2026년 최고의 데이터 서비스 기업: 상세 비교 분석

이 블로그 글에서 여러분은 다음을 배우게 됩니다:

• 데이터 서비스(DaaS)란 무엇이며, 어떻게 작동하며, 왜 중요한지.
• DaaS 솔루션이 그 어느 때보다 인기를 얻는 이유와 전문 공급업체를 선택하는 것이 올바른 선택인 이유.
• DaaS 공급업체를 평가할 때 고려해야 할 핵심 요소들.
• 이러한 기준에 따른 상위 10개 데이터 서비스 기업(Data-as-a-Service)의 상세 비교.

자, 시작해 보겠습니다!

TL;DR: 최고의 데이터 서비스 기업 요약 표

공급자	인프라	확장성	주요 사용 사례	과거 데이터	실시간 데이터	GDPR 준수	무료 데모/체험판	가격
Bright Data	엔터프라이즈급, 클라우드 기반, 1억 5천만 개 이상의 프록시 네트워크 지원	무제한	전 세계 거의 모든 사이트에서 웹 데이터 파이프라인 구축 가능, 거의 모든 산업 분야 지원	✅	✅	✅	✅	사용량 기반 및 구독형 요금제 (약 $1.50 / 1,000건 기준)
던앤브래드스트리트(D&B)	엔터프라이즈급, 클라우드 기반	높음	마스터 데이터 관리, 리스크	✅	❌	✅	✅	계층 기반 ($15–$50K+)
코어시그널	클라우드 기반	높음	인재 인텔리전스, 일자리 데이터	✅	✅	✅	✅	월 49달러부터, 데이터 세트 1,000달러부터
InfobelPRO	클라우드 기반	높음	위치 및 지리 공간 데이터	✅	✅	✅	✅	비공개 (견적 기준)
Cognism	클라우드 기반	높음	GTM 및 CRM 보강	✅	✅	✅	✅	Custom
ZoomInfo	클라우드 기반	높음	영업 및 마케팅 운영	✅	❌	✅	✅	비공개 (리드 기반)
RocketSource (Incubeta)	클라우드 기반	높음	속성 및 분석	✅	❌	✅	❌	공개되지 않음
Datafiniti	API 우선, 클라우드 기반	무제한	부동산 및 제품 데이터	✅	❌	❌	✅	공개되지 않음 (거래량 기준)
팩트셋	클라우드 네이티브	높음	투자 및 금융 데이터	✅	✅	✅	✅	공개되지 않음
데이터 액슬	엔터프라이즈 클라우드	높음	신원 및 고객 활성화	✅	❌	❌	✅	비공개

데이터 서비스 기업 소개

최고의 데이터 서비스 기업들을 비교하기 전에, 먼저 배경 지식을 알아야 합니다. 이 데이터 모델이 어떻게 작동하는지, 어떤 내용을 다루는지, 그리고 왜 중요한지 이해하세요!

데이터 서비스(DaaS)란 무엇인가?

데이터 서비스(DaaS) 는 기업이 API, 클라우드 제공, 구독 또는 웹 플랫폼을 통해 고품질의 선별된 데이터 또는 원시 데이터에 대한 주문형 액세스를 제공하는 모델입니다.

이 모델의 핵심은 복잡한 내부 인프라 관리 없이도 데이터 접근, 통합, 분석을 가능하게 하며, 데이터 정제, 보강, 전달을 자동화한다는 점입니다. 단일 소스에 데이터를 중앙 집중화함으로써 DaaS는 데이터 사일로를 줄이고, 단일 진실의 원천을 보장하며, 조직의 요구에 따라 확장됩니다.

일반적인 사용 사례로는 실시간 분석, 비즈니스 인텔리전스, 시장 조사, AI 모델 훈련 등이 있으며, 이를 통해 산업 전반에 걸쳐 데이터 기반 의사 결정을 지원합니다.

DaaS 제공 유형

데이터 서비스(DaaS)는 기술적, 데이터적, 산업적 관점에서 분류할 수 있습니다. 기술적 관점에서 데이터 서비스는 다음과 같습니다:

• API 기반 데이터 서비스: API를 통해 구조화된 데이터를 제공하여 외부 애플리케이션 및 파이프라인과의 원활한 통합을 지원합니다.
• 클라우드 데이터 플랫폼: 데이터 수집, 처리, 쿼리 및 분석을 위한 중앙 집중식 클라우드 또는 웹 기반 플랫폼입니다.
• 데이터셋 판매자: 특정 산업, 시장 또는 주제에 초점을 맞춘 선별된 데이터셋으로, 직접 분석하거나 기존 시스템에 통합할 수 있습니다.
• 관리형 서비스: 공급자가 고객을 대신해 데이터를 추출, 처리, 유지 관리 및 전송하는 완전 관리형 데이터 솔루션. 고객의 고유한 요구사항과 프로젝트 요건에 맞춤화됩니다.

데이터 유형별로 DaaS 기업이 제공할 수 있는 서비스는 다음과 같습니다:

• 원시 데이터 피드: 소스에서 직접 가져온 미처리 데이터 포인트로, 일반적으로 내부 분석 엔진, AI 모델 또는 맞춤형 처리 파이프라인에 공급됩니다.
• 강화/검증/집계된 데이터: 여러 출처를 결합하여 추가적인 맥락을 부여하고, 정확성을 위해 정리 및 검증된 데이터입니다.
• 실시간 데이터: 생성 즉시 정보를 제공하며, 고빈도 거래, 비상 대응, 소셜 미디어 모니터링과 같은 애플리케이션에 필수적입니다.
• 역사적 데이터: 과거 기간 동안 사전 수집된 데이터로, 추세 분석, 예측, 벤치마킹, 머신러닝 모델 훈련 및 사후 연구에 유용합니다.
• 인사이트 기반 데이터: AI 기반 분석, 시각화 및 실행 가능한 권장 사항과 함께 제공되는 처리된 데이터.

