Una volta pensavo che "raccolta dati" volesse dire passare ore a copiare e incollare righe da un sito web in un foglio di calcolo, per poi scoprire di aver perso metà dei numeri di telefono e di aver incollato per errore un meme di un gatto nella colonna dei prezzi. Nel 2026, quel flusso di lavoro sembra roba da preistoria. Oggi questa categoria comprende AI web scraper, infrastrutture proxy e API, team di scraping gestiti e grandi reti di ricerca e annotazione basate su persone.
Ed è importante, perché le aziende hanno ancora bisogno di dati più freschi, puliti e affidabili di quelli che i team interni riescono a raccogliere a mano. I team sales vogliono liste di lead che non diventino vecchie in fretta. I team ecommerce vogliono tenere sotto controllo prodotti, prezzi e stock. I team di ricerca e AI vogliono modi scalabili per raccogliere dati web pubblici, feedback umani, dati di training e dataset strutturati, senza dover costruire ogni pipeline da zero.
Questa guida è pensata proprio per questa scelta molto concreta: quale azienda di raccolta dati si adatta meglio al tuo flusso di lavoro, al livello tecnico del team e alla scala richiesta nel 2026?
Perché le aziende hanno bisogno di servizi di raccolta dati nel 2026
La raccolta manuale continua a rompersi sempre negli stessi punti: troppo lavoro ripetitivo, troppe schede aperte, troppa pulizia dei dati e troppa fragilità quando la fonte cambia. La differenza nel 2026 è che sempre più team si aspettano ormai che l’automazione gestisca di default estrazione iniziale, arricchimento, pianificazione ed export.
Per questo i servizi di raccolta dati si sono divisi in livelli diversi. Alcuni strumenti aiutano utenti non tecnici a estrarre dati dai siti web quasi senza configurazione. Altri si concentrano su reti proxy, automazione del browser e infrastrutture di sblocco per i team di engineering. Altri ancora vendono servizi completamente gestiti oppure raccolta e annotazione svolte da persone. Scegliere bene significa meno trovare il vendor “più grande” e più abbinare lo strumento al lavoro da fare.
Se al tuo team serve solo estrarre in fretta annunci, contatti o pagine prodotto, un AI scraper può farti risparmiare ore fin da subito. Se invece ti servono pipeline robuste su target ad alto volume o protetti, hanno più senso i vendor di infrastruttura. Se il problema riguarda survey, labeling, valutazioni o giudizi umani più sfumati, le piattaforme di ricerca e annotazione crowdsourced sono di solito la scelta giusta.
Se vuoi una panoramica veloce del perché una strategia dati più solida sia così importante prima di restringere la lista dei vendor, questo breve video sul contesto di mercato è un ottimo punto di partenza.
Come abbiamo selezionato i migliori servizi di raccolta dati
Le aziende di data collection non mancano, ma non tutte risolvono lo stesso problema. Per questo aggiornamento mi sono concentrato su alcuni criteri molto pratici:
- Funzioni e capacità: il servizio gestisce pagine web pubbliche, export strutturati, pagine dinamiche, pianificazione, API o attività human-in-the-loop?
- Facilità d’uso: è accessibile agli utenti business oppure è pensato soprattutto per sviluppatori e data team?
- Scalabilità: può supportare sia piccoli flussi di prospecting sia pipeline enterprise e job ricorrenti?
- Modello di prezzo: piano gratuito, abbonamento, consumo, pagamento per attività o preventivo personalizzato?
- Reputazione e posizionamento: il posizionamento attuale del prodotto coincide ancora con ciò di cui gli acquirenti hanno davvero bisogno nel 2026?
- Capacità AI: usa davvero l’AI per estrazione, parsing, arricchimento o valutazione, oppure è soprattutto automazione tradizionale dei workflow?
Ho anche ripulito numeri ormai superati e vecchi riferimenti di branding. Dove prezzi o capacità non erano supportati in modo chiaro dalle pagine ufficiali più recenti, ho spostato il confronto verso il modello di prezzo e il caso d’uso ideale invece di fingere che cifre datate fossero ancora precise.
