2025년에 꼭 알아야 할 데이터 제공업체 및 통합 플랫폼 TOP 20

상상해보세요. 2025년, 영업팀은 새로운 리드를 찾느라 바쁘고, 운영팀은 수십 개 SaaS 툴에서 데이터를 모으느라 정신없으며, IT팀은 조용히 더 똑똑한 데이터 파이프라인을 고민하고 있습니다. 한편 데이터 시장은 그야말로 폭발적으로 커지고 있죠. 전 세계 대체 데이터 시장은 올해 규모에 달할 전망이고, 기업들은 을 외부 데이터셋에 투자하고 있습니다. 새로운 데이터 소스를 활용하거나 AI 기반 통합으로 시스템을 연결하지 않으면, 데이터 경쟁에서 뒤처질 수밖에 없는 시대입니다.

저는 SaaS와 자동화 툴을 만들면서 수많은 복잡한 스프레드시트와 씨름해왔습니다. 그 과정에서, 제대로 된 데이터 제공업체나 통합 플랫폼이 비즈니스 전략의 성패를 좌우한다는 걸 뼈저리게 느꼈죠. 이 가이드에서는 2025년에 꼭 알아야 할 20개의 핵심 데이터 제공업체와 통합 플랫폼을 소개합니다. 웹, 소셜, 지리정보 등 다양한 대체 데이터 소스부터 AI 에이전트와 MCP(Model Context Protocol) 지원까지, 미래를 준비하는 데이터 기반 비즈니스의 지름길을 안내해드릴게요.

왜 기업에 대체 데이터 제공업체와 통합 플랫폼 리스트가 필요할까?

많은 분들이 헷갈려하는 부분부터 짚고 넘어가겠습니다. 대체 데이터 제공업체와 데이터 통합 플랫폼은 완전히 다른 역할을 합니다.

• 대체 데이터 제공업체는 내부 시스템이나 일반적인 시장 데이터로는 얻을 수 없는 독특한 외부 데이터셋을 제공합니다. 예를 들어 B2B 연락처, 소비자 거래, 소셜 미디어 감정, 위성 이미지 등이 있죠. 이들은 영업, 마케팅, 투자, 리스크 관리 등에서 경쟁력을 높여주는 '숨겨진 인사이트'를 제공합니다.
• 데이터 통합 플랫폼(iPaaS라고도 부름)은 CRM, ERP, 데이터베이스, API, SaaS 툴 등 다양한 시스템을 연결해 데이터가 필요한 곳으로 자동으로 이동할 수 있게 해줍니다.

이렇게 엄선된 리스트가 왜 중요할까요? 시장에는 수많은 솔루션이 있고, 선택이 곧 경쟁력입니다. 영업·마케팅팀은 최신의 합법적인 리드가 필요하고, 투자자는 대체 데이터에서 빠른 신호를 원합니다. IT팀은 복잡한 코딩 없이도 안전하고 확장 가능한 통합을 원하죠. 최근에는 AI 에이전트와 MCP 지원이 새로운 기준이 되고 있습니다.

• AI 에이전트는 대형 언어 모델로 구동되는 자율 소프트웨어 봇입니다. 플랫폼이 지원한다면, 이 에이전트가 시스템 전반을 읽고, 판단하고, 실행할 수 있습니다.
• **MCP(Model Context Protocol)**는 AI 에이전트가 별도의 커스텀 통합 없이도 다양한 툴과 데이터 소스에 안전하게 연결할 수 있게 해주는 새로운 오픈 표준입니다. AI가 단순 대화 그 이상을 하길 원한다면 MCP 지원이 필수입니다.

즉, AI와 MCP 기능을 갖춘 데이터 소스와 통합 툴을 잘 조합하면 비즈니스의 속도와 효율이 크게 올라갑니다. 반대로, 잘못된 선택은 경쟁에서 뒤처질 수밖에 없죠.