마지막으로 산업 관점에서 다음과 같은 데이터를 다룹니다:

• 시장 및 금융 데이터: 전략적 의사 결정과 연구를 지원하기 위한 업계 동향, 경쟁사 활동, 가격 책정, 시장 역학 등을 포함합니다.
• B2B 데이터: 리드 생성, 영업 및 비즈니스 인텔리전스를 위한 기업 프로필, 기업 정보 및 비즈니스 연락처 세부 정보.
• 직원 및 취업 시장 데이터: 산업 전반의 인력 동향, 공석, 직무, 급여, 직원 이동에 관한 정보.
• 소매 데이터: 상품 기획, 재고 계획 및 마케팅을 위한 소비자 행동, 제품 가용성, 가격 및 거래 데이터.
• 여행 데이터: 관광, 물류 및 경로 최적화를 위한 항공편, 호텔, 예약 및 이동 정보.
• 소셜 미디어 데이터: 브랜드 모니터링, 트렌드 탐지 및 마케팅 인사이트를 위한 게시물, 참여 지표 및 감성 분석.
• 기타 산업별 데이터…

데이터 서비스(Data-as-a-Service)를 더 이상 무시할 수 없는 이유

매일 약 4억 270만 테라바이트의 데이터가 생성됩니다. 또한 Statista에 따르면 전 세계적으로 생성, 수집, 복제, 소비되는 데이터의 총량은 이미 149 제타바이트에 달합니다. 데이터에 대한 수요가 매우 큰 것으로 알려진 AI의 급속한 성장으로 이러한 수치는 더욱 가속화될 것으로 예상됩니다.

대규모 언어 모델 훈련만 해도 방대한 데이터셋이 필요합니다. 예를 들어 OpenAI의 ChatGPT를 구동하는 모델은 사용 가능한 성능을 달성하기 위해 수백 조 단어(압축 시 수백 기가바이트에 해당하는 수십 테라바이트의 원시 텍스트 데이터) 로 훈련되었습니다.

현대적인 RAG(Retrieval-Augmented Generation) 파이프라인, AI/ML 워크플로우, 데이터 기반 의사결정 시스템도 마찬가지입니다. 이들은 모두 신뢰할 수 있는 통찰력과 정확한 결과를 생성하기 위해 방대한 양의 최신, 잘 구조화되고 지속적으로 업데이트되는 데이터에 의존합니다. 데이터 중심의 세상에서 내부 데이터와 전문성만으로는 거의 충분하지 않습니다.

일부 데이터는 공개되고 무료이지만, 대부분의 고가치 데이터는 접근이 어렵습니다. 일반적으로 웹 스크래핑과 같은 고급 기술이 필요하거나, 유용하게 활용되기 전에 여러 출처에서 구매, 정리, 보강 및 통합되어야 합니다.

이러한 역학 관계는 서비스형 데이터(Data-as-a-Service) 기업들이 급속히 주목받으며 글로벌 데이터 경제에서 가장 빠르게 성장하는 분야 중 하나로 부상하는 이유를 설명합니다.

데이터 서비스 제공업체가 필요한 이유

대규모 데이터 수집을 시도해 본 적이 있다면 그 어려움을 잘 알 것입니다. 가장 흔한 장애물은 다음과 같습니다:

• 스크래핑 방지 조치: 웹사이트는 CAPTCHA, IP 차단, 속도 제한, 지문 인식 기술 등을 활용하여 웹 페이지에서 자동화된 데이터 수집을 적극적으로 차단합니다.
• 규정 준수 및 법적 제약: 데이터 수집은 GDPR 및 CCPA와 같은 개인정보 보호법과 플랫폼 서비스 약관을 준수해야 합니다.
• 형식, 집계 및 데이터 품질 문제: 원시 데이터는 종종 일관되지 않은 형식으로 제공되며 중복 또는 오류가 포함되어 있어 사용 가능하도록 광범위한 정리, 정규화 및 집계가 필요합니다.
• 확장성 및 인프라 문제: 대량의 데이터를 안정적으로 수집하려면 확장 가능한 인프라, 모니터링, 재시도 및 장애 처리가 필요하며, 이는 구축 및 유지 관리 비용이 많이 듭니다.
• 유지 관리 및 신뢰성: 데이터 파이프라인은 외부 소스의 변경으로 인해 자주 중단되므로, 지속적인 모니터링, 업데이트 및 기술 전문 지식이 필요합니다.

대부분의 기업, 조직 또는 개인은 단순히 고품질 데이터에 접근하기를 원합니다. 그들은 종종 이러한 문제를 처리할 내부 기술, 자원 또는 시간이 부족합니다. 따라서 그들은 Data-as-a-Service(DaaS) 제공업체에 의존하는 것을 선호합니다.

DaaS(Data-as-a-Service) 기업은 즉시 사용 가능한 데이터를 제공합니다. 데이터 수집, 규정 준수, 인프라, 데이터 품질 및 기타 운영상의 문제를 대신 처리해 줍니다. 이를 통해 데이터 수집 및 유지 관리의 복잡성을 다루기보다 분석, 의사 결정 또는 특정 사용 사례에 데이터를 활용하는 데 집중할 수 있습니다.

데이터 서비스(DaaS) 솔루션 비교 방법

DaaS 솔루션은 어디에나 존재하며 시장은 다양한 옵션으로 가득 차 있습니다. 이렇게 복잡한 환경에서 적합한 공급자를 선택하는 것은 어려울 수 있습니다. 다음과 같은 명확한 평가 기준을 가지고 공급자를 비교하면 비교가 훨씬 쉬워집니다:

• 데이터 폭: DaaS 공급자가 제공하는 데이터의 유형과 범위.
• 데이터 수집 방법: 공개된 경우, 공급자가 데이터를 어디서 어떻게 수집하는지.
• 인프라: 공급자의 확장성, 가동 시간 유지 능력, 대량 데이터 요청 처리 능력.
• 데이터 최신성: 과거 데이터, 준실시간 데이터, 지속적으로 업데이트되는 데이터 또는 실시간 데이터의 가용성.
• 데이터 전달 방법: 클라이언트가 데이터에 접근할 수 있는 방식(API, 클라우드 통합 또는 기타 방법) 및 형식(JSON, CSV, Excel 등).
• 기술적 요구사항: 데이터 접근, 처리 및 통합에 필요한 기술, 도구 또는 인프라.
• 규정 준수: GDPR 및 CCPA와 같은 개인정보 보호 및 보안 프레임워크 준수 여부.
• 가격 정책: 평가를 위한 구독 플랜, 맞춤형 패키지 또는 무료 체험/샘플 데이터 세트의 제공 여부.

