Meilleures entreprises de données en tant que service en 2026 : comparaison détaillée

Dans cet article de blog, vous apprendrez :

• Ce qu’est le Data-as-a-Service, comment il fonctionne et pourquoi il est important.
• Pourquoi les solutions DaaS sont plus populaires que jamais et pourquoi il est judicieux de faire appel à un fournisseur dédié.
• Les aspects clés à prendre en compte lors de l’évaluation des fournisseurs DaaS.
• Une comparaison détaillée des 10 meilleures entreprises de Data-as-a-Service selon ces critères.

C’est parti !

TL;DR : Tableau récapitulatif des meilleures entreprises de Data-as-a-Service

Fournisseur	Infrastructure	Évolutivité	Principaux cas d’utilisation	Données historiques	Données en temps réel	Conformité RGPD	Démonstration / essai gratuit	Tarifs
Bright Data	Prêt pour l’entreprise, basé sur le cloud, soutenu par un réseau de plus de 150 millions de Proxys	Illimité	Pipelines de données Web provenant de pratiquement tous les sites du monde entier, couvrant presque tous les secteurs d’activité	✅	✅	✅	✅	Tarification à l’utilisation et abonnements (à partir d’environ 1,50 $ / 1 000 enregistrements)
Dun & Bradstreet (D&B)	De niveau entreprise, basé sur le cloud	Élevé	Gestion des données de référence, risque	✅	❌	✅	✅	Basé sur plusieurs niveaux (15 000 à 50 000 dollars ou plus)
Coresignal	Basé sur le cloud	Élevé	Intelligence des talents, données sur les emplois	✅	✅	✅	✅	À partir de 49 $/mois, jeux de données à partir de 1 000 $
InfobelPRO	Basé sur le cloud	Élevé	Données de localisation et géospatiales	✅	✅	✅	✅	Non divulgué (basé sur devis)
Cognism	Basé sur le cloud	Élevé	Enrichissement GTM et CRM	✅	✅	✅	✅	Personnalisé
ZoomInfo	Basé sur le cloud	Élevé	Opérations commerciales et marketing	✅	❌	✅	✅	Non divulgué (basé sur les prospects)
RocketSource (Incubeta)	Basé sur le cloud	Élevé	Attribution et analyse	✅	❌	✅	❌	Non divulgué
Datafiniti	API-first, basé sur le cloud	Illimité	Données sur les propriétés et les produits	✅	❌	❌	✅	Non divulgué (basé sur le volume)
FactSet	Cloud natif	Élevé	Données financières et d’investissement	✅	✅	✅	✅	Non divulguées
Data Axle	Cloud d’entreprise	Élevé	Identité et activation d’audience	✅	❌	❌	✅	Non divulgué

Présentation des entreprises de données en tant que service

Avant de vous lancer dans la comparaison des meilleures entreprises de données en tant que service, vous devez disposer d’un certain contexte. Comprenez comment fonctionne ce modèle de données, ce qu’il couvre et pourquoi il est important !

Que signifie « Data-as-a-Service » ?

Le Data-as-a-Service (DaaS) est un modèle dans lequel une entreprise fournit un accès à la demande à des données de haute qualité, sélectionnées ou brutes, via des API, le cloud, des abonnements ou des plateformes web.

L’idée sous-jacente est de vous permettre d’accéder à des informations, de les intégrer et de les analyser. Tout cela sans avoir à gérer une infrastructure interne complexe, tout en automatisant le nettoyage, l’enrichissement et la livraison des données. En centralisant les données dans une source unique, le DaaS réduit les silos, garantit une source unique de vérité et s’adapte aux besoins de l’organisation.

Les cas d’utilisation courants comprennent l’analyse en temps réel, la veille économique, les études de marché et la formation de modèles d’IA, ce qui permet de prendre des décisions fondées sur les données dans tous les secteurs.

Types d’offres DaaS

Les offres de données en tant que service peuvent être classées selon des critères techniques, liés aux données et à l’industrie. D’un point de vue technique, les services de données peuvent être :

• Services de données basés sur des API: fournissent des données structurées via des API, facilitant l’intégration transparente dans des applications et des pipelines externes.
• Plateformes de données dans le cloud: plateformes centralisées dans le cloud ou sur le web pour la collecte, le traitement, l’interrogation et l’analyse des données.
• Vendeurs de jeux de données: jeux de données sélectionnés axés sur des secteurs, des marchés ou des thèmes spécifiques, prêts à être analysés directement ou intégrés dans des systèmes existants.
• Services gérés: solutions de données entièrement gérées dans lesquelles le fournisseur extrait, traite, conserve et envoie les données pour le compte du client. Ces solutions sont adaptées aux besoins spécifiques du client et aux exigences du projet.

En ce qui concerne les types de données, les entreprises DaaS peuvent fournir :

• Flux de données brutes: points de données non traités provenant directement de la source, généralement utilisés pour alimenter des moteurs d’analyse internes, des modèles IA ou des pipelines de traitement personnalisés.
• Données enrichies/validées/agrégées: combinaison de plusieurs sources avec un contexte ajouté, nettoyées et vérifiées pour garantir leur exactitude.
• Données en temps réel: fournissent des informations dès leur génération, ce qui est crucial pour des applications telles que le trading à haute fréquence, les interventions d’urgence ou la surveillance des réseaux sociaux.
• Données historiques: données pré-collectées sur des périodes passées, utiles pour l’analyse des tendances, les prévisions, l’analyse comparative, la formation des modèles d’apprentissage automatique et les études rétrospectives.
• Données basées sur des informations: données traitées fournies avec des analyses, des visualisations et des recommandations exploitables basées sur l’IA.

