração web.
• Os arquivos simples precisam de recursos de análise de dados para serem operacionalizados em escala.
• Documentação técnica e suporte prático ao cliente estão disponíveis.

Conformidade:

• Ênfase na conformidade com GDPR e nas normas de privacidade.

Preços:

• Possibilidade de testar a API de dados gratuitamente.
• Os preços são baseados em cotações e dependem do caso de uso.
• Conjuntos de dados personalizados e métodos de entrega flexíveis estão disponíveis após consulta com especialistas em dados.

5. Cognism

A Cognism é uma plataforma de inteligência de vendas que fornece dados de vendas B2B premium. Sua experiência DaaS é construída em torno de fornecer às equipes acesso a dados verificados e compatíveis de contato e firmográficos diretamente em suas pilhas GTM (Go-to-Market) por meio de APIs ou integrações em nuvem, como Snowflake. O objetivo final deste provedor é ajudar as equipes de vendas e marketing a acelerar a prospecção e melhorar o alcance baseado em dados.

👑 Ideal para: enriquecimento de pilhas de CRM e GTM.

Amplitude de dados:

• Dados B2B, incluindo contatos, firmográficos, tecnográficos, intenção, sinais de contratação, atributos relacionados ao trabalho e muito mais.
• Forte cobertura dos mercados europeus.

Métodos de obtenção de dados:

• Os dados são coletados usando uma estrutura alimentada por IA que simula a pesquisa humana na web, extrai dados públicos da web e aplica várias camadas de verificação e validação.
• As fontes populares incluem artigos de notícias e comunicados de imprensa, sites de empresas, relatórios anuais, divulgações de resultados e registros públicos.

Infraestrutura:

• Infraestrutura baseada em nuvem para alta escalabilidade.

Atualização dos dados:

• Banco de dados centralizado de inteligência de vendas B2B com dados atualizados e históricos, atualizado regularmente.

Métodos de entrega de dados:

• APIs REST.
• Arquivos simples, com suporte para Snowflake, AWS S3, Google Cloud, Databricks e SFTP.

Requisitos técnicos:

• As integrações de API exigem habilidades técnicas básicas para implementação e manutenção.
• Os arquivos simples exigem habilidades em análise de dados ou ciência de dados para extrair o máximo valor dos Conjuntos de dados.
• Suporte profissional para integração, design de esquema e agregação personalizada para a opção DaaS.

Conformidade:

• Origem de dados alinhada com o GDPR e a CCPA.
• Padrões de segurança alinhados com ISO 27001 e SOC 2.

Preços:

• Opções para conjuntos de dados gratuitos.
• Para a experiência DaaS, os preços são personalizados e dependem do caso de uso, com base no tipo de dados, volume e método de entrega.

6. ZoomInfo

A ZoomInfo é uma plataforma de inteligência de mercado que fornece dados B2B de alta qualidade para vendas, marketing e recrutamento. Como uma empresa de Data-as-a-Service, ela fornece insights prontos para IA (por exemplo, firmográficos, sinais de intenção e perfis profissionais) diretamente em seus fluxos de trabalho por meio de APIs e compartilhamentos em nuvem, como Snowflake ou AWS. Essa integração automatiza o enriquecimento do CRM, substitui a entrada manual e alimenta estratégias de crescimento baseadas em dados.

👑 Ideal para: Operações de vendas e marketing que precisam de segmentação automatizada baseada em intenção.

Amplitude de dados:

• Dados B2B, incluindo perfis profissionais, perfis de empresas, firmográficos, tecnográficos, informações de contato, cargos, histórico profissional e sinais de intenção.
• Cobertura global, incluindo América do Norte e dados internacionais expandidos (mais de 34 milhões de perfis de empresas, mais de 200 milhões de perfis profissionais, mais de 45 milhões de números de celular fora da América do Norte).
• Insights avançados, como sofisticação de marketing, comportamento online e sinais de engajamento.

Métodos de obtenção de dados:

• Coletados através do sistema FuZion, que combina IA, aprendizado de máquina, NLP, pesquisadores humanos, pesquisas, fornecedores terceirizados e colaboradores da comunidade.
• As fontes incluem sites de empresas, informações comerciais públicas, pesquisas, fornecedores terceirizados de nicho e equipes de pesquisa internas.
• A verificação em várias camadas garante a precisão usando sistemas automatizados e verificações manuais.

Infraestrutura:

• Plataforma DaaS baseada em nuvem com APIs, webhooks e opções de arquivos simples.
• Capaz de se integrar com CRM, automação de marketing, ferramentas de engajamento de vendas e principais plataformas em nuvem (Snowflake, AWS, Google BigQuery).

