Este guia compara 7 provedores de dados do LinkedIn e explica como avaliá-los com base em critérios práticos. Ele se concentra na qualidade dos dados, modelos de entrega, considerações de conformidade e casos de uso reais, para que você possa decidir qual opção atende às suas necessidades.
TL;DR: comparação dos principais provedores de dados do LinkedIn
A tabela abaixo compara plataformas de dados do LinkedIn comumente usadas em casos de uso de acesso a dados, enriquecimento e prospecção.
Alguns provedores se concentram em infraestrutura de dados e Conjuntos de dados em grande escala, enquanto outros são criados como ferramentas de inteligência de vendas ou enriquecimento que operam em torno dos fluxos de trabalho do LinkedIn.
| Provedor | Categoria | Caso de uso típico | Modelo de entrega | Modelo de preços |
|---|---|---|---|---|
| Bright Data | Infraestrutura de dados da Web e Conjuntos de dados | Coleta de dados em grande escala, análise e treinamento de IA | APIs, conjuntos de dados selecionados, coleta gerenciada | Baseado no uso |
| Coresignal | Provedor de dados da web pública | Análise da força de trabalho, da empresa e do mercado | Conjuntos de dados pré-coletados e APIs | Assinatura |
| Cognism | Plataforma de inteligência de vendas | Vendas externas em conformidade com o RGPD (focadas na UE) | Plataforma de vendas integrada ao CRM | Contratos anuais |
| Laboratórios de dados de pessoas | API de enriquecimento de dados | Resolução de identidade e enriquecimento de perfis | APIs e bancos de dados estruturados | Baseado no uso |
| Kaspr | Ferramenta de prospecção | Fluxos de trabalho individuais de vendas e recrutamento | Extensão do navegador | Assinatura mensal |
| Lusha | Plataforma de dados de contato | Descoberta e enriquecimento de contatos | Extensão do navegador e APIs | Freemium/assinatura |
| LeadIQ | Ferramenta de fluxo de trabalho de vendas | Prospecção baseada no Sales Navigator | Ferramenta de prospecção integrada ao CRM | Licenciamento por usuário |
Por que os dados do LinkedIn são importantes para equipes B2B
O LinkedIn não é apenas mais uma rede social. É uma das maiores fontes de dados de identidade profissional disponíveis, criada e mantida diretamente pelas pessoas que representa.
Os perfis capturam cargos, habilidades, histórico profissional e progressão na carreira, e são atualizados continuamente à medida que as funções mudam, as equipes crescem e as empresas evoluem. Ao contrário dos Conjuntos de dados inferidos ou baseados em comportamento, essas informações são auto-relatadas, o que lhes confere um nível de precisão e relevância difícil de replicar em outros lugares.
Em grande escala, o LinkedIn reflete as mudanças organizacionais do mundo real quase em tempo real, desde promoções e expansões de equipes até mudanças no foco de contratação e na demanda por habilidades. Isso o torna uma fonte valiosa de insights sobre como as empresas e os mercados de trabalho realmente funcionam, e não apenas como são descritos externamente.
À medida que as organizações expandem o uso de análises e IA, esse tipo de contexto profissional estruturado se torna cada vez mais importante. Os dados vinculados a funções, habilidades e estrutura da empresa fornecem uma base para entender como o trabalho é realizado dentro das organizações.
O desafio é o acesso. Embora grande parte dessas informações seja visível publicamente, coletá-las e mantê-las de forma confiável em grande escala para análise estruturada não é tarefa fácil.
Casos de uso comuns para dados do LinkedIn
Abaixo estão as formas mais comuns como as equipes usam os dados do LinkedIn em grande escala.
- Geração de leads e inteligência de vendas. As equipes de vendas utilizam os dados do LinkedIn para identificar tomadores de decisão e acompanhar mudanças nas contas-alvo. Sinais como mudanças de função, promoções e crescimento da equipe ajudam as equipes a refinar a segmentação e ajustar o alcance com base na estrutura atual das contas.