주요 데이터 서비스 기업 10곳

앞서 제시된 기준에 따라 신중하게 선정 및 검토된 최고의 데이터 서비스 제공업체를 확인하세요.

1. Bright Data

프록시 제공업체로 시작한 Bright Data는 이제 완전한 웹 데이터 플랫폼으로 진화했습니다. 단순한 데이터 추출부터 복잡한 데이터 파이프라인까지 모든 것을 지원하도록 구축된 엔터프라이즈급, 고도로 확장 가능하며 AI 준비가 완료된 인프라가 차별화 요소입니다.

Bright Data는 파이프라인, 워크플로우 및 시스템으로 직접 데이터를 가져올 수 있는 다양한 Data-as-a-Service 도구를 제공합니다. 여기에는 다음이 포함됩니다:

• 스크레이퍼 API: 120개 이상의 웹사이트에서 최신 구조화된 웹 데이터를 추출하며, 내장된 규정 준수 기능, 자동 확장, 결과당 요금제를 제공합니다. 각 사이트별 API는 프로그래밍 방식 또는 내장된 노코드 인터페이스를 통해 접근 가능합니다.
• 웹 언락커 API: 차단, CAPTCHA, 고급 봇 방지 기능을 자동으로 우회하여 대규모로 일관된 데이터 수집을 보장합니다. 프록시 관리, 봇 방지 챌린지 처리, 자바스크립트 중심 페이지 처리를 수행하며, 원시 HTML, LLM 호환 마크다운 출력, AI 구조화 JSON을 반환합니다.
• SERP API: Google, Bing, Yandex 및 기타 주요 검색 엔진의 지역 타겟팅 검색 결과를 제공합니다. AI 데이터 파이프라인이 정보를 검증하고 검증 가능한 출처에서 최신 데이터를 검색할 수 있도록 하는 데 이상적입니다.

즉시 사용 가능한 데이터에 직접 접근하기를 선호한다면, Bright Data는 다음과 같은 서비스도 제공합니다:

• 데이터셋 마켓플레이스: 120개 이상의 인기 도메인에서 사전 수집, 검증 및 지속적으로 업데이트되는 데이터셋을 제공합니다. JSON, CSV 등 다양한 형식으로 제공되어 AI, ML, RAG 시스템 및 비즈니스 인텔리전스 워크플로우에 적합합니다.
• 완전 관리형 데이터 수집 서비스: 비즈니스 목표를 정의하면 Bright Data가 전체 데이터 라이프사이클을 처리합니다. 여기에는 수집 전략 설계, 수집, 검증, 보강을 거쳐 대시보드, 보고서 또는 직접 통합을 통해 구조화된 데이터를 제공하는 과정이 포함됩니다.

이는 Bright Data의 DaaS 시나리오를 위한 광범위한 제품군의 일부에 불과합니다. 모든 서비스는 1억 5천만 개 이상의 IP로 구성된 글로벌 프록시 네트워크를 기반으로 운영되며, 99.99% 가동률과 성공률로 무제한 확장성을 제공합니다. 이 인프라스트럭처는 스타트업부터 포춘 500대 기업에 이르기까지 모든 규모의 조직을 지원합니다.

이러한 역량을 종합하면 Bright Data는 규모에 관계없이 모든 기업에게 현재 이용 가능한 가장 매력적인 데이터 서비스 플랫폼 중 하나입니다.

👑 최적 대상: 다양한 시나리오를 포괄하는 확장성 및 높은 유연성을 갖춘 DaaS 경험을 원하는 대기업을 포함한 모든 규모의 기업.

데이터 범위:

• 수백 개의 인기 도메인 및 사실상 모든 공개 웹사이트의 데이터.
• 전자상거래, 경쟁 정보, 소셜 미디어 및 콘텐츠 플랫폼, 채용 공고 및 리크루팅, AI 및 머신러닝, 시장 조사, 소매 분석, 부동산, 크로스 리테일러 인사이트 등 다양한 산업별 시나리오를 아우르는 지원 사용 사례.
• 소스에는 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 등이 포함됩니다.

데이터 수집 방법:

• 대규모 웹 스크래핑을 통한 공개 웹 데이터의윤리적·규정 준수 수집.

인프라:

• 플랫폼 가동률 99.99%.
• API 스크래핑 성공률 99.99%.
• 195개국에 걸쳐 1억 5천만 개 이상의 주거용, 모바일, ISP 및 데이터센터 프록시 IP 보유.
• 수백 개 도메인에 걸친 CAPTCHA 해결, 봇 방지 우회 및 구조화된 데이터 추출을 위한 독점 기술.
• 무제한 동시성 및 대량 추출 지원(요청당 최대 5,000개 URL).
• 비용 절감 및 관련성 향상을 위한 고급 데이터 세트 필터링 및 세분화.
• 웹 아카이브 API를 통한 페타바이트 규모의 캐시된 데이터 접근.
• 데이터 전문가의 연중무휴 24시간 전담 지원.

데이터 최신성:

• 사전 구축된 데이터셋을 통해 유연한 업데이트 일정(일별, 주별, 월별)으로 제공되는 과거 및 추세 데이터.
• API 기반 및 코드 없는 도구를 통한 실시간 데이터 수집.
• 지속적인 최신성 및 신규 레코드 확보를 위한 주기적 데이터셋 업데이트.