Enfin, d’un point de vue sectoriel, elles peuvent couvrir :

• Données financières et de marché: elles comprennent les tendances du secteur, l’activité des concurrents, les prix et la dynamique du marché afin de soutenir la prise de décision stratégique et l’étude de marché.
• Données B2B: profils d’entreprises, données firmographiques et coordonnées professionnelles pour la génération de prospects, les ventes et la veille économique.
• Données sur les employés et le marché du travail: informations sur les tendances en matière de main-d’œuvre, les postes vacants, les fonctions, les salaires et les mouvements des employés dans tous les secteurs.
• Données sur le commerce de détail: comportement des consommateurs, disponibilité des produits, prix et données sur les transactions pour le merchandising, la planification des stocks et le marketing.
• Données sur les voyages: informations sur les vols, les hôtels, les réservations et la mobilité pour le tourisme, la logistique et l’optimisation des itinéraires.
• Données issues des réseaux sociaux: publications, indicateurs d’engagement et analyse des sentiments pour la surveillance des marques, la détection des tendances et les informations marketing.
• Autres données spécifiques à certains secteurs…

Pourquoi le Data-as-a-Service ne peut plus être ignoré

Environ 402,7 millions de téraoctets de données sont créés chaque jour. De plus, selon Statista, le volume total de données créées, capturées, copiées et consommées dans le monde a déjà atteint 149 zettaoctets. Ces chiffres ne devraient que s’accélérer avec l’essor rapide de l’IA, qui est notoirement gourmande en données.

La formation de grands modèles linguistiques nécessite à elle seule d’énormes Jeux de données. Par exemple, des modèles tels que celui qui alimente le ChatGPT d’OpenAI ont été formés sur des centaines de milliards de mots, correspondant à des dizaines de téraoctets de données textuelles brutes (compressées à des centaines de gigaoctets) afin d’atteindre des performances utilisables.

Il en va de même pour les pipelines RAG modernes, les workflows d’IA/ML et les systèmes décisionnels basés sur les données. Ils dépendent tous de volumes massifs de données fraîches, bien structurées et continuellement mises à jour pour générer des informations fiables et des résultats précis. Dans un monde axé sur les données, il est rarement suffisant de s’appuyer uniquement sur les données et l’expertise internes.

Si certaines données sont ouvertes et gratuites, la plupart des données à forte valeur ajoutée sont difficiles d’accès. Elles nécessitent généralement des techniques avancées telles que le Scraping web, ou doivent être achetées, nettoyées, enrichies et agrégées à partir de multiples sources avant de devenir utiles.

Cette dynamique explique pourquoi les entreprises de données en tant que service (Data-as-a-Service) connaissent un essor rapide, devenant l’un des segments les plus dynamiques de l’économie mondiale des données.

Pourquoi vous avez besoin d’un fournisseur de données en tant que service

Si vous avez déjà essayé de collecter des données à grande échelle, vous savez à quel point cela peut être difficile. Voici quelques-uns des obstacles les plus courants :

• Mesures anti-scraping: les sites web déploient des CAPTCHA, des blocages d’IP, des limites de débit et des techniques d’empreintes digitales qui empêchent activement la collecte automatisée de données à partir de pages web.
• Conformité et contraintes juridiques: la collecte de données doit respecter les lois sur la confidentialité telles que le RGPD et le CCPA, ainsi que les conditions d’utilisation des plateformes.
• Problèmes de formats, d’agrégation et de qualité des données: les données brutes se présentent souvent sous des formats incohérents, contiennent des doublons ou des erreurs et nécessitent un nettoyage, une normalisation et une agrégation approfondis pour être utilisables.
• Problèmes d’évolutivité et d’infrastructure: la collecte fiable de grands volumes de données nécessite une infrastructure évolutive, une surveillance, des tentatives répétées et une gestion des échecs, dont la mise en place et la maintenance sont coûteuses.
• Maintenance et fiabilité: les pipelines de données sont fréquemment interrompus en raison de changements dans les sources externes, ce qui nécessite une surveillance continue, des mises à jour et une expertise technique pour les maintenir en fonctionnement.

La plupart des entreprises, organisations ou particuliers souhaitent simplement avoir accès à des données de haute qualité. Ils ne disposent souvent pas des compétences, des ressources ou du temps nécessaires en interne pour relever ces défis. Ils préfèrent donc faire appel à un fournisseur de données en tant que service.

Une entreprise de données en tant que service fournit des données prêtes à l’emploi. Elle se charge pour vous de la collecte, de la conformité, de l’infrastructure, de la qualité des données et d’autres défis opérationnels. Cela vous permet de vous concentrer sur l’utilisation des données pour l’analyse, la prise de décision ou votre cas d’utilisation spécifique, plutôt que de vous occuper de la complexité de l’acquisition et de la maintenance des données.