- Recrutamento e aquisição de talentos. As equipes de recrutamento contam com os dados do LinkedIn para encontrar candidatos, avaliar a disponibilidade de talentos e monitorar a movimentação da força de trabalho entre funções e locais. Histórico profissional atualizado e dados de habilidades são essenciais para construir pipelines de talentos e identificar candidatos qualificados com eficiência.
- Pesquisa de mercado e Inteligência competitiva. As organizações analisam a força de trabalho e as atividades de contratação para entender como as empresas e os mercados estão mudando. As tendências de quadro de funcionários, os padrões de contratação e o crescimento dos departamentos ajudam as equipes a avaliar os movimentos competitivos e a direção organizacional ao longo do tempo.
- Treinamento em IA e ciência de dados. As equipes de ciência de dados e ML usam os dados do LinkedIn como entrada estruturada para modelos que dependem de atributos profissionais. Cargos, habilidades, associações com empresas e trajetórias profissionais apoiam tarefas como classificação, correspondência, recomendação e personalização.
Em todos esses casos de uso, entender como os dados do LinkedIn são mantidos e atualizados em escala ajuda as equipes a avaliar os provedores de dados com mais eficácia. Para uma visão geral técnica prática, consulte este guia de scraping do LinkedIn.
Os dados do LinkedIn se enquadram em três categorias principais: perfis (registros profissionais individuais), empresas (atributos em nível de empresa e sinais da força de trabalho) e anúncios de emprego (vagas em aberto e requisitos), cada um atendendo a diferentes fluxos de trabalho analíticos e operacionais.
Por que acessar os dados do LinkedIn em grande escala é um desafio
Embora grande parte das informações do LinkedIn seja visível publicamente, coletá-las de forma confiável em grande escala apresenta desafios técnicos e operacionais reais. Abordagens que funcionam para pequenos experimentos geralmente se deterioram à medida que o volume, a frequência e a cobertura aumentam.
Barreiras de autenticação e limites de acesso
O LinkedIn restringe agressivamente a navegação anônima. Após um número limitado de visualizações de perfis ou páginas, os usuários são solicitados a fazer login, o que torna impraticável o acesso não autenticado sustentado.
As sessões autenticadas introduzem restrições adicionais. O comportamento da sessão, os padrões de navegação e as taxas de solicitação são monitorados, e o uso anormal pode acionar restrições temporárias ou limitações de conta.
Interfaces dinâmicas e detecção comportamental em escala
A interface do LinkedIn e os padrões de entrega subjacentes mudam com frequência. Os layouts das páginas, os identificadores de elementos e a lógica de renderização são atualizados regularmente, o que pode quebrar a lógica de extração que depende de seletores estáticos.
À medida que a coleta aumenta, os sinais comportamentais se tornam uma fonte maior de falhas do que as solicitações individuais. Altos volumes de solicitações, padrões de navegação repetitivos e tempo de interação não humana aumentam a probabilidade de interrupções, taxas de sucesso reduzidas ou invalidação de sessões.
Em escala de produção, essas questões se agravam. Sem adaptação contínua, monitoramento e mecanismos de recuperação, as equipes frequentemente enfrentam instabilidade, cobertura parcial de dados e aumento dos custos de manutenção ao longo do tempo.
Construir ou comprar: acessando dados do LinkedIn em escala
À medida que as equipes expandem o uso dos dados do LinkedIn, uma decisão fundamental é construir e manter pipelines de coleta internos ou contar com um provedor terceirizado. As vantagens e desvantagens ficam mais claras à medida que aumentam os requisitos de volume, confiabilidade e propriedade de longo prazo.
Criação interna
Criar um canal interno de dados do LinkedIn envolve mais do que a lógica inicial de scraping. As equipes devem se adaptar continuamente às mudanças da plataforma, gerenciar restrições de acesso e responder a falhas causadas por controles de autenticação, limites de taxa e atualizações de interface.