상위 데이터 제공업체와 통합 플랫폼 선정 기준

이제 리스트를 공개하기 전에, 어떤 기준으로 선정했는지 설명드릴게요. (단순히 로고만 나열한 게 아니라는 점, 믿으셔도 됩니다!)

또한, 저의 실무 경험과 심층 리서치를 바탕으로 AI와 에이전트 자동화에 강점을 가진 혁신적인 툴을 우선적으로 선정했습니다.

2025년을 위한 대체 데이터 제공업체 & 통합 플랫폼 TOP 20

이 리스트에는 데이터 소스, 통합 서비스, 그리고 두 가지를 결합한 플랫폼까지 다양하게 포함되어 있습니다. 특히 AI 에이전트와 MCP를 지원하는 차세대 솔루션도 함께 소개합니다. 각 솔루션의 주요 특징, 활용 사례, 차별점도 함께 정리했습니다.

1. Thunderbit: AI 기반 웹 데이터 추출 및 통합

먼저, 저희 를 빼놓을 수 없죠. (자부심 가득하게 말씀드립니다!)

Thunderbit의 강점은? AI 웹 스크래퍼는 단순히 데이터를 긁어오는 게 아니라, 전체 페이지를 읽고 Markdown으로 변환한 뒤, AI가 구조와 맥락, 관계까지 파악합니다. 즉, 단순 복사 대신 페이지의 의미를 이해한 후 표를 추출하는 '디지털 어시스턴트' 같은 역할을 하죠. 동적 웹사이트, 중첩 댓글, 자주 바뀌는 레이아웃 등 복잡한 환경에서도 강력한 성능을 보여줍니다.

• AI 에이전트 기능: 'AI 필드 추천'을 누르면 Thunderbit가 추출할 최적의 컬럼을 자동으로 제안합니다. 코딩이나 수동 매핑이 필요 없어요.
• 서브페이지 추출: 상품 목록에서 각 상품 상세 페이지까지 자동으로 들어가 추가 정보를 추출할 수 있습니다. 몇 번만 클릭하면 표가 완성됩니다.
• 다양한 내보내기: Excel, Google Sheets, Airtable, Notion 등으로 바로 내보내기 가능. CSV, JSON 다운로드도 지원(무료 제공).
• 추천 분야: 영업, 이커머스, 마케팅, 부동산 등 웹에서 구조화된 데이터가 필요한 모든 분야. Facebook 마켓플레이스, 긴 댓글 등 복잡한 소스에도 강력합니다.
• 특장점: 의미 기반 추출로 페이지 구조가 바뀌거나 복잡해도 안정적으로 작동합니다. 웹 데이터 추출의 만능툴이라 할 수 있죠.

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2. Cognism: 영업 및 컴플라이언스를 위한 B2B 데이터

은 특히 유럽 시장에서 GDPR, CCPA 등 규정을 철저히 지키는 B2B 연락처 데이터에 강점이 있는 플랫폼입니다. 'Diamond Data' 검증 프로세스를 통해 이메일과 전화번호의 정확성을 AI와 사람이 함께 확인합니다.

• AI 기능: Sales Companion 모듈이 AI 어시스턴트처럼 리드를 추천하고, 의도 신호를 포착하며, 기업 요약을 생성합니다.
• 통합: 주요 CRM과 API, CSV로 연동 가능.
• 추천 분야: 최신 국제 리드가 필요한 영업·마케팅팀.
• 특장점: 컴플라이언스와 데이터 품질. 수신거부 리스트, 동의 여부까지 체크해 안심하고 활용할 수 있습니다.

3. ZoomInfo: 종합 비즈니스 인텔리전스

는 실시간 B2B 인텔리전스의 대표주자입니다. 기업·연락처 정보뿐 아니라, '바이어 의도' 신호와 자동화 기능이 강점입니다.