Atualização dos dados:

• Dados atualizados continuamente.
• Dados históricos, quase em tempo real e prontos para IA disponíveis para análise preditiva.

Métodos de entrega de dados:

• APIs REST e webhooks para integração rápida.
• Arquivos simples, incluindo suporte para os formatos Snowflake, AWS, Google BigQuery e CSV/Excel.

Requisitos técnicos:

• Habilidades técnicas básicas necessárias para integração de API e automação de fluxo de trabalho.
• Habilidades em análise de dados ou ciência de dados necessárias para aproveitar Conjuntos de dados de arquivos simples.
• Suporte disponível para integração simplificada, design de esquema, enriquecimento personalizado e modelagem preditiva.

Conformidade:

• Coleta e processamento de dados em conformidade com o GDPR e o CCPA.
• Padrões de segurança e privacidade alinhados com as normas ISO 27001 e ISO 27701.
• Auditorias SOC 2 e validações TRUSTe garantem a conformidade regulatória contínua.

Preços:

• Teste gratuito disponível.
• Os preços são apresentados após o fornecimento das suas informações.

7. RocketSource da Incubeta

A RocketSource (agora parte da Incubeta) é uma consultoria de ciência comportamental e dados que transforma dados em insights “humanizados”. Isso a torna uma empresa de Data-as-a-Service com posicionamento único. Ela unifica fontes de dados díspares em um ecossistema baseado em nuvem que alimenta análises preditivas e atribuição de funil completo.

👑 Ideal para: Análise de marketing de funil completo e modelagem de atribuição em jornadas complexas do cliente.

Amplitude de dados:

• Principalmente dados de marketing, clientes e comportamentais.
• Dados de marketing de funil completo, dados de jornada do cliente, insights qualitativos e quantitativos e dados operacionais.

Métodos de obtenção de dados:

• Os dados são obtidos de sistemas empresariais existentes (por exemplo, ERP, aplicativos de negócios), plataformas de marketing, ferramentas de análise e fontes de dados de terceiros.

Infraestrutura:

• Infraestrutura de dados baseada em nuvem criada para unificar e processar conjuntos de dados complexos de várias fontes.
• Oferece suporte a pipelines de dados, automação de fluxo de trabalho e análises baseadas em IA.

Atualização dos dados:

• Disponibilidade de dados atualizados continuamente, permitindo análises contínuas, modelagem de atribuição e insights preditivos.
• Suporta pipelines de dados quase em tempo real.
• Dados históricos para análises descritivas.

Métodos de entrega de dados:

• Os dados são entregues por meio de pipelines de dados integrados e ambientes de análise, em vez de downloads de Conjuntos de dados independentes.

Requisitos técnicos:

• Requer experiência em engenharia de dados e software para integrar sistemas, projetar pipelines e extrair insights.
• Casos de uso avançados envolvem modelagem de dados, análise e fluxos de trabalho de IA/ML.

Conformidade:

• Suporte explícito para controles de privacidade, incluindo “Não vender ou compartilhar minhas informações pessoais”.

Preços:

• Os detalhes dos preços não são divulgados publicamente.

8. Datainfiniti

A Datafiniti é uma empresa de dados que opera como provedora de Dados como Serviço. Mais especificamente, ela oferece acesso a Conjuntos de dados pré-estruturados e massivos em verticais de propriedades, produtos, negócios e pessoas. Esses Conjuntos de dados são expostos por meio de uma interface API RESTful. Nos bastidores, os dados são coletados por meio de Scraping de dados, fontes públicas e provedores de dados terceirizados.

👑 Ideal para: Inteligência imobiliária para avaliação, subscrição e análise de risco.

Amplitude dos dados:

• Dados de produtos de varejo e comércio eletrônico com atributos, descrições, imagens e avaliações.
• Dados de imóveis para análise imobiliária, avaliação, subscrição, verificação de endereço e detecção de fraudes.
• Dados de pessoas para verificação de contato e identidade, enriquecimento e fluxos de trabalho relacionados a riscos.
• Dados comerciais e de pontos de interesse (POI) para pesquisa de mercado, enriquecimento de CRM e análise geoespacial.

Métodos de obtenção de dados:

• Os dados são coletados da web pública, de dados públicos e de fontes terceiras.
• Utiliza rastreamento da web combinado com fontes externas confiáveis.
• Os dados são padronizados, desduplicados e normalizados por meio de pipelines internos.

Infraestrutura:

• API de alto desempenho sem limites artificiais de rendimento além dos limites de registros definidos no plano.