Na prática, as soluções internas exigem:
- Manutenção e monitoramento contínuos de engenharia
- Propriedade da infraestrutura, novas tentativas e controles de qualidade dos dados
- Responsabilidade direta pela conformidade e risco operacional
Essa abordagem normalmente é viável apenas para equipes com capacidade dedicada de engenharia de dados e propriedade de longo prazo do sistema.
Utilização de um provedor de dados
Provedores de dados terceirizados oferecem acesso gerenciado aos dados do LinkedIn por meio de Conjuntos de dados estruturados, APIs ou fluxos de trabalho de coleta. Os provedores assumem a responsabilidade por:
- Gerenciamento e dimensionamento da infraestrutura
- Tratamento de alterações na plataforma e manutenção da continuidade dos dados
- Normalização e entrega de dados
- Controles de conformidade e governança de acesso
Como as equipes decidem
A maioria das equipes pondera um pequeno conjunto de fatores estratégicos:
- Custo de manutenção contínua, incluindo esforço de engenharia
- Requisitos de escala, desde acesso ocasional até uso contínuo
- Risco operacional, particularmente em relação à estabilidade e conformidade da conta
Para uma visão técnica de como os serviços gerenciados diferem da coleta baseada em API, consulte esta comparação entre as abordagens de coleta de dados gerenciados e de dados da web por API.
Como avaliar os provedores de dados do LinkedIn
Ao avaliar os provedores, concentre-se em três fatores críticos: (1) cadência de atualização que corresponda ao seu fluxo de trabalho: as equipes de vendas precisam de atualizações diárias para sinais de mudança de emprego, enquanto as equipes de análise podem trabalhar com dados semanais ou mensais; (2) modelo de entrega que se adapte à sua pilha: APIs para equipes de engenharia, extensões de navegador para representantes de vendas, Conjuntos de dados pré-construídos para analistas; e (3) economia de escala: preços baseados no uso funcionam para cargas variáveis, enquanto assinaturas são adequadas para uso previsível. Verifique também se o provedor lida com a consistência do esquema, a validação da qualidade dos dados e os requisitos de conformidade relevantes para sua região e caso de uso.
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Melhores provedores de dados do LinkedIn
Com os casos de uso, tipos de dados e critérios de avaliação estabelecidos, a próxima etapa é comparar os provedores com base em como eles abordam o acesso aos dados do LinkedIn.
Plataformas de infraestrutura x ferramentas de prospecção
A maioria dos provedores de dados do LinkedIn pode ser agrupada por seu foco principal.
As plataformas orientadas para infraestrutura (como Bright Data e Coresignal) são projetadas para análises, pesquisas e fluxos de trabalho de IA. Elas enfatizam o acesso a dados em massa por meio de Conjuntos de dados, APIs ou pipelines de coleta gerenciados e são normalmente usadas por equipes técnicas que operam em escala de produção.
As ferramentas de prospecção e vendas (como Cognism, Kaspr, Lusha e LeadIQ) são construídas em torno de fluxos de trabalho de vendas externas e recrutamento. Elas priorizam a prospecção baseada em navegador, integrações de CRM e acesso por usuário, em vez da entrega de dados em massa.
Compreender essa distinção ajuda a restringir o campo antes de comparar os fornecedores em detalhes.
O que observar ao comparar fornecedores:
O tempo de configuração varia drasticamente: ferramentas baseadas em navegador (Kaspr, Lusha, LeadIQ) funcionam em minutos, enquanto plataformas de infraestrutura (Bright Data, Coresignal) normalmente exigem aquisição e integração técnica. A “atualização” dos dados é mal definida em todo o setor; alguns fornecedores atualizam semanalmente e chamam isso de “tempo real”, outros atualizam de hora em hora. A cobertura geográfica é importante: ferramentas que enfatizam a Conformidade com GDPR (Cognism, Kaspr) tendem a ser mais fortes na Europa, enquanto fornecedores focados nos EUA podem ter dados internacionais limitados. Por fim, fique atento a preços vagos: “Contate-nos” geralmente significa valores mínimos de cinco dígitos, enquanto planos “freemium” atingem limites de crédito rapidamente.