Comment comparer les solutions de données en tant que service

Les solutions DaaS sont omniprésentes et le marché regorge d’options. Choisir le bon fournisseur peut s’avérer difficile dans un paysage aussi encombré. La comparaison devient beaucoup plus facile lorsque vous disposez d’un ensemble de critères clairs pour évaluer les fournisseurs, tels que

• Étendue des données: les types et la portée des données proposées par le fournisseur DaaS.
• Méthodes d’approvisionnement en données: où et comment le fournisseur collecte ses données, si celles-ci sont rendues publiques.
• Infrastructure: la capacité du fournisseur à évoluer, à maintenir la disponibilité et à traiter de grands volumes de demandes de données.
• Actualité des données: disponibilité de données historiques, en temps quasi réel, mises à jour en continu ou en temps réel.
• Méthodes de livraison des données: comment les données sont rendues accessibles aux clients (via API, intégrations cloud ou autres méthodes) et dans quels formats (JSON, CSV, Excel, etc.).
• Exigences techniques: compétences, outils ou infrastructure nécessaires pour accéder aux données, les traiter et les intégrer.
• Conformité: respect des cadres de confidentialité et de sécurité, tels que le RGPD et le CCPA.
• Tarification: disponibilité de formules d’abonnement, de forfaits personnalisés ou d’essais gratuits/d’échantillons de Jeux de données à des fins d’évaluation.

Top 10 des entreprises de données en tant que service

Découvrez les meilleurs fournisseurs de données en tant que service, soigneusement sélectionnés et évalués selon les critères présentés ci-dessus.

1. Bright Data

Après avoir débuté comme fournisseur de Proxys, Bright Data s’est transformé en une plateforme de données web à part entière. Ce qui le distingue, c’est son infrastructure de niveau entreprise, hautement évolutive et prête pour l’IA, conçue pour prendre en charge tout, de la simple extraction de données aux pipelines de données complexes.

Bright Data propose plusieurs outils de données en tant que service qui permettent l’ingestion directe de données dans vos pipelines, vos flux de travail et vos systèmes. Ceux-ci comprennent :

• API Scraper: extrayez des données web fraîches et structurées à partir de plus de 120 sites web avec une conformité intégrée, une mise à l’échelle automatique et une tarification à la performance. Chaque API spécifique à un site est accessible par programmation ou via une interface intégrée sans code.
• API Web Unlocker: automatise le contournement des blocages, des CAPTCHA et des protections anti-bot avancées pour garantir une collecte de données cohérente à grande échelle. Elle gère les Proxys, les défis anti-bot et les pages riches en JavaScript, et renvoie du HTML brut, une sortie Markdown prête pour LLM, ou même du JSON structuré par IA.
• API SERP: fournit des résultats de recherche géolocalisés provenant de Google, Bing, Yandex et d’autres moteurs de recherche majeurs. Elle est idéale pour permettre aux pipelines de données IA de vérifier les informations et de récupérer des données récentes provenant de sources vérifiables.

Si vous préférez accéder directement à des données prêtes à l’emploi, Bright Data propose également :

• Marché de jeux de données: des jeux de données pré-collectés, validés et continuellement mis à jour provenant de plus de 120 domaines populaires. Les données sont disponibles en JSON, CSV et d’autres formats, ce qui les rend adaptées à l’IA, au ML, aux systèmes RAG et aux workflows de veille économique.
• Services d’acquisition de données entièrement gérés: vous définissez vos objectifs commerciaux et Bright Data gère l’ensemble du cycle de vie des données. Cela implique la conception de la stratégie de collecte, puis la collecte, la validation, l’enrichissement et la livraison de données structurées via des tableaux de bord, des rapports ou des intégrations directes.

Ce ne sont là que quelques exemples de la gamme plus large de produits Bright Data pour les scénarios DaaS. Tous les services sont alimentés par un réseau Proxy mondial de plus de 150 millions d’adresses IP, offrant une évolutivité illimitée avec un temps de disponibilité et un taux de réussite de 99,99 %. Cette infrastructure prend en charge les organisations de toutes tailles, des start-ups aux entreprises du Fortune 500.

Ensemble, ces capacités font de Bright Data l’une des plateformes Data-as-a-Service les plus attrayantes actuellement disponibles pour les entreprises de toute taille.

👑 Idéal pour: les entreprises de toutes tailles, y compris les grandes entreprises, qui recherchent une expérience DaaS évolutive et hautement flexible couvrant une longue liste de scénarios.

Étendue des données:

• Données provenant de centaines de domaines populaires, ainsi que de pratiquement tous les sites web publics.
• Cas d’utilisation pris en charge dans les domaines du commerce électronique, de l’Intelligence compétitive, des réseaux sociaux et des plateformes de contenu, des offres d’emploi et du recrutement, de l’IA et de l’apprentissage automatique, des études de marché, de l’analyse du commerce de détail, de l’immobilier, des informations croisées sur les détaillants et de nombreux autres scénarios spécifiques à l’industrie.
• Les sources comprennent 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 et bien d’autres.

Méthodes de collecte des données:

• Collecte éthique et conforme des données web accessibles au public via un Scraping web à grande échelle.

Infrastructure:

• Disponibilité de la plateforme à 99,99 %.
• Taux de réussite de 99,99 % sur le scraping des API.
• Plus de 150 millions d’adresses IP résidentielles, mobiles, Proxy ISP et Proxy de centre de données dans 195 pays.
• Technologie propriétaire pour la Résolution de CAPTCHA, le contournement des anti-bots et l’extraction de données structurées sur des centaines de domaines.
• Prise en charge d’une concurrence illimitée et d’une extraction en masse (jusqu’à 5 000 URL par requête).
• Filtrage et segmentation avancés des jeux de données pour réduire les coûts et améliorer la pertinence.
• Accès à des pétaoctets de données mises en cache via l’API Web Archive.
• Assistance dédiée 24 h/24 et 7 j/7 par des experts en données.

Actualité des données:

• Données historiques et tendances disponibles via des jeux de données prédéfinis avec des calendriers de mise à jour flexibles (quotidien, hebdomadaire, mensuel).
• Collecte de données en temps réel via des outils basés sur des API et sans code.
• Jeux de données mis à jour régulièrement pour garantir une actualité permanente et de nouveaux enregistrements.