Tabella rapida di confronto: le 15 migliori aziende di raccolta dati
Prima di entrare nei dettagli, ecco una panoramica affiancata dei 15 migliori servizi di raccolta dati nel 2026.
| Servizio | Funzioni principali | Tipi di dati supportati | AI Web Scraper? | Prova / accesso gratuito | Modello di prezzo | Ideale per |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Thunderbit | Estensione Chrome AI, rilevamento automatico dei campi, sottopagine, paginazione, pianificazione, export su Sheets e Excel | Pagine web, tabelle, immagini, email, numeri di telefono | Sì | Piano gratuito | Piano gratuito + piani a pagamento | Utenti business non tecnici che vogliono estrazione web veloce e senza attriti |
| Bright Data | Web Scraper API, infrastruttura proxy, dataset, strumenti di sblocco, controlli di conformità | Dati web pubblici, ecommerce, social, ricerca, API | Parziale | Prova gratuita | Prova gratuita + piani a consumo / scalabili | Team tecnici che gestiscono pipeline di raccolta su larga scala |
| Oxylabs | Scraper API, rete proxy, dataset pronti, supporto al parsing | Dati di prodotto, ricerca, travel, aziende e marketplace | Parziale | Prova su prodotti selezionati | Preventivo personalizzato / vendita enterprise | Aziende che hanno bisogno di infrastruttura affidabile per scraping ad alto volume |
| Octoparse | Scraper visuale no-code, template, pianificazione cloud, builder di workflow | Siti web, liste, tabelle, dati strutturati di pagina | AI limitata | Piano gratuito | Piano gratuito + abbonamento | Analisti e operatori che vogliono controllo no-code |
| Zyte | Zyte API, estrazione AI, strumenti proxy intelligenti, focus sulla conformità | Dati web dinamici, estrazione strutturata, target basati su browser | Sì | Prova gratuita | A consumo | Team che desiderano estrazione dati conforme e API-first |
| NetNut | Rete proxy, accesso a dati B2B, geotargeting, scraping API | Dati aziendali e professionali sul web, raccolta tramite proxy | No | Prova / demo | Preventivo personalizzato | Workflow di arricchimento B2B e sales intelligence |
| Decodo (ex Smartproxy) | Scraping API, prodotti proxy, site unblocker, piani self-serve | Ricerca, shopping, social e dati web generali | No | Piano gratuito / prova gratuita | Piano gratuito + abbonamento | Team attenti al budget che hanno comunque bisogno di infrastruttura di scraping scalabile |
| Infatica | Rete proxy, scraper API, rendering JS, supporto gestito | Siti dinamici, target con restrizioni, pagine renderizzate dal browser | No | Prova | Preventivo personalizzato | Team tecnici che necessitano di supporto flessibile per scraping personalizzato |
| DataHen | Web scraping gestito, supporto ETL, consegna in formati strutturati | Dati web pubblici, progetti di raccolta su misura | No | Consulenza | Prezzi custom per servizio | Aziende che esternalizzano lavori personalizzati di raccolta dati |
| HabileData | Arricchimento dati, annotazione, elaborazione documenti, operazioni in outsourcing | Record strutturati, documenti, immagini, dataset verticali | No | Consulenza | Prezzi custom per servizio | Elaborazione dati validata da persone e lavoro back-office sui dati |
| Coresignal | Dataset web pubblici pronti all’uso, API, copertura aziende e workforce | Dati su aziende, dipendenti e mercato del lavoro | No | Accesso a campione | Prezzi contrattuali | Team che vogliono dataset di business intelligence pronti all’uso |
| LXT | Raccolta dati umani globale, annotazione, RLHF, copertura multilingua | Audio, testo, immagini e dataset di valutazione | No | Richiesta enterprise | Prezzi enterprise personalizzati | Team AI che necessitano di dati di training multilingua generati da persone |
| Appen | Raccolta dati AI gestita, annotazione, validazione, valutazione | Voce, testo, immagini e dati per valutazione dei modelli | No | Richiesta enterprise | Prezzi enterprise personalizzati | Aziende che gestiscono programmi AI data su larga scala |
| Prolific | Partecipanti alla ricerca di alta qualità, prescreening, servizi gestiti | Survey, studi, valutazione umana, dati di feedback | No | Accesso self-serve | Pay-as-you-go | Team di ricerca, UX e AI evaluation che puntano sulla qualità dei partecipanti |
| Amazon Mechanical Turk | Grande marketplace di task, strumenti per requester, workflow microtask flessibili | Survey, labeling, review, validazione e inserimento dati | No | Nessuna prova gratuita | Pagamento per task + commissioni piattaforma | Distribuzione di task umani flessibile e a basso costo su larga scala |
Thunderbit: il modo più semplice per fare AI web scraping per utenti business
Partiamo dal mio preferito: Thunderbit. Thunderbit è pensato per chi ha bisogno di dati strutturati dal web ma non vuole passare la settimana a debuggare selettori, automazioni browser o flussi di scraping fragili. Trasforma le pagine in tabelle in un paio di clic ed è particolarmente forte per lead generation, monitoraggio ecommerce, scraping di directory e raccolta operativa ricorrente.