데이터 전달 방식:

• JSON, HTML, 마크다운 등 다양한 형식으로 데이터를 반환하는 API.
• Amazon S3, Google Cloud, Snowflake, Azure, SFTP, Pub/Sub, 웹훅 등을 통한 데이터셋 전달.
• JSON, NDJSON, CSV, Parquet 등 유연한 데이터셋 형식 지원.

기술적 요구사항:

• API를 통한 데이터 수집 시작에는 기본적인 기술 지식만으로도 충분합니다.
• 노코드 스크레이퍼를 통해 빠르고 간편한 데이터 추출이 가능합니다.
• 고급 자동화, 맞춤형 워크플로우 및 BI 통합을 위해서는 API에 대한 이해도가 권장됩니다.

규정 준수:

• GDPR 및 CCPA 준수.
• 공개적으로 이용 가능한 정보에서만 데이터를 수집합니다.
• ISO 27001, SOC 2 Type II, CSA STAR Level 1 표준 인증 획득 .

가격:

• 무료 체험판 제공.
• 제품별로 가격이 다르며, 종량제 및 구독 옵션이 모두 제공됩니다:
  • Unlocker API: 1K 결과당 $1.50부터.
  • 브라우저 API: GB당 $8부터.
  • SERP API: 1,000개 결과당 $1.50부터.
  • 스크레이퍼 API: 1,000개 레코드당 1.50달러부터.
• 완전 관리형 데이터 서비스: 월 2,500달러부터.
• 데이터 세트: 100K 레코드당 250달러부터.

2. Dun & Bradstreet (D&B)

Dun & Bradstreet(D&B)는 6억 개 이상의 기업 정보를 보유한 방대한 데이터 클라우드를 기반으로 상업 데이터 및 분석 분야의 선도 기업입니다. 마스터 데이터 서비스(MDaaS) 제품을 포함하는 이 솔루션은 API 기반의 구성 가능한 서비스로, 고품질의 사전 마스터링된 상업 데이터를 기업의 워크플로우, CRM 또는 ERP 시스템에 직접 제공합니다.

👑 최적 적용 분야: 기업용 마스터 데이터 관리.

데이터 범위:

• 기업 및 의사 결정권자에 대한 기초 비즈니스 데이터를 포함한 상업적 엔터티 마스터 데이터.
• 비즈니스 리스크, 공급업체 리스크, 재무 리스크, 규정 준수 리스크 및 기타 기업 관련 지표에 대한 인사이트.
• 전 세계 6억 개 이상의 조직을 아우르며, 다양한 산업 및 분야를 포괄합니다.
• 집계 데이터에서 도출된 분석, 점수 및 등급 포함.

데이터 수집 방법:

• 글로벌 등록기관, 검증된 파트너사 및 실제 비즈니스 활동으로부터 데이터를 수집합니다.
• 매월 다수의 검증을 거쳐 의사결정 가능한 품질로 정제됩니다.

인프라:

• API 및 통합을 통한 확장 가능한 제공이 가능한 클라우드 기반 솔루션.
• MDM 및 CRM 플랫폼 파트너사를 통한 통합으로 원활한 워크플로우 연결성을 제공합니다.

데이터 최신성:

• 중앙 집중식, 지속적으로 업데이트되는 마스터 데이터.
• 15년 이상의 과거 데이터 보유.

데이터 전달 방식:

• 직접 API 연결을 통한 접근.
• MDM/CRM 플랫폼 통합.
• 원하는 형식의 데이터 스트림으로 언제든지 손쉽게 접근 가능.

기술적 요구사항:

• API 통합을 위한 기본적인 기술적 역량 필요.
• 워크플로 통합 시 MDM 또는 CRM 시스템 내 설정 필요.

규정 준수:

• GDPR 및 CCPA 준수.
• ISO 27701, ISO 27001 및 개인정보 관리 시스템(PIMS) 인증 획득.
• EU-미국 및 스위스-미국 프라이버시 실드/데이터 프라이버시 프레임워크, 영국 확장, APEC CBPR, TRUSTe 책임 있는 AI 인증을 지원합니다.

가격 정책:

• 일부 서비스 무료 체험 가능.
• 제품 등급 및 패키지 규모에 따라 약 $15부터 $50,000까지.

3. 코어시그널

Coresignal은 대규모 B2B, 직원 및 채용 공고 데이터에 특화된 솔루션을 제공하는 유명 웹 데이터 공급업체입니다. REST API를 통해 수십억 건의 레코드에 접근할 수 있는 데이터 서비스(Data-as-a-Service) 솔루션 역할을 합니다. 이 회사는 비정형 웹 데이터를 표준화된 AI 활용 가능 데이터셋으로 변환하여 인재 인텔리전스, 투자 연구, 리드 강화 및 관련 사용 사례에 활용하는 데 주력합니다.

👑 최적 활용 분야: 인재 인텔리전스 및 인력 분석.

데이터 범위:

• 7,500만 개 이상의 기업 기록, 500개 이상의 데이터 포인트, 2016년부터의 데이터.
• 8억 3,900만 건 이상의 직원 기록, 250개 이상의 데이터 포인트, 2016년 이후 데이터.
• 4억 2,500만 개 이상의 중복 제거된 현재 및 과거 채용 공고, 85개 이상의 데이터 포인트, 2020년부터의 데이터.

데이터 수집 방법:

• 15개 이상의 공개 웹 소스에서 수집된 데이터.

인프라:

• API를 통한 맞춤형 데이터셋 구축 및 연결을 지원하는 클라우드 기반 셀프 서비스 플랫폼.

데이터 최신성:

• 데이터는 정기적으로 업데이트됩니다.
• 과거 데이터 이용 가능(기업/직원 정보는 2016년부터, 일자리 정보는 2020년부터).
• API를 통한 실시간 접근 지원.

데이터 제공 방식:

• 회사, 직원, 직무 데이터용 REST API.
• JSONL 형식으로 다운로드 가능한 플랫 파일.
• 셀프 서비스 플랫폼을 통한 데이터셋 맞춤 설정 및 대량 다운로드 가능.