Méthodes de livraison des données:

• API renvoyant des données au format JSON, HTML, Markdown et autres.
• Livraison des jeux de données via Amazon S3, Google Cloud, Snowflake, Azure, SFTP, Pub/Sub, webhooks, etc.
• Formats de jeux de données flexibles, notamment JSON, NDJSON, CSV et Parquet.

Exigences techniques:

• Des connaissances techniques de base suffisent pour commencer à collecter des données via des API.
• Les scrapers sans code permettent une extraction rapide et simplifiée des données.
• Une bonne connaissance des API est recommandée pour l’automatisation avancée, les workflows personnalisés et les intégrations BI.

Conformité:

• Conforme au RGPD et au CCPA.
• Données provenant exclusivement d’informations accessibles au public.
• Certifié conforme aux normes ISO 27001, SOC 2 Type II et CSA STAR Niveau 1.

Tarification:

• Essai gratuit disponible.
• Les tarifs varient selon les produits, avec des options de paiement à l’utilisation et d’abonnement :
  • API Unlocker: à partir de 1,50 $ pour 1 000 résultats.
  • API Browser: à partir de 8 $/Go.
  • API SERP: à partir de 1,50 $ pour 1 000 résultats.
  • API Scraper: à partir de 1,50 $ pour 1 000 enregistrements.
• Services de données entièrement gérés: à partir de 2 500 $ par mois.
• Jeux de données: à partir de 250 $ pour 100 000 enregistrements.

2. Dun & Bradstreet (D&B)

Dun & Bradstreet (D&B) est un leader dans le domaine des données et analyses commerciales, grâce à son immense offre Data Cloud qui répertorie plus de 600 millions d’entités. Ses services comprennent un produit Master Data-as-a-Service (MDaaS). Il s’agit d’une solution configurable, basée sur une API, qui fournit des données commerciales pré-maîtrisées de haute qualité directement dans les flux de travail, les systèmes CRM ou ERP d’une entreprise.

👑 Idéal pour: la gestion des données de référence d’entreprise.

Étendue des données:

• Données de référence sur les entités commerciales, y compris les données commerciales fondamentales sur les organisations et les décideurs.
• Informations sur les risques commerciaux, les risques liés aux fournisseurs, les risques financiers, les risques de conformité et d’autres indicateurs pertinents pour l’entreprise.
• Couvre plus de 600 millions d’organisations dans le monde, dans plusieurs industries et secteurs.
• Comprend des analyses, des scores et des notations dérivés de données agrégées.

Méthodes d’approvisionnement en données:

• Les données sont collectées à partir de registres mondiaux, de partenaires vérifiés et d’activités commerciales réelles.
• Elles sont affinées grâce à de nombreux contrôles mensuels afin d’atteindre une qualité suffisante pour la prise de décision.

Infrastructure:

• Solutions basées sur le cloud avec une livraison évolutive via des API et des intégrations.
• Intégration via des partenaires de plateformes MDM et CRM pour une connectivité transparente des flux de travail.

Actualité des données:

• Données de référence centralisées et mises à jour en continu.
• Plus de 15 ans de données historiques.

Méthodes de livraison des données:

• Accès via des connexions API directes.
• Intégrations de plateformes MDM/CRM.
• Flux de données dans les formats souhaités pour un accès facile à tout moment.

Exigences techniques:

• Compétences techniques de base nécessaires pour les intégrations API.
• L’intégration dans les flux de travail peut nécessiter une configuration au sein des systèmes MDM ou CRM.

Conformité:

• Conforme au RGPD et au CCPA.
• Certifications ISO 27701, ISO 27001 et PIMS (Privacy Information Management Systems).
• Prise en charge du bouclier de protection des données UE-États-Unis et Suisse-États-Unis, du cadre de protection des données, de l’extension britannique, de l’APEC CBPR et de la certification TRUSTe Responsible IA.

Tarification:

• Essai gratuit disponible pour certains services.
• De 15 $ à 50 000 $ environ, selon le niveau du produit et la taille du pack.

3. Coresignal

Coresignal est un fournisseur de données web bien connu qui propose des solutions adaptées aux données B2B, aux employés et aux offres d’emploi à grande échelle. Il agit comme une solution Data-as-a-Service, donnant accès à des milliards d’enregistrements via des API REST. L’entreprise se concentre sur la conversion de données web non structurées en Jeux de données standardisés et prêts pour l’IA à des fins de veille sur les talents, de recherche en matière d’investissement, d’enrichissement des prospects et d’autres cas d’utilisation connexes.

👑 Idéal pour: l’intelligence des talents et l’analyse de la main-d’œuvre.

Étendue des données:

• Plus de 75 millions d’enregistrements d’entreprises, plus de 500 Points de données, données depuis 2016.
• Plus de 839 millions d’enregistrements d’employés, plus de 250 Points de données, données depuis 2016.
• Plus de 425 millions d’offres d’emploi actives et historiques dédupliquées, plus de 85 Points de données, données depuis 2020.

Méthodes de collecte des données:

• Données collectées à partir de plus de 15 sources web publiques.

Infrastructure:

• Plateforme cloud en libre-service qui prend en charge la création de jeux de données personnalisés et la connexion via des API.

Actualité des données:

• Les données sont mises à jour régulièrement.
• Données historiques disponibles (depuis 2016 pour les entreprises/employés, depuis 2020 pour les emplois).
• Prend en charge l’accès en temps réel via des API.