Ciò che distingue Thunderbit è il workflow AI-first. Con AI Suggest Fields, arrivi su una pagina, chiedi a Thunderbit cosa estrarre e ottieni subito uno schema utilizzabile. Per gli utenti business è un punto di partenza molto migliore rispetto alla costruzione manuale di ogni campo. Supporta anche paginazione, sottopagine, export e job pianificati, quindi funziona sia per raccolte una tantum sia per monitoraggi ricorrenti.
Funzioni principali di Thunderbit
- Rilevamento campi basato su AI: Thunderbit suggerisce lo schema di estrazione per la pagina invece di obbligarti a definire tutto da zero.
- Workflow a basso attrito: è pensato per utenti business, non solo per sviluppatori o specialisti di scraping.
- Scraping di sottopagine e paginazione: utile per cataloghi prodotti, directory, annunci immobiliari e pagine recensioni.
- Arricchimento in linea: puoi pulire, classificare, tradurre o formattare i campi durante l’estrazione.
- Opzioni di export flessibili: esporta in Excel, Google Sheets, Airtable, Notion, CSV o JSON.
- Modalità cloud e browser: usa l’esecuzione cloud per scalare oppure la modalità browser per siti con login e sessioni sensibili.
- Pianificazione: esegui job ricorrenti senza ricostruire ogni volta il workflow.
- Piano gratuito: un modo pratico per testare il flusso prima di passare all’uso a pagamento.
Thunderbit è ideale per team sales, ecommerce, operations e ricerca che vogliono risultati rapidi senza trasformare la manutenzione degli scraper in un lavoro a parte.
Se vuoi vedere come appare il workflow meno complicato di questa categoria, questa guida ufficiale di avvio rapido è l’esempio più chiaro della selezione.
Vuoi vedere Thunderbit in azione? Dai un’occhiata al blog o al canale YouTube.
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Bright Data: scraping enterprise e infrastruttura proxy di livello avanzato
Se Thunderbit è il pulsante facile, Bright Data è lo stack infrastrutturale. Bright Data è costruito per organizzazioni che hanno bisogno di raccolta su larga scala, copertura di target difficili, strumenti di sblocco e diversi modi per accedere ai dati web pubblici senza assemblare tutto internamente.
L’attuale flusso prodotto e prezzi di Bright Data ruota attorno a una Web Scraper API, con prova gratuita, ingresso pay-as-you-go, piano scale e tier enterprise personalizzato visibili nella pagina prezzi ufficiale. Questo lo rende adatto a team tecnici che hanno bisogno di flessibilità tra proxy, API, dataset e workflow sensibili alla conformità.
Oxylabs: potenti Scraper API e dataset per le pipeline dati
Oxylabs resta una delle scelte enterprise più solide se la tua priorità è affidabilità, API di scraping specializzate e profondità infrastrutturale. La sua gamma prodotti è pensata per casi d’uso seri di raccolta, non per scraping occasionale.