Atualização dos dados:

• Os dados são continuamente coletados, limpos e atualizados.
• Suporta dados históricos de transações imobiliárias.

Métodos de entrega de dados:

• API REST para integração em aplicativos e fluxos de trabalho.
• Portal da Web para pesquisa exploratória, validação e avaliação.
• Downloads em massa para análise offline e casos de uso de ciência de dados.

Requisitos técnicos:

• O acesso à API requer habilidades básicas a intermediárias em engenharia.
• Habilidades em análise de dados ou ciência de dados são necessárias para processar e modelar grandes conjuntos de dados.
• Documentação clara e esquemas estáveis reduzem o tempo de implementação e integração.

Conformidade: Não divulgada.

Preços:

• Teste gratuito disponível, com opções para demonstrações detalhadas.
• Planos flexíveis, incluindo assinaturas mensais e níveis personalizados com base no volume de registros.

9. FactSet

A FactSet é uma plataforma digital financeira que fornece dados e análises integrados à comunidade de investimentos. Especificamente, ela também atua como uma empresa de Data-as-a-Service, oferecendo suporte a pipelines de dados complexos que automatizam o enriquecimento e a entrega de Conjuntos de dados financeiros por meio de APIs e integrações em nuvem. Observe que ela aparece na lista dos melhores provedores de dados alternativos.

👑 Ideal para: equipes de investimento quantitativas e orientadas por dados.

Amplitude de dados:

• Dados financeiros e focados em investimentos abrangentes.
• A cobertura inclui dados de empresas e títulos, dados de mercado, dados alternativos, dados orientados por eventos, notícias, pesquisas, estimativas, dívidas e dados de investimentos sustentáveis.

Métodos de obtenção de dados:

• Métodos proprietários e fontes de dados de terceiros.
• Os dados provêm de bolsas, contribuintes do mercado e fontes não tradicionais (alternativas).

Infraestrutura:

• Infraestrutura nativa da nuvem que suporta entrega em lote e contínua por meio de serviços gerenciados e APIs.
• Abre as portas para conectividade e integração avançadas de dados entre Conjuntos de dados proprietários e de terceiros.
• Construída em torno de um modelo unificado de segurança e dados de entidades para oferecer suporte a links e governança em grande escala.

Atualização dos dados:

• Suporta streaming em tempo real, dados de mercado atrasados e históricos, com cobertura respaldada por mais de 40 anos de coleta de dados.
• Conjuntos de dados continuamente atualizados para mercados, empresas, eventos e notícias.

Métodos de entrega de dados:

• Interface de APIs.
• Feeds de dados acessíveis por meio de um mercado dedicado.
• Entrega de dados baseada em nuvem via Amazon Redshift, Snowflake Data Marketplace e Databricks
• Ambientes hospedados pela FactSet e serviços de dados gerenciados.
• Suporta integração com sistemas internos, plataformas analíticas, bancos de dados e ferramentas estatísticas.

Requisitos técnicos:

• O uso da API requer habilidades de nível de desenvolvedor para conexão.
• O compartilhamento de dados na nuvem e as integrações de mercado exigem familiaridade com plataformas como Snowflake, Redshift ou Databricks.
• Os recursos de gerenciamento de dados reduzem a necessidade de código personalizado, mas ainda assim exigem experiência em engenharia de dados e análise.

Conformidade:

• Em conformidade com o GDPR.

Preço:

• Possibilidade de solicitar uma avaliação gratuita.
• Os preços não são divulgados publicamente.

10. Data Axle

A Data Axle é uma provedora de dados estabelecida há muito tempo, especializada em inteligência empresarial e de consumo. Como provedora de dados como serviço, ela centraliza bilhões de Pontos de dados em uma camada de entrega baseada em nuvem. Por meio de interfaces API robustas, ela oferece suporte a casos de uso B2B, B2C e B2B2C em marketing, vendas, análise e ativação. Isso ajuda as empresas a automatizar o enriquecimento de leads e impulsionar a segmentação de público-alvo orientada por IA.

👑 Ideal para: resolução de identidade em grande escala e ativação de público em B2B e B2C.

Amplitude de dados:

• Dados comerciais cobrindo mais de 90 milhões de empresas com mais de 400 atributos, incluindo dados firmográficos, tecnográficos, de intenção, especialidade e baseados em localização.
• Dados de consumidores cobrindo mais de 250 milhões de perfis de consumidores com mais de 300 atributos.

Métodos de obtenção de dados:

• Os dados são obtidos de mais de 100 fontes públicas e proprietárias não divulgadas.
• Utiliza processos proprietários de compilação de dados e aprendizado de máquina para vincular e unificar identidades entre Conjuntos de dados.