Méthodes de transmission des données:

• API REST pour les données relatives aux entreprises, aux employés et aux emplois.
• Fichiers plats téléchargeables au format JSONL.
• La plateforme en libre-service permet la personnalisation des Jeux de données et le téléchargement en masse.

Exigences techniques:

• L’accès aux API nécessite des compétences techniques de base pour l’intégration.
• L’utilisation de fichiers plats JSONL peut nécessiter des compétences en analyse de données.
• La plateforme prend en charge la recherche en langage courant pour faciliter son utilisation.

Conformité:

• Conforme au RGPD et au CCPA.
• Certifié par l’Ethical Web Data Collection Initiative.

Tarifs:

• Jeux de données: à partir de 1 000 $
• Forfaits par abonnement :
  • Gratuit: 0 $ pour 200 crédits Collect et 400 crédits Search.
  • Starter: à partir de 49 $/mois pour au moins 250 crédits de collecte et 500 crédits de recherche.
  • Pro: à partir de 800 $/mois pour au moins 10 000 crédits de collecte et 20 000 crédits de recherche.
  • Premium: à partir de 1 500 $/mois pour au moins 50 000 crédits de collecte et 150 000 crédits de recherche.

4. InfobelPRO

InfobelPRO est un fournisseur mondial de données chevronné spécialisé dans l’intelligence B2B à haut volume et l’analyse de localisation. Il opère également en tant que société DaaS via un accès à la demande à une base de données massive de 375 millions d’entreprises, 172 millions de points d’intérêt (POI) et 1 milliard de contacts. Ses données structurées prennent en charge l’enrichissement CRM, la validation des prospects en temps réel et la cartographie géospatiale précise.

👑 Idéal pour: l’intelligence géographique et l’analyse géospatiale.

Étendue des données:

• Plus de 172 millions de POI, y compris des lieux, des empreintes de bâtiments, des polygones et des attributs de renseignements géographiques.
• Données B2B couvrant plus de 375 millions d’entreprises, avec des données firmographiques, technographiques, de contact et de liens entre entreprises.
• Plus de 209 millions d’entrées de données B2C sur les consommateurs, comprenant les noms, les numéros de téléphone portable, les adresses e-mail, les adresses physiques et les tranches de revenus.

Méthodes d’approvisionnement en données:

• Traitement basé sur l’IA exploitant plus de 1 100 sources de données non divulguées.

Infrastructure:

• Plateforme de données basée sur le cloud conçue pour l’intégration de données internationales.
• Prend en charge un accès à haut débit via des API, des fichiers plats et des applications DIY.

Actualité des données:

• Prend en charge les flux de données en direct via des API.
• Comprend les données B2B historiques, jusqu’à 8 ans.
• Les données sont traitées et mises à jour en continu.

Méthodes de livraison des données:

• API REST, y compris les API relatives aux données d’entreprise, aux données de localisation, aux POI, à l’enrichissement, à la TVA et à l’identification de l’appelant.
• Fichiers plats conçus pour une intégration plug-and-play.
• Accès DIY à la base de données sous-jacente via un moteur de recherche dédié.

Exigences techniques:

• Les intégrations API nécessitent des compétences de base en intégration web.
• Les fichiers plats nécessitent des capacités d’analyse de données pour être opérationnels à grande échelle.
• Une documentation technique et une assistance client pratique sont disponibles.

Conformité:

• Accent mis sur la conformité RGPD et les normes de confidentialité.

Tarification:

• Possibilité de tester gratuitement l’API de données.
• Les tarifs sont basés sur des devis et dépendent des cas d’utilisation.
• Des jeux de données personnalisés et des méthodes de livraison flexibles sont disponibles après consultation avec des experts en données.

5. Cognism

Cognism est une plateforme de veille commerciale qui fournit des données de vente B2B de qualité supérieure. Son expérience DaaS consiste à donner aux équipes l’accès à des données vérifiées et conformes sur les contacts et les entreprises directement dans leurs piles GTM (Go-to-Market) via des API ou des intégrations cloud telles que Snowflake. L’objectif final de ce fournisseur est d’aider les équipes commerciales et marketing à accélérer la prospection et à améliorer la communication basée sur les données.

👑 Idéal pour: l’enrichissement des piles CRM et GTM.

Étendue des données:

• Données B2B, notamment contacts, données firmographiques, données technographiques, intentions, signaux d’embauche, attributs liés à l’emploi, etc.
• Couverture importante des marchés européens.

Méthodes de collecte des données:

• Les données sont collectées à l’aide d’un cadre alimenté par l’IA qui simule la recherche humaine sur le Web, extrait les données publiques du Web et applique plusieurs niveaux de vérification et de validation.
• Les sources populaires comprennent les articles de presse et les communiqués de presse, les sites web des entreprises, les rapports annuels, les communiqués sur les résultats financiers et les registres publics.

Infrastructure:

• Infrastructure basée sur le cloud pour une grande évolutivité.

Actualité des données:

• Base de données centralisée de renseignements commerciaux B2B contenant à la fois des données récentes et historiques, régulièrement mise à jour.

Méthodes de transmission des données:

• API REST.
• Fichiers plats, avec prise en charge de Snowflake, AWS S3, Google Cloud, Databricks et SFTP.

Exigences techniques:

• Les intégrations API nécessitent des compétences techniques de base pour la mise en œuvre et la maintenance.
• Les fichiers plats nécessitent des compétences en analyse de données ou en science des données pour tirer le meilleur parti des Jeux de données.
• Assistance professionnelle pour l’intégration, la conception de schémas et l’agrégation personnalisée pour l’option DaaS.

