Das Internet im Jahr 2025 ist wie ein riesiger Schatz, aber gleichzeitig auch ein echtes Labyrinth. Unternehmen wollen schneller und smarter Entscheidungen treffen, doch die eigentliche Herausforderung liegt nicht nur darin, an Daten zu kommen, sondern sie auch effizient zu sammeln, zu strukturieren und zu nutzen – und das möglichst vor allen anderen. Aus meiner eigenen Erfahrung kann ich sagen: Mit dem richtigen Data-Collection-Service wird aus einem Blindflug ein echtes datengetriebenes Power-Team. Die Zahlen sprechen für sich: Unternehmen, die Daten gezielt einsetzen, sind als ihre Konkurrenz. Und datengetriebene Firmen treffen Entscheidungen sogar bis zu .
Aber hier kommt der Haken: Nur nutzen wirklich konsequent datenbasierte Erkenntnisse. Warum? Weil das Sammeln und Organisieren von Webdaten im großen Stil für viele Teams immer noch eine echte Mammutaufgabe ist. Genau deshalb habe ich diesen praxisnahen Vergleich der 12 besten Data-Collection-Services für 2025 zusammengestellt – von KI-gestützten No-Code-Tools bis hin zu Entwickler-Frameworks, die maximale Flexibilität bieten.
Warum Data-Collection-Services für moderne Unternehmen ein Muss sind
Klar ist: Data-Collection-Services sind der Antrieb für alles – von Lead-Generierung über Marktanalysen und Wettbewerbsbeobachtung bis hin zur Automatisierung von Arbeitsabläufen. Vertriebsteams erstellen B2B-Leadlisten in Minuten statt Tagen. Marketingabteilungen analysieren Kundenstimmungen in Bewertungen und sozialen Medien, um Trends frühzeitig zu erkennen. E-Commerce-Manager checken täglich Preise und Lagerbestände der Konkurrenz und passen ihre Strategie in Echtzeit an. Kurz gesagt: Diese Plattformen verwandeln das chaotische, sich ständig verändernde Web in strukturierte, nutzbare Informationen – Schluss mit Copy-Paste-Marathons und fehleranfälligen Tabellen.
Aber es geht nicht nur um Schnelligkeit. Die besten Data-Collection-Services reichern deine Daten zusätzlich an – zum Beispiel durch Sentiment-Analysen, Kategorisierung oder Spracherkennung. So kannst du dich auf Insights und Entscheidungen konzentrieren, statt auf Fleißarbeit. In der heutigen schnelllebigen Business-Welt kann diese Agilität darüber entscheiden, ob du Chancen erkennst oder verpasst ().
Wie du den passenden Data-Collection-Service findest
Bei so vielen Angeboten stellt sich die Frage: Welcher Service passt zu deinem Team? Starte mit zwei Fragen: Welche Daten brauchst du? Und wie technisch ist dein Team aufgestellt? No-Code-Tools sind perfekt für Business-Anwender, die schnell Ergebnisse wollen. APIs und Frameworks bieten Entwicklern maximale Flexibilität für individuelle Lösungen.
Worauf ich bei der Auswahl achte:
- Funktionsumfang: Kann das Tool dynamische Websites verarbeiten, Paginierung automatisieren und sich in deine bestehenden Systeme integrieren?
- Benutzerfreundlichkeit: Funktioniert es per Mausklick oder sind Programmierkenntnisse nötig? Gibt es Vorlagen oder KI-Unterstützung?
- Skalierbarkeit: Schafft der Service Millionen von Seiten oder nur ein paar Hundert? Gibt es Cloud-Infrastruktur und Proxy-Rotation?
- Datenqualität & Compliance: Werden saubere, strukturierte Daten geliefert? Werden Datenschutzgesetze und Website-Richtlinien eingehalten?
- Support & Preisgestaltung: Gibt es zuverlässigen Support? Sind die Kosten transparent und passen sie ins Budget?
Hier kommen die 12 besten Data-Collection-Services für 2025 – mit ihren Stärken und Schwächen für verschiedene Anforderungen.
1. Thunderbit
ist meine absolute Empfehlung für Business-Anwender, die KI-gestützte Datenerfassung ohne Programmieraufwand suchen. Als Mitgründer bin ich natürlich etwas voreingenommen – aber ich habe Thunderbit entwickelt, weil ich es leid war, Teams mit umständlichen Scraper-Lösungen und ständiger Wartung kämpfen zu sehen.