기술적 요구사항:

• API 접근에는 통합을 위한 기본적인 기술적 능력이 필요합니다.
• JSONL 플랫 파일 작업에는 데이터 분석 기술이 필요할 수 있습니다.
• 플랫폼은 사용 편의성을 위해 일상 언어 검색을 지원합니다.

규정 준수:

• GDPR 및 CCPA 준수.
• 윤리적 웹 데이터 수집 이니셔티브(Ethical Web Data Collection Initiative) 인증 획득.

가격:

• 데이터 세트: 1,000달러부터 시작
• 구독 기반 플랜:
  • 무료: 200 Collect 크레딧 및 400 Search 크레딧 제공.
  • 스타터: 월 $49부터, 최소 250 수집 크레딧 및 500 검색 크레딧 제공.
  • 프로: 월 $800부터, 최소 10,000 수집 크레딧 및 20,000 검색 크레딧 제공.
  • 프리미엄: 월 1,500달러부터, 최소 50,000 수집 크레딧 및 150,000 검색 크레딧 제공.

4. InfobelPRO

InfobelPRO는 대용량 B2B 인텔리전스 및 위치 분석 분야의 글로벌 데이터 제공업체로 오랜 역사를 자랑합니다. 또한 3억 7,500만 개 기업, 1억 7,200만 개 관심 지점(POI), 10억 개 연락처로 구성된 방대한 데이터베이스에 대한 온디맨드 접근을 통해 DaaS(데이터 서비스) 기업으로도 운영됩니다. 구조화된 데이터는 CRM 강화, 실시간 리드 검증, 정밀한 지리 공간 매핑을 지원합니다.

👑 최적 활용 분야: 위치 인텔리전스 및 지리 공간 분석.

데이터 범위:

• 1억 7,200만 개 이상의 POI(장소, 건물 외곽, 다각형, 위치 인텔리전스 속성 포함).
• 3억 7,500만 개 이상의 기업을 포괄하는 B2B 데이터(기업 정보, 기술 정보, 연락처 데이터, 기업 연계 정보 포함).
• 2억 900만 개 이상의 B2C 소비자 데이터 항목으로, 동의 기반 이름, 휴대폰 번호, 이메일, 실제 주소, 소득 범위를 포함합니다.

데이터 수집 방법:

• 1,100개 이상의 비공개 데이터 소스를 활용한 AI 기반 처리.

인프라:

• 국제적 데이터 통합을 위해 구축된 클라우드 기반 데이터 플랫폼.
• API, 플랫 파일 및 DIY 애플리케이션을 통한 대량 액세스 지원.

데이터 최신성:

• API를 통한 실시간 데이터 스트림 지원.
• 최대 8년간의 B2B 과거 데이터 포함.
• 데이터는 지속적으로 처리 및 업데이트됩니다.

데이터 전달 방식:

• REST API(기업 데이터, 위치 데이터, POI, 보강 데이터, 부가가치세, 발신자 ID API 포함).
• 플러그 앤 플레이 통합을 위해 설계된 플랫 파일.
• 전용 검색 엔진을 통한 기본 데이터베이스에 대한 직접 접근.

기술적 요구 사항:

• API 통합에는 기본적인 웹 통합 기술이 필요합니다.
• 플랫 파일은 대규모 운영화를 위해 데이터 분석 능력이 필요합니다.
• 기술 문서 및 실무 중심 고객 지원이 제공됩니다.

규정 준수:

• GDPR 준수 및 개인정보 보호 기준을 중점적으로 다룹니다.

가격 정책:

• 데이터 API 무료 테스트 가능.
• 가격은 견적 기반으로 사용 사례에 따라 다릅니다.
• 데이터 전문가와의 상담 후 맞춤형 데이터셋 및 유연한 제공 방식 이용 가능.

5. Cognism

Cognism은 프리미엄 B2B 영업 데이터를 제공하는 영업 인텔리전스 플랫폼입니다. API 또는 Snowflake와 같은 클라우드 통합을 통해 팀이 GTM(Go-to-Market) 스택 내에서 직접 검증되고 규정 준수된 연락처 및 기업 정보 데이터에 접근할 수 있도록 하는 DaaS 경험을 제공합니다. 이 공급자의 궁극적인 목표는 영업 및 마케팅 팀이 잠재 고객 발굴을 가속화하고 데이터 기반의 외부 접근을 개선하도록 돕는 것입니다.

👑 최적 활용 분야: CRM 및 GTM 스택 강화.

데이터 범위:

• B2B 데이터(연락처, 기업 정보, 기술 정보, 구매 의도, 채용 신호, 직무 관련 속성 등 포함).
• 유럽 시장 커버리지 우수.

데이터 수집 방법:

• 데이터는 인간의 웹 조사를 모방하고 공개 웹 데이터를 추출하며 다중 검증 및 확인 단계를 적용하는 AI 기반 프레임워크를 통해 수집됩니다.
• 주요 출처로는 뉴스 기사 및 보도 자료, 기업 웹사이트, 연차 보고서, 실적 발표 자료, 공개 등록부 등이 있습니다.

인프라:

• 높은 확장성을 위한 클라우드 기반 인프라.

데이터 최신성:

• 신규 및 과거 데이터를 모두 포함하는 중앙 집중식 B2B 영업 인텔리전스 데이터베이스로 정기적으로 업데이트됩니다.

데이터 전달 방식:

• REST API.
• 플랫 파일(Snowflake, AWS S3, Google Cloud, Databricks 및 SFTP 지원).

기술적 요구사항:

• API 통합은 구현 및 유지 관리를 위한 기본적인 기술적 능력이 필요합니다.
• 플랫 파일은 데이터셋에서 최대 가치를 추출하기 위해 데이터 분석 또는 데이터 과학 기술이 필요합니다.
• DaaS 옵션에 대한 통합, 스키마 설계 및 맞춤형 집계를 위한 전문 지원.

규정 준수:

• GDPR 및 CCPA 준수 데이터 소싱.
• ISO 27001 및 SOC 2 준수 보안 표준.