Conformité:

• Approvisionnement en données conforme au RGPD et au CCPA.
• Normes de sécurité conformes aux normes ISO 27001 et SOC 2.

Tarification:

• Options pour les jeux de données gratuits.
• Pour l’expérience DaaS, la tarification est personnalisée et dépend du cas d’utilisation, en fonction du type de données, du volume et du mode de livraison.

6. ZoomInfo

ZoomInfo est une plateforme d’intelligence commerciale qui vous fournit des données B2B de haute qualité pour les ventes, le marketing et le recrutement. En tant qu’entreprise de données en tant que service, elle fournit des informations prêtes pour l’IA (par exemple, des données firmographiques, des signaux d’intention et des profils professionnels) directement dans vos flux de travail via des API et des partages cloud tels que Snowflake ou AWS. Cette intégration automatise l’enrichissement du CRM, remplace la saisie manuelle et alimente les stratégies de croissance basées sur les données.

👑 Idéal pour: les opérations de vente et de marketing nécessitant un ciblage automatisé basé sur les intentions.

Étendue des données:

• Données B2B, y compris les profils professionnels, les profils d’entreprise, les données firmographiques, les données technographiques, les coordonnées, les intitulés de poste, les antécédents professionnels et les signaux d’intention.
• Couverture mondiale, y compris l’Amérique du Nord et des données internationales étendues (plus de 34 millions de profils d’entreprises, plus de 200 millions de profils professionnels, plus de 45 millions de numéros de téléphone mobile en dehors de l’Amérique du Nord).
• Informations avancées, telles que la sophistication du marketing, le comportement en ligne et les signaux d’engagement.

Méthodes de collecte des données:

• Collectées via le système FuZion, qui combine l’IA, l’apprentissage automatique, le traitement du langage naturel, des chercheurs humains, des enquêtes, des fournisseurs tiers et des contributeurs communautaires.
• Les sources comprennent les sites web des entreprises, les informations commerciales publiques, les enquêtes, les fournisseurs tiers spécialisés et les équipes de recherche internes.
• Une vérification à plusieurs niveaux garantit l’exactitude des données grâce à des systèmes automatisés et des contrôles manuels.

Infrastructure:

• Plateforme DaaS basée sur le cloud avec API, webhooks et options de fichiers plats.
• Capable de s’intégrer aux CRM, aux outils d’automatisation du marketing, aux outils d’engagement commercial et aux principales plateformes cloud (Snowflake, AWS, Google BigQuery).

Actualité des données:

• Données mises à jour en continu.
• Données historiques, en temps quasi réel et prêtes pour l’IA disponibles pour l’analyse prédictive.

Méthodes de livraison des données:

• API REST et webhooks pour une intégration rapide.
• Fichiers plats, y compris la prise en charge des formats Snowflake, AWS, Google BigQuery et CSV/Excel.

Exigences techniques:

• Compétences techniques de base requises pour l’intégration d’API et l’automatisation des flux de travail.
• Compétences en analyse de données ou en science des données nécessaires pour exploiter les jeux de données de fichiers plats.
• Assistance disponible pour l’intégration simplifiée, la conception de schémas, l’enrichissement personnalisé et la modélisation prédictive.

Conformité:

• Collecte et traitement des données conformes au RGPD et au CCPA.
• Normes de sécurité et de confidentialité conformes aux normes ISO 27001 et ISO 27701.
• Les audits SOC 2 et les validations TRUSTe garantissent le respect continu de la réglementation.

Tarification:

• Essai gratuit disponible.
• Les tarifs sont indiqués après avoir fourni vos informations.

7. RocketSource par Incubeta

RocketSource (qui fait désormais partie d’Incubeta) est une société de conseil en sciences comportementales et en données qui transforme les données en informations « humanisées ». Cela en fait une entreprise de données en tant que service (Data-as-a-Service) unique en son genre. Elle unifie des sources de données disparates dans un écosystème basé sur le cloud qui alimente l’analyse prédictive et l’attribution du funnel complet.

👑 Idéal pour: l’analyse marketing à l’échelle du funnel et la modélisation de l’attribution à travers des parcours clients complexes.

Étendue des données:

• Principalement des données marketing, clients et comportementales.
• Données marketing sur l’ensemble du funnel, données sur le parcours client, informations qualitatives et quantitatives, et données opérationnelles.

Méthodes d’approvisionnement en données:

• Les données proviennent de systèmes d’entreprise existants (par exemple, ERP, applications métier), de plateformes marketing, d’outils d’analyse et de sources de données tierces.

Infrastructure:

• Infrastructure de données basée sur le cloud, conçue pour unifier et traiter des jeux de données complexes provenant de plusieurs sources.
• Prend en charge les pipelines de données, l’automatisation des flux de travail et les analyses basées sur l’IA.

Actualité des données:

• Disponibilité de données continuellement mises à jour, permettant des analyses continues, la modélisation d’attribution et des prévisions.
• Prend en charge les pipelines de données en temps quasi réel.
• Données historiques pour l’analyse descriptive.

Méthodes de livraison des données:

• Les données sont fournies via des pipelines de données intégrés et des environnements d’analyse plutôt que par le biais de téléchargements de Jeux de données autonomes.

Exigences techniques:

• Nécessite une expertise en ingénierie des données et des logiciels pour intégrer les systèmes, concevoir des pipelines et extraire des informations.
• Les cas d’utilisation avancés impliquent la modélisation des données, l’analyse et les workflows d’IA/ML.