• AI 기능: ZoomInfo Copilot이 실시간 신호(예: 투자 유치, 이직 등)에 기반해 맞춤형 아웃리치를 생성합니다.
• 통합: Salesforce, HubSpot 등과 깊이 연동.
• 추천 분야: 대규모 영업·마케팅팀.
• 특장점: 실시간 의도 데이터와 워크플로우 자동화로 최적의 타이밍에 잠재고객을 공략할 수 있습니다.

4. Eagle Alpha: 대체 데이터 집합의 허브

는 2,000개 이상의 대체 데이터 상품을 한 곳에 모아 표준화·검증해주는 플랫폼입니다.

• 추천 분야: 다양한 대체 데이터 소스를 한 번에 관리하고 싶은 투자자, 헤지펀드, 기업.
• 특장점: 데이터 표준화, 컴플라이언스 체크, 리서치 서비스로 법적 리스크 없이 새로운 데이터셋을 도입할 수 있습니다.

5. RiskSeal: 신용 및 리스크를 위한 대체 데이터

은 전통적인 신용평가로는 부족한 핀테크 시대에 맞춘 솔루션입니다. 200개 이상의 플랫폼(소셜, 이커머스, 이메일 등)에서 디지털 흔적을 분석해 종합적인 리스크 프로필을 만듭니다.

• AI 기능: 실시간 신원 확인, 행동 분석, KYC 도구 제공.
• 추천 분야: 은행, BNPL, 신용이력 부족 고객을 위한 핀테크.
• 특장점: 수백 개 데이터 포인트를 통합한 디지털 신용점수로, 더 많은 고객을 안전하게 승인할 수 있습니다.

6. Brandwatch: 소셜 및 소비자 데이터 인사이트

는 소셜 리스닝과 소비자 감정 분석 분야의 표준입니다. AI 엔진(Iris)이 테마 감지, 이미지 분석, 트렌드 요약까지 자동화합니다.

• AI 기능: 자동 테마 감지, 이미지 인식, GPT 기반 인사이트.
• 통합: CRM, Slack 등과 API 연동.
• 추천 분야: 마케팅, PR, 브랜드팀.
• 특장점: 실시간 대시보드와 예측 분석으로 트렌드를 미리 포착할 수 있습니다.

7. Thinknum: 시장 인텔리전스를 위한 웹 데이터

은 45만 개 이상의 기업에 대한 공개 웹 데이터를 추적합니다. 노코드 대시보드로 쿼리와 시각화가 쉽습니다.

• 추천 분야: 금융 분석가, 전략팀.
• 특장점: 과거 데이터 아카이브와 알림 기능으로 외부에서 기업 전략을 정량화할 수 있습니다.

8. Orbital Insight: 지리정보 기반 대체 데이터

Insight는 위성 이미지와 위치 데이터를 비즈니스 인사이트로 전환합니다. 공급망 모니터링, 소매 트래픽, 농작물 상태 평가 등에 활용됩니다.

• AI 기능: 다중 소스 데이터 융합, AI 기반 지리정보 분석.
• 추천 분야: 공급망, 원자재, 공공기관.
• 특장점: 실제 활동을 거의 실시간으로 측정할 수 있는 '하늘의 눈' 역할을 합니다.

9. Dataminr: 실시간 이벤트 감지

는 100개 이상의 언어로 된 100만 개 이상의 공개 데이터 소스(소셜, 뉴스, 센서 등)를 AI로 분석해 신속하게 이슈를 포착합니다.

• AI 기능: 텍스트, 이미지, 영상, 오디오 등 멀티모달 융합, 실시간 요약 AI.
• 추천 분야: 리스크 관리, 보안, 언론.
• 특장점: 전통적 소스보다 수 분~수 시간 빠른 인텔리전스 제공.

10. Quiver Quantitative: 투자자를 위한 대체 데이터

는 의회 주식 거래, 정부 계약, 소셜 감정 등 기존에 헤지펀드만 접근하던 대체 데이터를 일반 투자자에게 제공합니다.

• AI 기능: 스마트 점수, AI 기반 인사이트, 카피 트레이딩.
• 추천 분야: 데이터 기반 투자 전략을 찾는 개인 투자자.
• 특장점: 프리미엄 데이터와 무료 모델을 결합해 접근성을 높였습니다.