Was macht Thunderbit besonders? Es ist eine Chrome-Erweiterung, die als KI-Agent arbeitet: Einfach auf „KI-Felder vorschlagen“ klicken, Thunderbit liest die Seite, schlägt relevante Felder vor und strukturiert die Daten automatisch. Webseiten, PDFs oder Bilder lassen sich mit zwei Klicks extrahieren – ganz ohne Vorlagen, Scripte oder Stress. Auch Paginierung, Unterseiten (z. B. alle Produkte oder Profile für Details) und der Export nach Google Sheets, Excel, Airtable oder Notion sind integriert.
Thunderbit ist ideal für Teams aus Vertrieb, Marketing, E-Commerce und Immobilien, die schnell an Daten kommen müssen. Es gibt sofort einsatzbereite Vorlagen für beliebte Seiten (Amazon, Zillow, Instagram usw.), kostenlose E-Mail-/Telefon-/Bild-Extraktoren und einen Scheduler, mit dem du wiederkehrende Scrapes in Klartext automatisieren kannst. Die Preise starten bei nur für 5.000 Zeilen im Jahresabo, die kostenlose Version erlaubt das Scrapen von bis zu 6 Seiten (bzw. 10 mit Test-Boost).
Du willst sehen, wie einfach KI-Web-Scraping sein kann? und probiere es selbst aus.
2. Bright Data
ist der Platzhirsch, wenn es um Datenerfassung im großen Stil geht. Mit einem Proxy-Netzwerk von über 150 Millionen IPs in 195 Ländern kann Bright Data praktisch jede Website weltweit in beliebigem Umfang scrapen. Die Web-Scraper-API übernimmt CAPTCHAs, Proxy-Rotation und liefert strukturierte Daten – ganz ohne eigene Infrastruktur.
Bright Data ist ideal für Unternehmen, die täglich Millionen von Seiten erfassen, globale Preise überwachen oder KI-Modelle mit riesigen Datensätzen versorgen müssen. Es gibt auch vorgefertigte Datensätze und Echtzeit-Feeds für Branchen wie E-Commerce, Finanzen oder Reisen. Compliance steht hier im Fokus: Bright Data setzt auf ethisch beschaffte Proxys und hat sogar an der rechtlichen Ausgestaltung des Zugriffs auf öffentliche Webdaten mitgewirkt.
Die Preise richten sich nach Nutzung (Proxy-Bandbreite, API-Aufrufe oder Datensätze). Für diese Zuverlässigkeit und den Support zahlst du einen Premium-Preis – für große Unternehmen und schnell wachsende Datenteams aber jeden Cent wert ().
3. Webhose.io
(heute Webz.io) geht einen anderen Weg: Statt einzelne Seiten zu scrapen, zapfst du einen Echtzeit-Stream strukturierter Webdaten an – News, Blogs, Foren, Bewertungen und mehr. Über die API kannst du Millionen Quellen fast in Echtzeit abfragen, inklusive Sentiment-Analyse, Spracherkennung und Entity-Tagging.
Ideal für Teams, die Medienmonitoring, Markenbeobachtung oder Content-Apps bauen. Du filterst nach Stichwort, Sprache, Quelle usw. und bekommst aktuelle Insights, ohne eigene Crawler zu entwickeln. Die Preise sind abonnementsbasiert und richten sich nach Abfragevolumen – vor allem für technische Nutzer und Unternehmen mit kontinuierlichem Datenbedarf ().
4. Oxylabs
(https://strapi.thunderbit.com/uploads/Screenshot_20251113_at_11_20_22_1_99599b72f6.png)
ist ein weiterer Enterprise-Spezialist mit riesigen Proxy-Pools (100–177 Millionen IPs) und leistungsstarken Scraping-APIs. Die Web-Scraper-API rendert JavaScript, löst CAPTCHAs und bietet „selbstheilendes“ Parsing, das sich an Website-Änderungen anpasst.
Oxylabs ist besonders bei Großunternehmen beliebt, die große Mengen länderspezifischer Daten brauchen – etwa für Marktforschung, SEO-Analysen oder globale Preisüberwachung. Auch hier wird Compliance großgeschrieben (ISO27001-Zertifizierung, ethische Datenquellen). Die Preise sind gehoben (z. B. 1,60 $ pro 1.000 Ergebnisse), dafür gibt es 24/7-Support und höchste Zuverlässigkeit ().