È particolarmente forte per le organizzazioni che devono estrarre dati in modo affidabile da fonti di ricerca, ecommerce, travel e marketplace, oltre a gestire la parte operativa necessaria per far scalare queste pipeline. Rispetto agli strumenti self-serve più semplici, Oxylabs è più orientato all’infrastruttura e alla vendita assistita, ed è proprio per questo che i grandi team lo considerano spesso tra i primi.
Octoparse: data scraping no-code per analisti e operatori
Octoparse è ancora uno degli scraper visuali no-code più conosciuti. Il suo valore è diretto: hai a disposizione un builder di workflow, template e pianificazione cloud senza dover scrivere codice personalizzato per le attività di estrazione più comuni.
La pagina prezzi ufficiale attuale rende Octoparse interessante per i team più piccoli perché mantiene un piano gratuito e poi passa ad abbonamenti a pagamento per un uso più avanzato. È una buona scelta per analisti, marketer e operatori che vogliono più controllo manuale rispetto agli strumenti AI-only, ma che vogliono comunque evitare di costruire tutto partendo dal codice.
Zyte: raccolta dati web AI-driven e API-first
Zyte continua a posizionarsi attorno all’estrazione dati web conforme e API-first. L’azienda combina infrastruttura browser e proxy con estrazione AI all’interno di Zyte API, il che è interessante se vuoi un’interfaccia programmatica più pulita rispetto all’unione manuale di più strumenti distinti.
Zyte è particolarmente forte per i team che tengono alla strutturazione dell’estrazione, ai target complessi e alla postura legale o di governance. Il pricing attuale resta a consumo, quindi si adatta meglio a carichi variabili rispetto a modelli rigidi basati sui posti utente.
NetNut: dati B2B e raccolta supportata da proxy
NetNut si colloca nel campo infrastrutturale, con un messaggio orientato a proxy di alta qualità, raccolta dati web e casi d’uso B2B. È una scelta pratica per sales intelligence, arricchimento e programmi di raccolta che richiedono qualità di delivery più che interfacce user-friendly.
Se il tuo flusso dipende dall’accesso affidabile a fonti di dati aziendali e professionali, NetNut ha più senso degli strumenti no-code generalisti. Non è il punto di partenza più semplice per gli utenti non tecnici, ma può essere una componente molto forte di uno stack di raccolta più ampio.
Decodo (ex Smartproxy): scraping e proxy scalabili
Smartproxy si è ora ribattezzata Decodo, e il posizionamento ufficiale attuale punta su prodotti di scraping, proxy e accesso self-serve. Questo è rilevante perché i confronti più vecchi che trattano ancora Smartproxy come brand attuale autonomo sono già superati.
Decodo resta interessante per i team più piccoli che hanno bisogno di strumenti di sblocco, accesso proxy e scraping API senza passare subito a cicli di vendita enterprise più pesanti. È una buona opzione di mezzo quando hai superato gli strumenti di scraping leggeri ma non sei ancora pronto per i vendor infrastrutturali più costosi.
Infatica: API di scraping flessibile e supporto proxy
Infatica combina prodotti proxy con una scraper API e supporto per target renderizzati dal browser. È più corretto considerarlo come infrastruttura flessibile con supporto, non come un’app di scraping pensata per principianti.
Questo rende Infatica utile per team tecnici con siti dinamici, requisiti geografici specifici o necessità di raccolta personalizzata che non si adattano bene a un prodotto rigido e predefinito.
DataHen: web scraping gestito per lavori enterprise personalizzati
DataHen segue la strada del servizio gestito. Invece di chiedere al tuo team di operare l’intero stack, si posiziona su servizi personalizzati di crawling e web scraping con consegna strutturata.
È una scelta forte quando il vero problema non è “come faccio a scrapare questa singola pagina?” ma “come faccio a far sì che un vendor gestisca end-to-end questo workflow di raccolta ricorrente e complesso?”