11. FuseBase: MCP 지원 에이전트 네이티브 통합

는 **MCP(Model Context Protocol)**를 완벽 지원하는 최초의 '에이전트 네이티브' 통합 플랫폼 중 하나입니다.

• AI 에이전트 기능: AI 에이전트가 SaaS 툴과 데이터베이스를 자동으로 탐색·연결합니다. 하드코딩 불필요.
• MCP 지원: 네이티브 지원. 에이전트가 연결된 앱 간에 자유롭게 기능 호출 가능.
• 추천 분야: AI 기반 워크플로우를 구축하는 IT팀, 전문 서비스 기업.
• 특장점: 통합, 자동화, 협업을 결합하고 오픈 표준으로 미래 대응력을 갖췄습니다.

12. SnapLogic: AI 기반 통합 및 자동화

은 iPaaS 분야의 선두주자로, SnapGPT와 AgentCreator로 AI 자동화 기능을 강화했습니다.

• AI 기능: 자연어로 파이프라인 생성, 자율 에이전트, MCP 지원.
• 추천 분야: 통합과 AI 에이전트 도입을 동시에 원하는 대기업 IT팀.
• 특장점: 500개 이상의 커넥터, 로우코드 UI, AI 에이전트 연결을 위한 오픈 표준 지원.

13. Jitterbit: 로우코드 통합 및 API 관리

Harmony는 iPaaS, API 관리, 로우코드 앱 개발을 결합한 플랫폼입니다. AI 어시스턴트로 비전문가도 쉽게 통합할 수 있습니다.

• AI 기능: 앱 빌딩, 커넥터 생성, 챗봇 지원을 위한 AI 어시스턴트.
• 추천 분야: 빠르고 유연한 통합이 필요한 중대형 IT팀.
• 특장점: 강력한 API 관리와 자동화. Gartner 매직 쿼드런트 선정.

14. K2view: 엔터프라이즈 데이터 패브릭 및 통합

의 데이터 패브릭은 비즈니스 엔터티별로 마이크로 데이터베이스를 구성해 실시간 통합 접근을 지원합니다.

• AI 기능: LLM에 엔터프라이즈 데이터를 공급하는 AI Data Fusion.
• 추천 분야: 데이터 사일로와 엄격한 거버넌스가 필요한 대기업.
• 특장점: '데이터 프로덕트' 패러다임, 특허 암호화로 프라이버시·컴플라이언스 강화.

15. Informatica: AI 데이터 인프라 및 거버넌스

의 Intelligent Data Management Cloud(IDMC)는 CLAIRE® AI 엔진으로 구동되는 엔터프라이즈 데이터 통합의 핵심 인프라입니다.

• AI 기능: CLAIRE Copilot, GPT 기반 어시스턴트, 자동 데이터 매핑.
• 추천 분야: 복잡한 데이터 환경에서 엔드투엔드 관리가 필요한 대기업.
• 특장점: 깊이 있는 거버넌스, 품질, 카탈로그. Salesforce 등 주요 클라우드와 통합.

16. Preqin: 비상장 시장을 위한 대체 데이터

은 사모펀드, 벤처캐피탈, 실물자산 분야의 '블룸버그'로 불리며, 펀드 성과, 운용사, 거래, 분석 데이터를 제공합니다.

• 추천 분야: 사모시장 투자 전문가, 펀드매니저, 컨설턴트.
• 특장점: 블랙록 생태계에 편입된 종합 데이터와 분석력.

17. Yodlee: 금융 데이터 집계

는 1만 5천 개 이상의 금융기관과 연결해 핀테크, 은행, 신용평가 기관에 표준화된 거래 데이터를 제공합니다.

• AI 기능: 데이터 정제, 보강, 분류.
• 추천 분야: 핀테크 앱, 대출, 신뢰할 수 있는 금융 데이터가 필요한 곳.
• 특장점: 글로벌 커버리지와 컴플라이언스. 예산 앱부터 신용 리스크 모델까지 지원.