5. ScraperAPI
(https://strapi.thunderbit.com/uploads/Screenshot_20251113_at_11_22_59_4485753042.png)
ist der beste Freund von Entwicklern, die schnell und skalierbar scrapen wollen. Es handelt sich um eine REST-API: Du schickst eine URL, ScraperAPI liefert das HTML (oder JSON) – inklusive Proxy-Handling, CAPTCHA-Lösung und JavaScript-Rendering. Mit über 40 Millionen Proxys und Geotargeting eignet sich der Service für individuelle Scripte, Apps oder Datenpipelines.
ScraperAPI ist einfach zu integrieren (SDKs für Python, Node.js usw.) und bietet eine kostenlose Stufe (1.000 Anfragen/Monat). Bezahlpläne starten bei 49 $/Monat für 100.000 Anfragen und skalieren nach Bedarf. Wer eigene Scraper-Logik bauen, aber Infrastruktur-Probleme vermeiden will, ist hier richtig ().
6. Diffbot
ist das „KI-Gehirn“ der Webdaten-Extraktion. Statt Regeln oder Vorlagen zu schreiben, gibst du Diffbot eine URL – die Machine-Learning-Modelle erkennen und extrahieren automatisch strukturierte Daten: Artikel, Produkte, Personen, Organisationen und mehr. Der Knowledge Graph von Diffbot zählt zu den größten weltweit – mit über einer Billion Fakten und mehr als 10 Milliarden Entitäten.
Diffbot eignet sich für Teams, die hochwertige, angereicherte Daten in großem Umfang brauchen – etwa für Marktanalysen, KI-Trainingsdaten oder den Aufbau von Wissensdatenbanken. Die Preise sind im oberen Bereich (ab ca. 299 $/Monat für 250.000 Credits), dafür gibt es höchste Genauigkeit, Automatisierung und Zugriff auf eine ständig aktualisierte Wissensbasis ().
7. Octoparse
ist der „Easy Button“ für No-Code-Web-Scraping. Mit der Point-and-Click-Oberfläche kann jeder Scraper visuell zusammenstellen: Seite laden, gewünschte Daten anklicken, Octoparse erledigt den Rest. Logins, Infinite Scroll, AJAX und Hunderte Vorlagen für bekannte Seiten sind inklusive.
Octoparse unterstützt Cloud-Extraktion und Terminierung, sodass du wiederkehrende Jobs automatisieren kannst, ohne deinen Rechner zu blockieren. Ideal für Marketing-Analysten, kleine Unternehmen und Forscher, die ohne Programmierung an Daten kommen wollen. Es gibt eine kostenlose Version, bezahlte Pläne starten bei ca. 83 $/Monat für mehr Cloud-Runs und Profi-Features ().
8. Apify
ist eine flexible Automatisierungsplattform für Entwickler und technisch versierte Teams. Du kannst eigene „Actors“ (Scraper oder Bots) in JavaScript oder Python bauen oder aus über 1.500 fertigen Actors im Marktplatz wählen. Die Apify-Cloud übernimmt Terminierung, Speicherung, Proxy-Rotation und Skalierung – du konzentrierst dich auf die Logik, nicht auf die Infrastruktur.
Ideal für Startups, Data-as-a-Service-Anbieter oder alle, die komplexe Webaufgaben automatisieren wollen. Die kostenlose Stufe enthält 5 $ monatliches Guthaben, bezahlte Pläne starten bei 49 $/Monat und skalieren nach Bedarf ().
9. Import.io
ist das Arbeitstier für Unternehmen, wenn es um End-to-End-Datenextraktion und -integration geht. Es kombiniert einen visuellen Scraper-Builder mit einer leistungsstarken Datenpipeline – inklusive Bereinigung, Monitoring und Integration in deine Systeme (Datenbanken, APIs, BI-Tools). Über 850 Unternehmen, darunter Dow Jones und Capital One, setzen auf Import.io.
Ideal für Organisationen, die zuverlässige, hochfrequente Datenabrufe, Qualitätskontrollen und starken Support brauchen. Die Preise sind individuell (meist Jahreslizenzen im vierstelligen Bereich pro Monat), dafür gibt es eine komplett gemanagte Lösung mit Teamfunktionen und Enterprise-Features ().
10. ParseHub
ist ein Desktop-Tool mit visueller Oberfläche, das besonders bei komplexen, dynamischen Websites punktet. Du kannst Aktionen wie Klicks, Formularübermittlungen oder Paginierung aufzeichnen und so auch Seiten mit JavaScript, Infinite Scroll oder mehrstufigen Abläufen scrapen.