HabileData: elaborazione e arricchimento dati validati da persone
HabileData punta meno sul fascino dello scraping e più sulle operations sui dati in outsourcing. Il suo posizionamento copre servizi in stile BPO, arricchimento, elaborazione documentale, annotazione e lavoro sui dati per settori specifici.
Se il tuo collo di bottiglia è pulizia, validazione, arricchimento o elaborazione intensa di documenti più che l’automazione browser in sé, HabileData è un confronto più pertinente dei vendor centrati sui proxy.
Coresignal: dataset web pubblici pronti all’uso
Coresignal è la proposta orientata ai dataset in questo roundup. Il suo posizionamento attuale mette in evidenza dati web pubblici in tempo reale su aziende, dipendenti e intelligence del mercato del lavoro, ed è utile quando vuoi dati di business già utilizzabili senza dover gestire in prima persona l’intero flusso di raccolta.
È una decisione d’acquisto diversa dagli strumenti di scraping classici. Coresignal ha più senso quando il team dà più valore al time-to-analysis che alla flessibilità dell’estrazione personalizzata.
LXT: dati generati da persone per training e valutazione AI
LXT è pensato per raccolta dati AI, annotazione e workflow multilingua human-in-the-loop. Se il tuo caso d’uso riguarda training dei modelli, RLHF, valutazione o creazione di dati umani su larga scala, LXT va considerato anche se non è uno scraper web nel senso tradizionale.
È più adatto ai team AI che hanno bisogno di operations specializzate sui dati umani che ai team il cui problema principale è estrarre dati strutturati da siti web.
Appen: raccolta dati AI gestita su scala enterprise
Appen resta un nome importante nella raccolta dati AI gestita. Il suo posizionamento attuale ruota attorno ai dati di training per l’AI, raccolta personalizzata e programmi gestiti su scala enterprise.
Se ti serve un partner per iniziative AI dati grandi e complesse, piuttosto che un prodotto self-serve, Appen resta rilevante. Il compromesso è che si tratta di un impegno enterprise più pesante, non di una soluzione rapida plug-and-play.
Prolific: partecipanti umani di alta qualità per ricerca e valutazione
Prolific è una delle opzioni più pulite per input umano di livello research. La pagina prezzi evidenzia un accesso pay-as-you-go e nessuna quota mensile della piattaforma per l’uso self-serve, il che lo rende perfetto per UX research, studi accademici e lavoro di AI evaluation in cui conta soprattutto la qualità dei partecipanti.
Se il tuo risultato dipende da risposte umane credibili più che dal puro volume di task, Prolific è in genere una scelta migliore dei marketplace di microtask generici.
Se nella tua shortlist c’è la raccolta dati basata su partecipanti e non l’infrastruttura di scraping, questa panoramica di Prolific mostra com’è il ramo della categoria orientato alla ricerca.
Amazon Mechanical Turk: distribuzione di task umani flessibile e sensibile ai costi
Amazon Mechanical Turk resta l’opzione marketplace flessibile per task umani distribuiti. È ancora utile per validazione, review, labeling, survey e altri flussi microtask in cui servono ampia copertura e controllo dei costi.
Il compromesso non è cambiato molto: MTurk è flessibile ed economico, ma scarica sul requester una parte maggiore della responsabilità per il controllo qualità, la progettazione dei task e il filtering. Questo è spesso accettabile per operatori esperti, ma non è la scelta migliore quando la qualità delle risposte è la priorità principale.
Quale servizio di raccolta dati è giusto per la tua azienda?
Ecco la versione breve della shortlist:
- Utenti non tecnici o team business snelli: inizia con Thunderbit se vuoi il percorso più rapido da pagina web a foglio di calcolo.
- Raccolta tecnica su scala enterprise: Bright Data o Oxylabs sono scelte solide per pipeline robuste e fortemente infrastrutturali.
- Builder no-code per workflow: Octoparse resta una delle opzioni più pratiche se vuoi controllo visuale.
- Scraping personalizzato gestito: DataHen o Infatica hanno senso quando vuoi che un vendor si assuma gran parte del carico operativo.
- Dati aziendali e workforce: Coresignal e NetNut sono utili quando l’obiettivo è business intelligence o arricchimento.