18. Earnest Research: 소비자 및 거래 데이터

Analytics는 머신러닝과 분석가 검증을 거친 거의 실시간 소비자 거래 데이터를 제공합니다.

• AI 기능: 데이터 정규화 및 신호 추출을 위한 Earnest AI.
• 추천 분야: 소매, CPG, 투자 리서치팀.
• 특장점: 분석가가 직접 검증한 인사이트와 대시보드 제공.

19. Second Measure: 실시간 소비자 분석

Bloomberg에 인수된 는 수십억 건의 익명 카드 거래를 기반으로 셀프서비스 분석을 제공합니다.

• 추천 분야: 소비자 지출을 직관적으로 분석하고 싶은 투자자, 전략팀.
• 특장점: 실시간 업데이트, 맞춤형 코호트 분석, Bloomberg 터미널 연동.

20. Verisk: 리스크 및 컴플라이언스 데이터 솔루션

는 리스크, 보험, 컴플라이언스 데이터의 핵심 인프라로, 부동산 리스크부터 마케팅 신원 그래프까지 다양한 서비스를 제공합니다.

• AI 기능: 내장 데이터 서비스, 사기 탐지, 규제 준수 도구.
• 추천 분야: 보험, 은행, 리스크 평가·컴플라이언스 데이터가 필요한 기업.
• 특장점: 업계별 심층 데이터, API 및 엔터프라이즈 워크플로우 통합.

데이터 제공업체 & 통합 플랫폼 한눈에 비교

아래 표에서 20개 솔루션을 빠르게 비교해보세요.

우리 기업에 맞는 데이터 제공업체/통합 플랫폼 선택법

막막하신가요? 제가 실제로 팀에 자주 권하는 간단한 프레임워크를 소개합니다.

1. 필요한 부분 파악: 새로운 데이터(대체 데이터 제공업체)가 필요한가, 아니면 시스템 연결(통합 플랫폼)이 필요한가? 둘 다 필요한가?
2. 활용 목적 매칭: 영업 리드, 시장 인텔리전스, 워크플로우 자동화, 리스크·컴플라이언스 등 비즈니스 목표부터 시작하세요.
3. AI & MCP 우선 고려: 미래를 대비하려면 AI 에이전트와 MCP 지원 플랫폼(SnapLogic, FuseBase 등)을 우선 검토하세요.
4. 통합성 체크: 기존 시스템과 잘 연동되는지, 네이티브 커넥터나 강력한 API가 있는지 확인하세요.
5. 거버넌스 평가: 규제 산업이라면 컴플라이언스, 감사 추적, 보안 기능을 우선시하세요.
6. 가격 모델 확인: 크레딧, 구독, 사용량 기반 등 우리 사용량에 맞는 모델인지 따져보세요.
7. 핵심 질문 던지기: 벤더의 AI 로드맵은? MCP 지원 여부? 실제 데이터로 트라이얼 가능한가?

참고로, Thunderbit로 웹 데이터를 추출한 뒤 SnapLogic이나 FuseBase로 CRM에 연동하는 등 '둘 다' 활용하는 것도 좋은 전략입니다.

2025년 데이터 기반 비즈니스의 핵심 포인트

• 데이터와 연결성 모두 활용: 2025년의 승자는 고품질 대체 데이터와 현대적 통합·AI 플랫폼을 결합하는 팀입니다. 둘 중 하나가 아니라, 둘 다입니다.
• AI 에이전트와 MCP가 미래: AI 에이전트가 표준이 되면서, MCP 등 오픈 표준을 지원하는 플랫폼이 더 큰 유연성과 자동화를 제공합니다.
• 거버넌스는 필수: 데이터가 많아질수록 책임도 커집니다. 컴플라이언스, 프라이버시, 보안을 항상 우선시하세요.
• 실험과 반복: 시장은 빠르게 변합니다. 파일럿 테스트, 데이터 품질 검증, 새로운 기능 탐색을 꾸준히 하세요.
• 비즈니스 목표 우선: 도구나 데이터셋 자체가 목적이 아니라, 명확한 비즈니스 성과(매출, 인사이트, 리스크 감소 등)와 연결되어야 합니다.