1. Bright Data
A Bright Data é um provedor de infraestrutura de dados da web que oferece acesso a conjuntos de dados do LinkedIn, APIs e fluxos de trabalho de coleta gerenciados para análise, pesquisa e casos de uso de IA.
Ele foi criado para equipes de dados que precisam de entrega de dados confiável e em grande escala, em vez de ferramentas baseadas em navegador para prospecção de vendas individuais.
Cobertura e entrega de dados
A Bright Data oferece suporte a dados do LinkedIn disponíveis publicamente em entidades principais:
- Perfis: histórico de funções, experiência, formação, competências
- Empresas: dados demográficos, número de funcionários, indicadores de crescimento
- Anúncios de emprego: cargos, descrições, localizações, antiguidade (Conjuntos de dados | Scraper)
- Postagens: conteúdo de postagens públicas e sinais de engajamento (Conjuntos de dados | Scraper)
Os dados são fornecidos por meio de Conjuntos de dados pré-coletados ou acesso programático usando APIs e fluxos de trabalho de coleta gerenciados. Os Conjuntos de dados podem ser adquiridos como exportações únicas ou atualizados em intervalos regulares, dependendo de como os dados são usados.
A saída é fornecida em formatos estruturados (JSON, CSV, NDJSON, Parquet) e pode ser entregue ao AWS S3, Google Cloud, Azure, Snowflake e SFTP.
Quando a Bright Data é a melhor opção
A Bright Data é ideal para equipes que:
- Usam dados do LinkedIn para análises, pesquisas ou pipelines de IA
- Precisam de acesso contínuo ou de alto volume, em vez de enriquecimento ad hoc
- Exigem atualizações recorrentes e qualidade de dados consistente
- Exijam dados brutos e não agregados do LinkedIn, em vez de Conjuntos de dados pré-normalizados
- Precisam de fluxos de trabalho de coleta personalizados, juntamente com Conjuntos de dados pré-construídos
- Quer flexibilidade máxima em formatos de dados, métodos de entrega e opções de integração
Equipes focadas em prospecção baseada em navegador ou fluxos de trabalho de vendas individuais podem achar ferramentas como Kaspr, Lusha ou LeadIQ mais adequadas.
2. Coresignal
O Coresignal fornece conjuntos de dados pré-agregados e estruturados e APIs que abrangem dados de empresas, funcionários e vagas de emprego, otimizados para análise de tendências históricas. É usado principalmente para inteligência da força de trabalho, Pesquisa de mercado, análise longitudinal e inteligência de vendas, e não para prospecção baseada em navegador ou fluxos de trabalho operacionais em tempo real.
Cobertura e entrega de dados
A Coresignal oferece Conjuntos de dados pré-coletados e APIs programáticas para:
- Dados de funcionários. Funções, histórico profissional e associações com empresas
- Dados da empresa. Setor, tamanho, número de funcionários e atributos organizacionais
- Anúncios de vagas. Funções, requisitos e metadados relacionados
Os dados enfatizam a profundidade histórica, a consistência do esquema e a estrutura pronta para análise. As APIs e os feeds são atualizados regularmente para ingestão programática, enquanto os Conjuntos de dados oferecem suporte a pesquisas e modelagem em grande escala.
Quando a Coresignal é a melhor opção
O Coresignal é ideal para equipes que:
- Analisam tendências da força de trabalho, padrões de contratação ou crescimento da empresa ao longo do tempo
- Precisam de dados estruturados e longitudinais para pesquisa ou análise
- Priorizam consistência e cobertura histórica em vez de acesso de baixa latência
É menos adequado para prospecção baseada em navegador ou pesquisas operacionais em tempo real com sub-segundos.