ParseHub ist einsteigerfreundlich, aber auch für Forscher und Nicht-Programmierer geeignet, die schwierige Seiten auslesen wollen. Die kostenlose Version ist limitiert, bezahlte Pläne starten bei 189 $/Monat für mehr Seiten, parallele Jobs und Cloud-Terminierung ().
11. DataMiner
ist eine Chrome/Edge-Erweiterung, mit der du direkt im Browser scrapen kannst. Über 60.000 vorgefertigte „Rezepte“ für bekannte Seiten ermöglichen das Extrahieren von Tabellen, Listen und mehr – ganz ohne Programmierung. DataMiner eignet sich perfekt für schnelle, spontane Datenerfassungen (z. B. Leads, Produktlisten, Forschungsdaten).
Extrem einfach zu bedienen, unterstützt Batch-Crawling und Export nach CSV/Excel/Google Sheets. Die kostenlose Version ist eingeschränkt, Pro-Pläne starten bei 20 $/Monat für unbegrenzte Seiten und Profi-Features ().
12. Scrapy
ist das Open-Source-Framework für Python, wenn du eigene Webcrawler entwickeln willst. Wer Entwicklerressourcen hat und volle Kontrolle braucht, findet mit Scrapy die perfekte Lösung für große, komplexe Scraping-Projekte. Asynchron, modular und extrem erweiterbar – ideal für Millionen von Seiten, API-Integrationen oder anspruchsvolle Parsing-Logik.
Scrapy ist kostenlos (Self-Hosting), aber du musst Infrastruktur und Deployment selbst managen. Viele datengetriebene Startups und Forschungsteams setzen auf Scrapy, um ihre Datenpipeline komplett selbst zu steuern ().
Vergleichstabelle Data-Collection-Services
| Service | Ansatz & Hauptfunktionen | Benutzerfreundlichkeit | Ideale Anwendungsfälle | Preisübersicht |
|---|---|---|---|---|
| Thunderbit | KI-Chrome-Erweiterung; 2-Klick-Scraping; Unterseiten & Paginierung; Sofort-Vorlagen; Sheets/Excel-Export | ★★★★★ (No-Code, KI) | Vertrieb, Marketing, E-Commerce, Immobilien | Kostenlos (6–10 Seiten); Bezahlt ab $9/Monat (Details) |
| Bright Data | Enterprise-Proxys (150M+ IPs); Web Scraper API; Echtzeit-Datenfeeds | ★★★☆☆ (Dev/Enterprise) | Marktforschung, Preisanalysen, KI | Nutzungsbasiert; individuelle Angebote |
| Webhose.io | Echtzeit-Datenfeeds-API; News, Blogs, Foren; Sentiment/Entity-Anreicherung | ★★★★☆ (Dev/API) | Content-Monitoring, NLP, Apps | Abo; individuelle Angebote |
| Oxylabs | Proxy-Netzwerke (100M+ IPs); Scraping-APIs; selbstheilende Parser | ★★★☆☆ (Dev/Enterprise) | SEO, E-Commerce-Analysen, große Datenmengen | Premium, nutzungsbasiert; z. B. $1,6/1k Ergebnisse |
| ScraperAPI | Plug-and-Play-REST-API; Proxy-Rotation; CAPTCHA-Handling | ★★★★☆ (Dev) | Eigene Scripte, Apps, Pipelines | Kostenlos (1k Anfragen); Bezahlt ab $49/Monat |
| Diffbot | KI-Extraktion; Knowledge Graph; auto-strukturierte Daten | ★★★☆☆ (Dev/Enterprise) | Marktanalysen, KI-Training, Wissensgraphen | Kostenlos (10k Credits); Bezahlt ab $299/Monat |
| Octoparse | No-Code SaaS/Desktop; visuelle Workflows; Cloud-Terminierung | ★★★★★ (No-Code) | KMU, Analysten, Forschung | Kostenlos; Bezahlt ab $83/Monat |
| Apify | Eigene „Actors“ (JS/Python); Marktplatz; Cloud-Skalierung | ★★★★☆ (Dev/Tech) | Startups, Datenanbieter, Automatisierung | Kostenlos; Bezahlt ab $49/Monat |
| Import.io | Komplettplattform; visueller Builder; Datenpipeline | ★★★★☆ (Enterprise) | Finanzen, Handel, Unternehmens-BI | Individuell (Jahreslizenzen) |
| ParseHub | Desktop-Visual-Scraper; dynamische Seiten; Cloud-Terminierung | ★★★★☆ (No-Code) | Komplexe Seiten, Forschung | Kostenlos; Bezahlt ab $189/Monat |