2025년을 위한 데이터 기반 비즈니스의 토대를 지금부터 준비해보세요. 이 리스트를 참고해 우리에게 맞는 툴을 선택하고, 데이터로 더 똑똑한 결정을 내리시길 바랍니다. (조금 nerdy해져도 괜찮아요. 미래의 나와 회사가 고마워할 겁니다!)

데이터 스크래핑, 통합, AI 자동화에 대한 더 깊은 인사이트가 궁금하다면 에서 , 등 다양한 자료를 확인해보세요.

궁금한 점이 있거나 데이터의 미래에 대해 이야기 나누고 싶으시다면 언제든 연락주세요. (아마 스프레드시트와 크롬 확장 프로그램 사이 어딘가에 있을 겁니다.)

— Shuai Guan, 공동창업자 & CEO,

자주 묻는 질문(FAQ)

1. 대체 데이터 제공업체와 데이터 통합 플랫폼의 차이는 무엇인가요?

대체 데이터 제공업체는 내부 시스템이나 일반적인 시장 데이터로는 얻을 수 없는 외부 데이터셋(예: B2B 연락처, 소비자 거래, 소셜 감정, 위성 이미지 등)을 제공합니다. 데이터 통합 플랫폼(iPaaS)은 CRM, ERP, 데이터베이스, SaaS 등 다양한 비즈니스 시스템을 연결해 자동화된 워크플로우와 데이터 이동을 지원합니다.

2. 데이터 제공업체/통합 플랫폼 선택 시 AI 에이전트와 MCP 지원이 중요한 이유는?

AI 에이전트 지원은 대형 언어 모델 기반의 자율 소프트웨어 봇이 업무 자동화, 데이터 분석, 시스템 연동을 가능하게 합니다. MCP(Model Context Protocol)는 AI 에이전트가 별도의 커스텀 통합 없이 다양한 툴과 데이터 소스에 안전하게 연결할 수 있게 해주는 오픈 표준으로, 데이터 생태계의 유연성·보안·미래 대응력을 높여줍니다.

3. 데이터 제공업체/통합 플랫폼 평가 시 고려해야 할 주요 기준은?

데이터/서비스 유형, AI 에이전트 및 MCP 지원 여부, 최적 활용 시나리오, 엔터프라이즈 적합성(보안, 컴플라이언스, 확장성 등), 가격 모델이 중요합니다. 또한 기존 시스템과의 통합성, 벤더의 AI·오픈 표준 로드맵도 꼭 확인하세요.

4. 우리 기업에 맞는 데이터 제공업체/통합 플랫폼은 어떻게 선택하나요?

새로운 데이터 소스, 시스템 연결, 혹은 둘 다 필요한지 먼저 파악하세요. 영업, 시장 인텔리전스, 자동화, 리스크 관리 등 비즈니스 목표에 맞춰 솔루션을 매칭하세요. 미래를 대비하려면 AI·MCP 지원 플랫폼을 우선 고려하고, 기존 툴과의 호환성, 거버넌스, 가격 모델도 꼼꼼히 따져보세요.

5. 2025년 데이터 제공업체/통합 플랫폼 시장의 주요 트렌드는?

AI 에이전트와 MCP 등 오픈 표준의 부상, 고품질 대체 데이터와 첨단 통합 플랫폼의 결합, 거버넌스·컴플라이언스 강화, 비즈니스 목표에 맞는 유연하고 확장 가능한 솔루션의 필요성이 커지고 있습니다. 시장 변화가 빠르니, 새로운 벤더와 기능을 꾸준히 실험하고 학습하는 자세가 중요합니다.

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