3. Cognism
O Cognism é uma plataforma de inteligência de vendas B2B usada por equipes de receita para descobrir e enriquecer clientes potenciais com dados de contato e da empresa em conformidade, com forte foco em fluxos de trabalho alinhados ao GDPR para mercados regulamentados.
Foi criado para vendas externas e casos de uso de SDR, não para análises ou extração de dados em grande escala.
Cobertura e entrega de dados
O Cognism enriquece os contatos e as empresas que as equipes identificam por meio do LinkedIn e dos fluxos de trabalho de CRM.
A cobertura inclui:
- Função profissional e associações empresariais
- Endereços de e-mail comerciais e números de telefone
- Atributos firmográficos ao nível da empresa
O acesso é fornecido por meio de uma plataforma de vendas baseada na web, integrações de CRM, uma extensão de navegador e APIs/DaaS de enriquecimento programático. O Cognism não oferece Conjuntos de dados brutos de perfis do LinkedIn ou dados em massa prontos para análise.
Quando o Cognism é mais adequado
A Cognism é uma ótima opção para equipes que:
- Executam fluxos de trabalho de vendas externas ou prospecção SDR
- Precisam de enriquecimento de contatos em conformidade, especialmente para os mercados da UE
- Trabalham principalmente com ferramentas baseadas em CRM e navegador
Não se destina a engenharia de dados, análise, treinamento em IA ou casos de uso que exijam Conjuntos de dados do LinkedIn em massa ou históricos.
4. People Data Labs (PDL)
O People Data Labs (PDL) fornece dados programáticos sobre pessoas, empresas e vagas de emprego por meio de APIs de enriquecimento e pesquisa, juntamente com exportações de Conjuntos de dados em massa. Ele foi criado para equipes de engenharia e análise que precisam de dados de identidade B2B normalizados em escala.
Cobertura e entrega de dados
O catálogo do PDL inclui perfis pessoais (histórico profissional, funções, atributos profissionais), dados firmográficos de empresas e registros de vagas de emprego. O acesso é fornecido por meio de APIs de enriquecimento e pesquisa, exportações em massa e feeds licenciados para ingestão baseada em nuvem.
A PDL não fornece conjuntos de dados brutos de perfis do LinkedIn nem scraping direto do LinkedIn. Seus dados são agregados, normalizados e otimizados para resolução de identidade e fluxos de trabalho de enriquecimento, nos quais os registros existentes precisam ser aumentados.
Quando a PDL é mais adequada
A PDL é uma ótima opção para equipes que:
- Criam pipelines de enriquecimento, correspondência ou resolução de identidade
- Precisam de dados de pessoas e empresas prontos para análise em escala
- Preferem acesso por API em vez de interfaces de vendas ou prospecção
Ele não foi projetado como uma ferramenta de vendas interativa ou uma fonte direta de dados da plataforma LinkedIn.
5. Kaspr
O Kaspr é uma ferramenta de enriquecimento de contatos B2B baseada em navegador, usada por equipes de vendas e recrutamento para revelar endereços de e-mail e números de telefone comerciais enquanto trabalham no LinkedIn, Sales Navigator ou Recruiter Lite.
Ele foi projetado para prospecção interativa e diária, onde a velocidade e a facilidade de uso são mais importantes do que o acesso a dados em massa.
Cobertura e entrega de dados
O Kaspr enriquece os contatos identificados durante a navegação no LinkedIn.
A cobertura normalmente inclui:
- Endereços de e-mail comerciais e números de telefone
- Cargo e afiliação à empresa
- Atributos básicos de contato e empresa
O acesso é fornecido por meio de uma extensão do navegador Chrome, um painel da web, integrações de CRM e APIs opcionais ou exportações em massa para enriquecimento em escala.