가격 정책:

• 무료 데이터 세트 옵션.
• DaaS 경험의 경우, 가격은 데이터 유형, 양 및 전달 방법에 따라 맞춤형으로 제공되며 사용 사례에 따라 달라집니다.

6. ZoomInfo

ZoomInfo는 영업, 마케팅, 채용을 위한 고품질 B2B 데이터를 제공하는 시장 진출 인텔리전스 플랫폼입니다. 데이터 서비스(Data-as-a-Service) 기업으로서, Snowflake 또는 AWS와 같은 API 및 클라우드 공유를 통해 AI 활용이 가능한 인사이트(예: 기업 정보, 구매 의도 신호, 전문가 프로필)를 워크플로에 직접 제공합니다. 이 통합은 CRM 보강을 자동화하고 수동 입력을 대체하며 데이터 기반 성장 전략을 촉진합니다.

👑 최적 대상: 자동화된 의도 기반 타겟팅이 필요한 영업 및 마케팅 운영.

데이터 범위:

• B2B 데이터(전문 프로필, 기업 프로필, 기업 통계, 기술 통계, 연락처 정보, 직책, 경력, 의도 신호 포함).
• 북미 및 확장된 국제 데이터를 포함한 글로벌 커버리지(3,400만 개 이상의 기업 프로필, 2억 개 이상의 전문가 프로필, 북미 외 지역 4,500만 개 이상의 휴대폰 번호).
• 마케팅 정교도, 온라인 행동, 참여 신호 등 고급 인사이트.

데이터 수집 방법:

• FuZion 시스템을 통해 수집되며, AI, 머신러닝, 자연어 처리(NLP), 인력 연구원, 설문조사, 제3자 공급업체 및 커뮤니티 기여자를 결합합니다.
• 출처에는 기업 웹사이트, 공개 비즈니스 정보, 설문조사, 전문 제3자 공급업체 및 내부 연구팀이 포함됩니다.
• 다중 검증 계층을 통해 자동화 시스템과 수동 검증을 병행하여 정확성을 보장합니다.

인프라:

• API, 웹훅, 플랫 파일 옵션을 지원하는 클라우드 기반 DaaS 플랫폼.
• CRM, 마케팅 자동화, 영업 지원 도구 및 주요 클라우드 플랫폼(Snowflake, AWS, Google BigQuery)과 통합 가능.

데이터 최신성:

• 지속적으로 업데이트되는 데이터.
• 예측 분석을 위한 과거 데이터, 실시간에 가까운 데이터, AI 활용 가능 데이터 제공.

데이터 전달 방식:

• 신속한 통합을 위한 REST API 및 웹훅.
• 플랫 파일(Snowflake, AWS, Google BigQuery 및 CSV/Excel 형식 지원 포함).

기술적 요구 사항:

• API 통합 및 워크플로 자동화를 위한 기본 기술 역량.
• 플랫 파일 데이터셋 활용을 위한 데이터 분석 또는 데이터 사이언스 기술 필요.
• 간소화된 통합, 스키마 설계, 맞춤형 데이터 보강 및 예측 모델링을 위한 지원 제공.

규정 준수:

• GDPR 및 CCPA 준수 데이터 수집 및 처리.
• ISO 27001 및 ISO 27701에 부합하는 보안 및 개인정보 보호 기준.
• SOC 2 감사 및 TRUSTe 인증을 통해 지속적인 규정 준수를 보장합니다.

가격:

• 무료 체험판 이용 가능.
• 정보 제공 시 가격 표시됩니다.

7. Incubeta의 RocketSource

RocketSource(현재 Incubeta의 일부)는 데이터를 ‘인간 중심적’ 인사이트로 전환하는 행동 과학 및 데이터 컨설팅 기업입니다. 이는 독특한 위치의 데이터 서비스(Data-as-a-Service) 기업으로 자리매김하게 합니다. 다양한 데이터 소스를 클라우드 기반 생태계로 통합하여 예측 분석 및 전체 퍼널 어트리뷰션을 지원합니다.

👑 최적 적용 분야: 복잡한 고객 여정 전반에 걸친 풀퍼널 마케팅 분석 및 어트리뷰션 모델링.

데이터 범위:

• 주로 마케팅, 고객 및 행동 데이터.
• 전체 퍼널 마케팅 데이터, 고객 여정 데이터, 정성적·정량적 인사이트, 운영 데이터.

데이터 수집 방법:

• 기존 기업 시스템(예: ERP, 비즈니스 애플리케이션), 마케팅 플랫폼, 분석 도구 및 제3자 데이터 소스에서 데이터를 수집합니다.

인프라:

• 복잡한 다중 소스 데이터셋을 통합하고 처리하기 위해 구축된 클라우드 기반 데이터 인프라.
• 데이터 파이프라인, 워크플로 자동화 및 AI 기반 분석을 지원합니다.

데이터 최신성:

• 지속적으로 업데이트되는 데이터의 가용성을 통해 지속적인 분석, 기여도 모델링 및 예측 인사이트를 가능하게 합니다.
• 실시간에 가까운 데이터 파이프라인 지원.
• 설명적 분석을 위한 과거 데이터.

데이터 전달 방식:

• 독립형 데이터셋 다운로드가 아닌 통합 데이터 파이프라인 및 분석 환경을 통해 데이터가 전달됩니다.

기술적 요구사항:

• 시스템 통합, 파이프라인 설계 및 인사이트 추출을 위한 데이터 및 소프트웨어 엔지니어링 전문성이 필요합니다.
• 고급 사용 사례에는 데이터 모델링, 분석 및 AI/ML 워크플로가 포함됩니다.

규정 준수:

• “개인정보 판매 또는 공유 금지”를 포함한 개인정보 보호 제어 기능에 대한 명시적 지원이 제공됩니다.

가격 정책:

• 가격 세부 사항은 공개되지 않습니다.