| DataMiner | Chrome/Edge-Erweiterung; 60k+ Rezepte; Point-and-Click | ★★★★★ (No-Code) | Schnelle Ad-hoc-Daten, Vertrieb, Forschung | Kostenlos; Pro ab $20/Monat |
| Scrapy | Python-Framework; asynchrones Crawling; Plugins | ★★☆☆☆ (nur Dev) | Individuelle, große, komplexe Crawls | Kostenlos (Self-Hosting) |
Fazit: So findest du den passenden Data-Collection-Service für 2025
Welcher Data-Collection-Service 2025 am besten zu deinem Unternehmen passt, hängt von Team, Zielen und Komplexitätsgrad ab. Wer Wert auf Schnelligkeit und Einfachheit legt, ist mit Tools wie , Octoparse, ParseHub oder DataMiner in wenigen Minuten startklar – ganz ohne Programmierung. Für Entwickler und Power-User bieten Scrapy, Apify und ScraperAPI maximale Flexibilität. Und im Enterprise-Bereich liefern Bright Data, Oxylabs, Import.io und Diffbot die nötige Infrastruktur, Compliance und den Support.
Mein Tipp: Teste ein oder zwei kostenlose Versionen, probiere deinen echten Anwendungsfall aus und finde heraus, welches Tool zu deinem Workflow und Budget passt. Der richtige Data-Collection-Service kann dein Unternehmen transformieren – und das Web von einem undurchsichtigen Dschungel in einen echten strategischen Vorteil verwandeln.
Du willst mehr Tipps zu Web Scraping, Automatisierung und datengetriebenem Wachstum? Im findest du ausführliche Anleitungen und Praxisbeispiele.
Häufige Fragen (FAQ)
1. Was ist ein Data-Collection-Service und warum brauchen Unternehmen ihn?
Ein Data-Collection-Service ist eine Plattform oder ein Tool, das das Sammeln, Strukturieren und Exportieren von Daten aus Websites, APIs oder anderen Online-Quellen automatisiert. Unternehmen nutzen diese Services, um Vertrieb, Marketing, Forschung und operative Prozesse zu unterstützen – und aus unübersichtlichen Webdaten verwertbare Erkenntnisse für bessere Entscheidungen zu gewinnen.
2. Wie entscheide ich mich zwischen einem No-Code-Tool und einer Entwickler-Plattform?
Wenn dein Team nicht programmiert, starte mit No-Code-Tools wie Thunderbit, Octoparse oder DataMiner – sie sind für Business-Anwender gemacht und erfordern kaum Einrichtung. Hast du Entwickler und brauchst individuelle Logik oder großflächige Automatisierung, bieten Plattformen wie Scrapy, Apify oder ScraperAPI mehr Flexibilität und Power.
3. Was sind die Hauptunterschiede zwischen Thunderbit und Octoparse?
Thunderbit nutzt KI, um Felder automatisch vorzuschlagen und Daten zu strukturieren – das macht es besonders schnell und einfach für Nicht-Techniker. Octoparse bietet einen visuellen Workflow-Designer und viele Vorlagen, erfordert aber bei komplexen Seiten mehr manuelle Einrichtung. Beide sind für Business-Anwender geeignet, aber Thunderbit punktet mit seinem KI-First-Ansatz besonders bei unstrukturierten, schwer greifbaren Webdaten.
4. Sind diese Data-Collection-Services datenschutzkonform?
Die meisten seriösen Anbieter (insbesondere im Enterprise-Bereich wie Bright Data, Oxylabs und Import.io) legen großen Wert auf Datenschutz und ethische Datenerhebung. Prüfe immer die Compliance-Richtlinien des Anbieters und nutze gesammelte Daten verantwortungsvoll und im Einklang mit geltenden Vorschriften.
5. Kann ich die Services vorab testen?
Ja! Die meisten Tools in dieser Liste bieten kostenlose Versionen oder Testphasen – Thunderbit, Octoparse, DataMiner, ScraperAPI, Apify und Scrapy (Open Source) sind alle kostenlos startbar. Für Enterprise-Lösungen kannst du in der Regel eine Demo oder ein Pilotprojekt anfragen.
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