Conformité:

• Prise en charge explicite des contrôles de confidentialité, y compris « Ne pas vendre ou partager mes informations personnelles ».

Tarification:

• Les détails des tarifs ne sont pas divulgués publiquement.

8. Datainfiniti

Datafiniti est une société de données qui opère en tant que fournisseur de données en tant que service. Plus précisément, elle offre un accès à des Jeux de données pré-structurés massifs dans les domaines de l’immobilier, des produits, des entreprises et des personnes. Ces Jeux de données sont exposés via une interface API RESTful. En coulisses, les données sont collectées via le Scraping web, des sources publiques et des fournisseurs de données tiers.

👑 Idéal pour: les informations immobilières pour l’évaluation, la souscription et l’analyse des risques.

Étendue des données:

• Données sur les produits vendus au détail et en ligne, avec leurs caractéristiques, descriptions, images et avis.
• Données immobilières pour l’analyse, l’évaluation, la souscription, la vérification d’adresse et la détection des fraudes.
• Données sur les personnes pour la vérification des coordonnées et de l’identité, l’enrichissement et les workflows liés aux risques.
• Données commerciales et sur les lieux d’intérêt (POI) pour les études de marché, l’enrichissement CRM et l’analyse géospatiale.

Méthodes d’approvisionnement en données:

• Les données sont collectées à partir du web public, de données publiques et de sources tierces.
• Utilisation du crawling web combiné à des sources externes fiables.
• Les données sont standardisées, dédupliquées et normalisées via des pipelines internes.

Infrastructure:

• API haute performance sans limites artificielles de débit au-delà des plafonds d’enregistrement définis dans le plan.

Actualité des données:

• Les données sont collectées, nettoyées et actualisées en continu.
• Prend en charge les données historiques sur les transactions immobilières.

Méthodes de livraison des données:

• API REST pour l’intégration dans les applications et les flux de travail.
• Portail Web pour la recherche exploratoire, la validation et l’évaluation.
• Téléchargements en masse pour l’analyse hors ligne et les cas d’utilisation en science des données.

Exigences techniques:

• L’accès à l’API nécessite des compétences techniques de niveau débutant à intermédiaire.
• Des compétences en analyse de données ou en science des données sont nécessaires pour traiter et modéliser de grands jeux de données.
• Une documentation claire et des schémas stables réduisent le temps de mise en œuvre et d’intégration.

Conformité: non divulguée.

Tarification:

• Essai gratuit disponible, avec options de démonstrations approfondies.
• Forfaits flexibles, y compris des abonnements mensuels et des niveaux personnalisés en fonction du volume d’enregistrements.

9. FactSet

FactSet est une plateforme financière numérique qui fournit des données et des analyses intégrées à la communauté des investisseurs. Plus précisément, elle agit également en tant que société de données en tant que service, prenant en charge des pipelines de données complexes qui automatisent l’enrichissement et la livraison de Jeux de données financiers via des API et des intégrations cloud. Notez qu’elle figure dans la liste des meilleurs fournisseurs de données alternatives.

👑 Idéal pour: les équipes d’investissement quantitatives et axées sur les données.

Étendue des données:

• Données financières et axées sur l’investissement.
• La couverture comprend des données sur les entreprises et les titres, des données de marché, des données alternatives, des données événementielles, des actualités, des recherches, des estimations, des données sur la dette et des données sur les investissements durables.

Méthodes d’approvisionnement en données:

• Méthodes propriétaires et sources de données tierces.
• Les données proviennent des bourses, des contributeurs du marché et de sources non traditionnelles (alternatives).

Infrastructure:

• Infrastructure native du cloud qui prend en charge à la fois la livraison par lots et la livraison continue via des services gérés et des API.
• Ouvre la voie à une connectivité et une intégration avancées des jeux de données propriétaires et tiers.
• Conçue autour d’un modèle de données unifié en matière de sécurité et d’entités afin de prendre en charge la mise en relation et la gouvernance à grande échelle.

Actualité des données:

• Prend en charge les données de marché en temps réel, différées et historiques, avec une couverture soutenue par plus de 40 ans de collecte de données.
• Jeux de données continuellement mis à jour pour les marchés, les entreprises, les événements et les actualités.

Méthodes de livraison des données:

• Interface API.
• Flux de données accessibles via une place de marché dédiée.
• Transmission des données dans le cloud via Amazon Redshift, Snowflake Data Marketplace et Databricks
• Environnements hébergés par FactSet et services de données gérés.
• Prise en charge de l’intégration avec les systèmes internes, les plateformes d’analyse, les bases de données et les outils statistiques.

Exigences techniques:

• L’utilisation de l’API nécessite des compétences de niveau développeur pour la connexion.
• Le partage de données dans le cloud et les intégrations au marché nécessitent une bonne connaissance des plateformes telles que Snowflake, Redshift ou Databricks.
• Les fonctionnalités de gestion des données réduisent le besoin de code personnalisé, mais nécessitent tout de même une expertise en ingénierie et en analyse des données.

Conformité:

• Conforme au RGPD.

Tarification:

• Possibilité de demander un essai gratuit.
• Les tarifs ne sont pas divulgués publiquement.

10. Data Axle

Data Axle est un fournisseur de données établi de longue date, spécialisé dans l’intelligence commerciale et la connaissance des consommateurs. En tant que fournisseur de données en tant que service, il centralise des milliards de points de données dans une couche de livraison basée sur le cloud. Grâce à des interfaces API robustes, il prend en charge les cas d’utilisation B2B, B2C et B2B2C dans les domaines du marketing, des ventes, de l’analyse et de l’activation. Cela aide les entreprises à automatiser l’enrichissement des prospects et à optimiser le ciblage d’audience basé sur l’IA.