Quando o Kaspr é mais adequado
O Kaspr é ideal para equipes que:
- Dependem do LinkedIn para prospecção diária
- Precisam de um enriquecimento rápido de contatos por meio de extensões
- Operam fluxos de trabalho de SDR, recrutamento ou desenvolvimento de negócios
6. Lusha
Lusha é uma plataforma B2B de enriquecimento de contatos e inteligência de vendas usada por equipes de vendas, marketing e recrutamento para encontrar e enriquecer detalhes de contato de clientes potenciais e informações firmográficas básicas.
Ela oferece suporte a fluxos de trabalho de prospecção externa, nos quais a descoberta de contatos e o enriquecimento de CRM estão intimamente ligados.
Cobertura e entrega de dados
A Lusha enriquece contatos e empresas identificados através do LinkedIn e outros canais externos. A cobertura típica inclui:
- Endereços de e-mail comerciais e números de telefone diretos
- Cargo e afiliação à empresa
- Atributos firmográficos básicos
O acesso está disponível por meio de uma extensão do navegador, uma plataforma de prospecção baseada na web, integrações de CRM e opções de enriquecimento ou exportação em massa.
Quando a Lusha é mais adequada
A Lusha é ideal para equipes que:
- Realizam ações de vendas, marketing ou recrutamento
- Usam prospecção baseada em navegador e enriquecimento de CRM
- Precisam de dados de contato B2B verificados com configuração mínima
7. LeadIQ
A LeadIQ é uma plataforma de prospecção de vendas B2B que ajuda as equipes de receita a capturar, enriquecer e encaminhar dados de leads para CRMs e ferramentas de engajamento de vendas.
Seu foco é otimizar a execução de vendas externas, em vez de expandir o acesso a dados brutos.
Cobertura e entrega de dados
O LeadIQ se integra ao LinkedIn e ao LinkedIn Sales Navigator para capturar dados de clientes potenciais durante a prospecção ao vivo. Os campos capturados geralmente incluem e-mails comerciais, números de telefone diretos, cargos, associações da empresa e metadados relacionados.
A captura de dados é impulsionada pela interação do usuário e pode ser sincronizada com CRMs, exportada em listas ou aprimorada por meio de integrações com plataformas de engajamento de vendas.
Quando o LeadIQ é mais adequado
O LeadIQ é ideal para equipes que:
- Executam vendas externas de alta velocidade e fluxos de trabalho SDR
- Usam o LinkedIn ou o Sales Navigator como canal principal de descoberta
- Desejam uma captura mais rápida de leads com forte integração de CRM e fluxo de trabalho
Como escolher o provedor de dados do LinkedIn certo para o seu caso de uso
A escolha de um provedor de dados do LinkedIn depende de como os dados serão realmente usados na produção. Ferramentas diferentes são criadas para fluxos de trabalho muito diferentes, e as incompatibilidades geralmente só aparecem após a implementação.
Comece com seu fluxo de trabalho principal
Equipes diferentes resolvem problemas diferentes com os dados do LinkedIn:
- As equipes de vendas e de atendimento ao cliente normalmente precisam de prospecção interativa e enriquecimento de contatos diretamente ligados aos sistemas LinkedIn e CRM.
- Equipes de dados, análise e pesquisa geralmente precisam de Conjuntos de dados estruturados ou APIs que suportem ingestão em grande escala, análise histórica ou fluxos de trabalho de IA.
- As equipes de produto e engenharia tendem a priorizar a confiabilidade, a consistência do esquema e a integração limpa nos pipelines existentes.
Identificar qual dessas opções melhor descreve seu fluxo de trabalho imediatamente restringe o campo.
Especificamente para equipes de dados e análises, considere se você precisa de dados brutos do LinkedIn com recursos de coleta personalizados ou Conjuntos de dados pré-agregados otimizados para fluxos de trabalho específicos. Provedores de infraestrutura como a Bright Data oferecem suporte a ambas as abordagens com fluxos de trabalho de coleta gerenciados, enquanto provedores especializados como a Coresignal se concentram em conjuntos de dados históricos e a People Data Labs enfatiza o enriquecimento de identidade.