- Dati di training AI e annotazione: LXT e Appen sono confronti più adatti dei vendor di scraping se il bisogno reale è avere dati generati da persone.
- Ricerca umana e valutazione: Prolific è migliore per la qualità dei partecipanti; MTurk è migliore per una distribuzione flessibile e low-cost dei task.
- Infrastruttura con budget controllato: Decodo è un buon compromesso tra strumenti di scraping semplici e stack enterprise costosi.
La risposta giusta è spesso un mix. Molti team usano uno strumento per l’AI scraping leggero, un altro per i target infrastrutturali difficili e una piattaforma separata per valutazione o annotazione umana.
Scarica l’estensione Chrome di Thunderbit
Conclusione: scegliere il partner giusto per la raccolta dati nel 2026
Nel 2026, la raccolta dati non è più una sola categoria con un solo processo d’acquisto. Alcuni buyer hanno bisogno di estrazione assistita dall’AI da gestire in autonomia. Altri hanno bisogno di infrastruttura proxy e API robusta. Altri ancora hanno bisogno di raccolta completamente gestita. Altri, infine, hanno bisogno di persone reali per ricerca, annotazione o valutazione.
Per questo il miglior vendor dipende meno dalle classifiche generiche e più dall’aderenza al workflow. Se vuoi la strada più veloce per arrivare a dati web utili senza un setup tecnico complicato, Thunderbit è il punto di partenza più semplice in questa lista. Se i tuoi problemi sono più difficili, più grandi o più legati all’infrastruttura, i vendor enterprise e i provider gestiti diventano molto più rilevanti.
Per la maggior parte dei team, la scelta intelligente è partire dallo strumento più piccolo che riesce davvero a risolvere il problema, e salire di livello solo quando scala, affidabilità o complessità dei dati lo richiedono.
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FAQ
1. Cosa sono i servizi di raccolta dati e perché le aziende ne hanno bisogno nel 2026?
I servizi di raccolta dati aiutano le aziende a raccogliere informazioni strutturate da siti web, piattaforme, documenti, API o partecipanti umani senza affidarsi al copia-incolla manuale. Nel 2026 sono importanti perché i team hanno bisogno di dati più freschi, workflow più rapidi e pipeline più affidabili per sales, ecommerce, ricerca e AI.
2. In cosa Thunderbit è diverso dagli altri strumenti di raccolta dati?
Thunderbit è pensato per utenti non tecnici che vogliono passare rapidamente da una pagina web a dati strutturati. La sua estensione Chrome basata su AI suggerisce automaticamente i campi, supporta paginazione e sottopagine ed esporta in modo pulito verso fogli di calcolo e altri strumenti senza richiedere configurazioni da sviluppatore.
3. Cosa dovrei considerare quando scelgo un servizio di raccolta dati?
Valuta:
- Aderenza al workflow: stai risolvendo web scraping, raccolta gestita, arricchimento, ricerca o generazione di dati AI?
- Facilità d’uso: il tuo team attuale può usarlo in modo efficace?
- Scala e affidabilità: continuerà a funzionare quando il volume cresce o i target diventano più difficili?
- Modello di prezzo: piano gratuito, abbonamento, a consumo, pagamento per task o contratto personalizzato?
- Carico operativo: vuoi uno strumento self-serve, un livello infrastrutturale o un partner completamente gestito?
4. Quali strumenti sono migliori per progetti enterprise su larga scala?
Bright Data e Oxylabs sono scelte solide per la raccolta web su scala enterprise quando contano infrastruttura, resilienza e consegna ad alto volume. DataHen, Appen e altri provider gestiti diventano rilevanti quando vuoi che un vendor si occupi direttamente di una parte più ampia del workflow.
5. Posso usare più strumenti di raccolta dati per esigenze diverse?
Assolutamente sì. Molti team combinano più strumenti: Thunderbit per AI scraping leggero, Bright Data o Oxylabs per target tecnici difficili, Coresignal per dataset già pronti e Prolific o MTurk per ricerca o labeling umano.