👑 Idéal pour: la résolution d’identité à grande échelle et l’activation d’audience dans les domaines B2B et B2C.

Étendue des données:

• Données commerciales couvrant plus de 90 millions d’entreprises avec plus de 400 attributs, y compris des données firmographiques, technographiques, d’intention, de spécialité et basées sur la localisation.
• Données sur les consommateurs couvrant plus de 250 millions de profils de consommateurs avec plus de 300 attributs.

Méthodes d’approvisionnement en données:

• Les données proviennent de plus de 100 sources publiques et privées non divulguées.
• Utilisation de processus de compilation de données propriétaires et d’apprentissage automatique pour relier et unifier les identités entre les Jeux de données.

Infrastructure:

• Plateforme de données à l’échelle de l’entreprise traitant plus de 2 000 milliards d’enregistrements clients par an.
• Conçue pour prendre en charge l’ingestion, la résolution d’identité et l’activation de données à grande échelle.
• Conçue pour distribuer les données en toute sécurité entre les systèmes internes, les plateformes cloud et les partenaires externes.

Actualité des données:

• Données actualisées, avec des Jeux de données commerciaux et consommateurs régulièrement mis à jour.
• Actualisation continue des données pour les cas d’utilisation liés à l’activation, au ciblage et à l’analyse.
• Historique des enregistrements commerciaux disponible.

Méthodes de livraison des données:

• API, soutenues par un hub de développeurs avec documentation.
• Fourniture des données via des intégrations directes, des plateformes cloud, des marchés numériques (par exemple, DMP, DSP, échanges de données) et des licences de données pour l’installation complète des Jeux de données dans les environnements des clients.
• Intégrations préconfigurées avec les plateformes CRM et marketing.

Exigences techniques:

• L’accès à l’API nécessite des compétences de développeur pour l’intégration et l’utilisation continue.
• Les intégrations préconfigurées réduisent l’effort technique pour les outils CRM et Martech courants.

Conformité: non divulguée.

Tarification:

• Propose des essais gratuits, des démonstrations et un accès limité à ses plateformes de données.
• Les tarifs ne sont pas divulgués et nécessitent de contacter l’équipe commerciale.

Conclusion

Dans cet article, vous avez découvert ce qu’est le Data-as-a-Service (DaaS), comment il fonctionne et pourquoi il est devenu essentiel dans le monde actuel axé sur les données et l’IA.

Parmi les nombreux fournisseurs de Data-as-a-Service disponibles, Bright Data se distingue comme un choix de premier ordre. Ses services de collecte de données de niveau entreprise fournissent des flux de données web fiables via des API et des Jeux de données prêts à l’emploi dans plusieurs formats, avec des options de filtrage avancées.

Bright Data s’appuie sur un réseau Proxy de 150 millions d’adresses IP, offre une disponibilité de 99,99 % et atteint un taux de réussite de 99,99 %. Combiné à une assistance prioritaire 24 heures sur 24, 7 jours sur 7, à une livraison flexible des données et à des sorties JSON personnalisées, l’accès aux données web à grande échelle n’a jamais été aussi facile.

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FAQ

Qu’est-ce que le DaaS (Data-as-a-Service) ?

Le Data-as-a-Service (DaaS) est un modèle de distribution de données dans lequel un fournisseur fournit des données prêtes à l’emploi via des canaux tels que des API, des plateformes cloud ou des services gérés. En traitant les données comme un service public, le DaaS évite aux organisations d’avoir à créer et à maintenir une infrastructure complexe de collecte, de stockage et de traitement des données.

Quelles sont les bonnes questions à poser lors de l’évaluation d’une entreprise de Data-as-a-Service ?

Voici les principales questions que vous devriez poser à tout fournisseur de Data-as-a-Service avant d’adopter sa solution :

• Comment mesurez-vous et garantissez-vous l’exactitude des données ?
• À quelle fréquence les données sont-elles mises à jour ?
• Quelle est la provenance des données ?
• Les données sont-elles conformes à la réglementation ?
• Quelle est votre politique de conservation et de suppression des données ?
• Comment les données sont-elles fournies ?
• L’intégration et l’utilisation sont-elles faciles ?
• Quelles mesures de sécurité sont en place ?
• Quels sont les accords de niveau de service (SLA) que vous garantissez ?
• Comment fonctionnent la tarification et l’évolutivité ?

Quels sont les fournisseurs DaaS actuellement leaders sur le marché en matière de préparation à l’IA et d’intégration RAG ?

Bright Data est largement considéré comme un leader dans le domaine des services de données optimisés pour l’IA et le RAG, grâce à des solutions spécialement conçues pour les LLM. Ses offres en matière d’IA comprennent :

• Accès Web: permet aux systèmes d’inférence IA de rechercher, d’explorer et d’interagir avec le Web en direct de manière transparente, sans être bloqués par des mesures anti-bot.
• Données d’entraînement: fournit des jeux de données personnalisés et de haute qualité (y compris du texte, des images, des vidéos et des fichiers audio) nettoyés, sélectionnés et adaptés à l’entraînement et au réglage des modèles.

Les produits Bright Data comprennent notamment des fonctionnalités spécifiques à l’IA, telles que l’intégration simplifiée avec plus de 70 frameworks d’IA, la sortie Markdown ( idéale pour l’ingestion LLM), la vérifiabilité des données et des outils conçus pour prendre en charge les pipelines RAG de bout en bout.