8. 데이터인피니티

Datafiniti는 데이터 서비스 제공업체(Data-as-a-Service)로 운영되는 데이터 기업입니다. 구체적으로 부동산, 제품, 비즈니스, 인적 자원 분야에 걸쳐 방대한 사전 구조화된 데이터셋에 대한 접근을 제공합니다. 이러한 데이터셋은 RESTful API 인터페이스를 통해 노출됩니다. 백엔드에서는 웹 스크래핑, 공개 출처 및 제3자 데이터 공급자를 통해 데이터를 수집합니다.

👑 최적 활용 분야: 평가, 인수 심사 및 위험 분석을 위한 부동산 인텔리전스.

데이터 범위:

• 소매 및 전자상거래 제품 데이터(속성, 설명, 이미지, 리뷰 포함).
• 부동산 분석, 평가, 인수 심사, 주소 검증 및 사기 탐지를 위한 부동산 데이터.
• 연락처 및 신원 확인, 보강, 위험 관련 워크플로우를 위한 인적 데이터.
• 시장 조사, CRM 보강 및 지리 공간 분석을 위한 비즈니스 및 관심 장소(POI) 데이터.

데이터 수집 방법:

• 데이터는 공개 웹, 공개 데이터 및 제3자 출처에서 수집됩니다.
• 웹 크롤링과 외부 신뢰할 수 있는 소스를 결합하여 사용합니다.
• 데이터는 내부 파이프라인을 통해 표준화, 중복 제거 및 정규화됩니다.

인프라:

• 계획 정의된 레코드 상한을 초과하는 인위적인 처리량 제한이 없는 고성능 API.

데이터 최신성:

• 데이터는 지속적으로 수집, 정리 및 갱신됩니다.
• 역사적 부동산 거래 데이터를 지원합니다.

데이터 전달 방식:

• 애플리케이션 및 워크플로 통합을 위한 REST API.
• 탐색적 검색, 검증 및 평가를 위한 웹 포털.
• 오프라인 분석 및 데이터 과학 활용 사례를 위한 대량 다운로드.

기술적 요구 사항:

• API 접근에는 기초에서 중급 수준의 엔지니어링 기술이 필요합니다.
• 대규모 데이터셋 처리 및 모델링을 위해서는 데이터 분석 또는 데이터 사이언스 기술이 필요합니다.
• 명확한 문서와 안정적인 스키마는 구현 및 온보딩 시간을 단축시킵니다.

규정 준수: 공개되지 않음.

가격 정책:

• 무료 체험판 제공, 심층 데모 옵션 포함.
• 월별 구독 및 레코드 볼륨 기반 맞춤형 계층을 포함한 유연한 플랜.

9. 팩트셋(FactSet)

팩트셋은 투자 커뮤니티에 통합 데이터 및 분석을 제공하는 금융 디지털 플랫폼입니다. 특히, 데이터 서비스(Data-as-a-Service) 기업으로서 API 및 클라우드 통합을 통해 금융 데이터 세트의 보강 및 전달을 자동화하는 복잡한 데이터 파이프라인을 지원합니다. 최고의 대체 데이터 제공업체 목록에 포함된다는 점을 참고하세요.

👑 최적 대상: 정량적·데이터 기반 투자 팀.

데이터 폭:

• 광범위한 금융 및 투자 중심 데이터.
• 커버리지에는 기업 및 증권 데이터, 시장 데이터, 대체 데이터, 이벤트 기반 데이터, 뉴스, 리서치, 추정, 부채, 지속가능 투자 데이터가 포함됩니다.

데이터 수집 방법:

• 자체 개발 방법 및 제3자 데이터 소스.
• 데이터는 거래소, 시장 참여자 및 비전통적(대체) 출처에서 제공됩니다.

인프라:

• 클라우드 네이티브 인프라로, 관리형 서비스 및 API를 통해 일괄 및 지속적인 데이터 전달을 지원합니다.
• 자체 및 제3자 데이터 세트 전반에 걸친 고급 데이터 연결 및 통합을 가능하게 합니다.
• 대규모 데이터 연계 및 거버넌스를 지원하기 위해 통합된 보안 및 엔터티 데이터 모델을 기반으로 구축되었습니다.

데이터 최신성:

• 40년 이상의 데이터 수집으로 뒷받침되는 커버리지로 실시간 스트리밍, 지연 및 과거 시장 데이터를 지원합니다.
• 시장, 기업, 이벤트 및 뉴스에 대한 지속적으로 업데이트되는 데이터셋.

데이터 전달 방식:

• API 인터페이스.
• 전용 마켓플레이스를 통한 데이터 피드 접근.
• Amazon Redshift, Snowflake Data Marketplace 및 Databricks를 통한 클라우드 기반 데이터 전달
• 팩트셋 호스팅 환경 및 관리형 데이터 서비스.
• 내부 시스템, 분석 플랫폼, 데이터베이스 및 통계 도구와의 통합 지원.

기술적 요구 사항:

• API 사용에는 연결을 위한 개발자 수준의 기술이 필요합니다.
• 클라우드 데이터 공유 및 마켓플레이스 통합에는 Snowflake, Redshift 또는 Databricks와 같은 플랫폼에 대한 이해가 필요합니다.
• 데이터 관리 기능으로 맞춤형 코드 필요성은 줄었지만, 여전히 데이터 엔지니어링 및 분석 전문성을 전제로 합니다.

규정 준수:

• GDPR 준수.

가격 정책:

• 무료 체험판 요청 가능.
• 가격은 공개되지 않음.

10. 데이터 액슬

Data Axle은 비즈니스 및 소비자 인텔리전스 전문의 오랜 데이터 공급업체입니다. 데이터 서비스(Data-as-a-Service) 제공자로서 수십억 개의 데이터 포인트를 클라우드 기반 전달 계층으로 중앙 집중화합니다. 강력한 API 인터페이스를 통해 마케팅, 영업, 분석, 활성화 분야의 B2B, B2C, B2B2C 사용 사례를 지원합니다. 이를 통해 기업은 리드 강화 자동화와 AI 기반 타겟팅을 구현할 수 있습니다.