Infraestrutura:

• Plataforma de dados em escala empresarial que processa mais de 2 trilhões de registros de clientes por ano.
• Projetada para dar suporte à ingestão, resolução de identidades e ativação de dados em grande escala.
• Construída para distribuir dados com segurança entre sistemas internos, plataformas em nuvem e parceiros externos.

Atualização dos dados:

• Dados atualizados, com Conjuntos de dados comerciais e de consumidores atualizados regularmente.
• Atualizações contínuas de dados para casos de uso de ativação, segmentação e análise.
• Registros comerciais históricos disponíveis.

Métodos de entrega de dados:

• APIs, apoiadas por um Developer Hub com documentação.
• Entrega de dados por meio de integrações diretas, plataformas em nuvem, mercados digitais (por exemplo, DMPs, DSPs, trocas de dados) e licenciamento de dados para instalações completas de Conjuntos de dados nos ambientes dos clientes.
• Integrações pré-construídas com plataformas de CRM e marketing.

Requisitos técnicos:

• O acesso à API requer habilidades de desenvolvedor para integração e uso contínuo.
• As integrações pré-construídas reduzem o esforço técnico para ferramentas comuns de CRM e Martech.

Conformidade: Não divulgada.

Preços:

• Oferece testes gratuitos, demonstrações e acesso limitado às suas plataformas de dados.
• Os preços não são divulgados e é necessário entrar em contato com a equipe de vendas.

Conclusão

Neste artigo, você aprendeu o que é Data-as-a-Service (DaaS), como funciona e por que se tornou essencial no mundo atual, impulsionado por dados e IA.

Entre os muitos provedores de Data-as-a-Service disponíveis, a Bright Data se destaca como a melhor opção. Seus serviços de coleta de dados de nível empresarial fornecem feeds de dados da web confiáveis por meio de APIs e Conjuntos de dados prontos para uso em vários formatos, com opções avançadas de filtragem.

A Bright Data é apoiada por uma rede Proxy de 150 milhões de IPs, oferece 99,99% de tempo de atividade e atinge uma taxa de sucesso de 99,99%. Combinado com suporte prioritário 24 horas por dia, 7 dias por semana, entrega flexível de dados e saídas JSON personalizadas, acessar dados da web em escala nunca foi tão fácil.

Crie uma conta Bright Data hoje mesmo e comece a integrar soluções de dados da web gratuitamente!

Perguntas frequentes

O que é DaaS (Data-as-a-Service)?

Data-as-a-Service (DaaS) é um modelo de distribuição de dados em que um provedor fornece dados prontos para uso por meio de canais como APIs, plataformas em nuvem ou serviços gerenciados. Ao tratar os dados como um utilitário, o DaaS elimina a necessidade de as organizações criarem e manterem uma infraestrutura complexa de coleta, armazenamento e processamento de dados.

Quais são as perguntas certas a fazer ao avaliar uma empresa de Data-as-a-Service?

Estas são as principais perguntas que você deve fazer a qualquer provedor de Data-as-a-Service antes de adotar sua solução:

• Como você mede e garante a precisão dos dados?
• Com que frequência os dados são atualizados?
• Qual é a proveniência dos dados?
• Os dados estão em conformidade com as regulamentações?
• Qual é a sua política de retenção e exclusão de dados?
• Como os dados são entregues?
• A integração e o uso são fáceis?
• Quais medidas de segurança estão em vigor?
• Que SLAs vocês garantem?
• Como funcionam os preços e a escalabilidade?

Quais provedores de DaaS estão atualmente liderando o mercado em prontidão para IA e integração RAG?

A Bright Data é amplamente considerada líder em serviços de dados prontos para IA e otimizados para RAG, graças a soluções projetadas especificamente para LLMs. Suas ofertas de IA incluem:

• Acesso à Web: permite que os sistemas de inferência de IA pesquisem, rastreiem e interajam com a web ao vivo de forma integrada, sem serem bloqueados por medidas anti-bot.
• Dados de treinamento: fornece conjuntos de dados personalizados e de alta qualidade (incluindo texto, imagens, vídeo e áudio) limpos, selecionados e adaptados para treinamento e ajuste de modelos.

Em particular, os produtos da Bright Data incluem recursos específicos para IA, como integração simplificada com mais de 70 estruturas de IA, saída Markdown ( ideal para ingestão de LLM), verificabilidade de dados e ferramentas criadas para oferecer suporte a pipelines RAG de ponta a ponta.