Considere a escala e o volume de dados desde o início
Alguns provedores são projetados para uso individual ou em equipe, enquanto outros são criados para acesso contínuo a grandes volumes de dados. À medida que o uso cresce, fatores como volume de registros, cadência de atualização, mecânica de preços e despesas operacionais tornam-se mais visíveis.
As equipes que planejam expandir devem avaliar como os custos, os requisitos de infraestrutura e os modelos de suporte mudam à medida que a demanda aumenta.
Avalie a integração e a adequação operacional
A forma como os dados são fornecidos muitas vezes é mais importante do que os dados disponíveis. Ferramentas baseadas em navegador funcionam bem para prospecção manual, enquanto APIs e Conjuntos de dados são mais adequados para pipelines automatizados e sistemas downstream.
A questão principal é como os dados se encaixam de forma clara em sua pilha existente, seja em CRMs, armazenamentos de dados, plataformas de análise ou aplicativos internos. Menos compromissos de integração geralmente significam um tempo de retorno mais rápido.
Equilibre atualização, cobertura e confiabilidade
Os provedores fazem diferentes concessões. Alguns otimizam para dados de contato atualizados, outros para profundidade histórica ou cobertura mais ampla de entidades.
Entender qual desses fatores é mais importante para o seu caso de uso ajuda a evitar atritos quando os dados estiverem em produção e as expectativas se alinharem à realidade.
Considerações finais
Cada provedor de dados do LinkedIn é criado para um tipo específico de fluxo de trabalho, desde a prospecção baseada em navegador até análises em grande escala e casos de uso de IA.
A escolha mais confiável é aquela que corresponde à forma como sua equipe realmente usará os dados na prática, e não à amplitude da lista de recursos no papel.
Para equipes que precisam de dados do LinkedIn em escala de produção com flexibilidade máxima, fornecidos por meio de conjuntos de dados estruturados, APIs ou fluxos de trabalho de coleta gerenciados, a Bright Data oferece infraestrutura de nível empresarial projetada para análises, pesquisas e cargas de trabalho de IA. Mais detalhes estão disponíveis na página de conjuntos de dados do LinkedIn.
Perguntas frequentes sobre provedores de dados do LinkedIn
O que é um provedor de dados do LinkedIn?
Um provedor de dados do LinkedIn fornece dados profissionais, empresariais ou relacionados a empregos por meio de Conjuntos de dados, APIs ou ferramentas de prospecção. Os provedores diferem principalmente pelo modelo de entrega e se oferecem suporte a análises, enriquecimento ou fluxos de trabalho de vendas.
Qual é a diferença entre um provedor de Conjuntos de dados e uma ferramenta de inteligência de vendas?
Os provedores de Conjuntos de dados fornecem dados estruturados em massa para análise, pesquisa e aprendizado de máquina. As ferramentas de inteligência de vendas se concentram na prospecção interativa, normalmente por meio de extensões de navegador e integrações de CRM.
Quais provedores são comumente usados para casos de uso de análise ou IA?
Para análises abrangentes e fluxos de trabalho de IA que exigem dados brutos e coleta personalizada, a Bright Data fornece acesso de nível de infraestrutura com fluxos de trabalho de coleta gerenciados. A Coresignal é especializada em conjuntos de dados históricos pré-agregados para análise de tendências. A People Data Labs se concentra no enriquecimento de identidade e fluxos de trabalho de correspondência onde os registros existentes precisam de aumento.
Devemos construir nosso próprio pipeline de dados do LinkedIn ou usar um provedor?
A criação interna oferece flexibilidade, mas requer esforço contínuo de engenharia e responsabilidade pelos riscos operacionais e de conformidade. Os provedores gerenciados reduzem as despesas gerais e o tempo para obter valor, com a escolha certa dependendo da escala e dos recursos internos.