👑 최적 적용 분야: B2B 및 B2C 전반에 걸친 대규모 신원 확인 및 오디언스 활성화.

데이터 범위:

• 9천만 개 이상의 기업을 포괄하는 비즈니스 데이터(400개 이상의 속성 포함): 기업 정보, 기술 정보, 구매 의도, 전문 분야, 위치 기반 데이터 등.
• 2억 5천만 명 이상의 소비자 프로필을 300개 이상의 속성으로 커버하는 소비자 데이터.

데이터 수집 방법:

• 100개 이상의 공개 및 비공개 독점 출처에서 데이터를 수집합니다.
• 독점적인 데이터 편성 프로세스와 머신 러닝을 활용하여 데이터 세트 전반에 걸쳐 신원을 연결하고 통합합니다.

인프라:

• 연간 2조 건 이상의 고객 기록을 처리하는 엔터프라이즈급 데이터 플랫폼.
• 대규모 데이터 수집, 신원 확인 및 활성화 지원을 위해 설계되었습니다.
• 내부 시스템, 클라우드 플랫폼 및 외부 파트너 간에 데이터를 안전하게 배포하도록 구축되었습니다.

데이터 최신성:

• 비즈니스 및 소비자 데이터셋을 정기적으로 업데이트하여 최신 데이터를 제공합니다.
• 활성화, 타겟팅 및 분석 사용 사례를 위한 지속적인 데이터 갱신.
• 과거 비즈니스 기록 이용 가능.

데이터 전달 방식:

• 문서화가 제공되는 개발자 허브 기반 API.
• 직접 통합, 클라우드 플랫폼, 디지털 마켓플레이스(예: DMP, DSP, 데이터 교환)를 통한 데이터 전달 및 고객 환경 내 전체 데이터 세트 설치를 위한 데이터 라이선싱.
• CRM 및 마케팅 플랫폼과의 사전 구축된 통합.

기술적 요구사항:

• API 접근에는 통합 및 지속적인 사용을 위한 개발자 기술이 필요합니다.
• 사전 구축된 통합 솔루션으로 일반적인 CRM 및 마테크(Martech) 도구에 대한 기술적 노력 감소.

규정 준수: 공개되지 않음.

가격 정책:

• 무료 체험판, 데모 및 데이터 플랫폼에 대한 제한적 접근을 제공합니다.
• 가격은 공개되지 않았으며 영업팀에 문의해야 합니다.

결론

이 글에서는 데이터 서비스(DaaS)가 무엇인지, 어떻게 작동하는지, 그리고 오늘날 데이터 및 AI 중심의 세계에서 왜 필수적인지 알아보았습니다.

수많은 DaaS 제공업체 중 Bright Data는 최고의 선택으로 손꼽힙니다. 엔터프라이즈급 데이터 수집 서비스는 API를 통한 안정적인 웹 데이터 피드와 다양한 형식의 즉시 사용 가능한 데이터셋을 제공하며, 고급 필터링 옵션을 지원합니다.

Bright Data는 1억 5천만 개의 IP로 구성된 프록시 네트워크를 기반으로 99.99% 가동 시간을 보장하며 99.99%의 성공률을 달성합니다. 24시간 우선 지원, 유연한 데이터 전달, 맞춤형 JSON 출력 기능과 결합되어 대규모 웹 데이터 접근이 그 어느 때보다 쉬워졌습니다.

지금 바로 Bright Data 계정을 생성하고 무료로 웹 데이터 솔루션을 통합해 보세요!

자주 묻는 질문

DaaS(서비스형 데이터)란 무엇인가요?

서비스형 데이터(DaaS)는 공급자가 API, 클라우드 플랫폼 또는 관리형 서비스와 같은 채널을 통해 즉시 사용 가능한 데이터를 제공하는 데이터 배포 모델입니다. 데이터를 유틸리티로 취급함으로써 DaaS는 조직이 복잡한 데이터 수집, 저장 및 처리 인프라를 구축하고 유지할 필요성을 제거합니다.

데이터 서비스 기업을 평가할 때 물어봐야 할 적절한 질문은 무엇인가요?

솔루션을 도입하기 전에 모든 데이터 서비스 제공업체에 반드시 물어봐야 할 주요 질문은 다음과 같습니다:

• 데이터 정확성을 어떻게 측정하고 보장합니까?
• 데이터는 얼마나 자주 업데이트되나요?
• 데이터의 출처는 무엇입니까?
• 데이터는 규정을 준수합니까?
• 데이터 보존 및 삭제 정책은 어떻게 되나요?
• 데이터는 어떻게 전달됩니까?
• 통합 및 사용 편의성은 어느 정도인가요?
• 어떤 보안 조치가 마련되어 있나요?
• 어떤 SLA를 보장합니까?
• 가격 책정 및 확장성은 어떻게 이루어지나요?

현재 AI 준비도 및 RAG 통합 측면에서 시장을 선도하는 DaaS 제공업체는 어디인가요?

Bright Data는 대규모 언어 모델(LLM)을 위해 특별히 설계된 솔루션 덕분에 AI 준비 및 RAG 최적화 데이터 서비스 분야의 선두주자로 널리 인정받고 있습니다. 해당 AI 서비스는 다음과 같습니다:

• 웹 액세스: AI 추론 시스템이 실시간 웹을 원활하게 검색, 크롤링 및 상호작용할 수 있도록 지원하며, 봇 방지 조치에 의해 차단되지 않습니다.
• 훈련 데이터: 모델 훈련 및 미세 조정을 위해 정리, 선별 및 맞춤화된 맞춤형 고품질 데이터 세트(텍스트, 이미지, 비디오 및 오디오 포함)를 제공합니다.

특히 Bright Data 제품은 70개 이상의 AI 프레임워크와의 간소화된 통합, LLM 입력에 이상적인 마크다운 출력, 데이터 검증 가능성, RAG 파이프라인을 종단 간 지원하는 도구 등 AI 특화 기능을 포함합니다.