Os 20 Principais Fornecedores e Integradores de Dados para Conhecer em 2025

Imagine só: já estamos em 2025. O pessoal de vendas está caçando novos leads, o time de operações se vira com dados vindos de uma penca de ferramentas SaaS, e a galera de TI está, na surdina, bolando a próxima revolução dos dados — ou pelo menos tentando deixar o pipeline mais redondo. Enquanto isso, o universo dos dados só faz crescer. O mercado global de dados alternativos deve bater este ano, e as empresas estão gastando mais de só com bases de dados de terceiros — cada uma! Se você ainda não está de olho em novas fontes de dados ou conectando seus sistemas com integrações movidas por IA, é como ir pra guerra de dados com uma faquinha de pão contra um canhão.

Falando como alguém que já rodou bastante desenvolvendo soluções SaaS e ferramentas de automação (e, claro, já se perdeu em planilhas caóticas), posso garantir: escolher o provedor de dados ou a plataforma de integração certa pode ser o divisor de águas entre o sucesso e o fracasso da sua estratégia. Neste guia, vou te mostrar os 20 principais provedores de dados e integradores que você precisa conhecer em 2025 — de fontes alternativas (web, social, geoespacial e mais) até plataformas de integração de última geração, com agentes de IA e suporte ao Model Context Protocol (MCP). Seja você de vendas, marketing, investimentos ou TI, essa lista é o atalho pra montar um negócio realmente orientado por dados e pronto pro que vier.

Por que sua empresa precisa de uma lista de provedores de dados alternativos e plataformas de integração

Vamos tirar uma dúvida que muita gente tem: provedores de dados alternativos e plataformas de integração de dados não são a mesma coisa.

• Provedores de dados alternativos trazem bases externas e exclusivas, que você não acha nos sistemas internos ou nos feeds tradicionais do mercado. Pode ser lista de contatos B2B, transações de consumidores, análise de sentimento em redes sociais, imagens de satélite e por aí vai. Eles são os responsáveis por revelar os "desconhecidos desconhecidos" — aqueles insights que dão vantagem competitiva em vendas, marketing, investimentos e gestão de riscos.
• Provedores de integração de dados (os famosos iPaaS — Integration Platform as a Service) são o elo que conecta todo o seu ecossistema de dados. Eles integram CRM, ERP, bancos de dados, APIs e ferramentas SaaS, permitindo automatizar processos e levar dados pra onde você quiser.

Por que ter uma lista bem feita faz diferença? Porque o mercado está lotado de opções e o jogo é pesado. Vendas e marketing precisam de leads atualizados e dentro das regras. Investidores querem sinais antecipados em dados alternativos. TI precisa de integrações seguras e escaláveis, sem precisar virar ninja em Python. E agora, com a chegada dos agentes de IA e do suporte ao MCP, o sarrafo subiu ainda mais.

• Agentes de IA são bots autônomos baseados em modelos de linguagem avançados. Eles conseguem ler, decidir e agir em todo o seu stack tecnológico — se a plataforma deixar.
• Model Context Protocol (MCP) é o novo padrão aberto (pensa num "USB-C da IA") que permite que agentes de IA se conectem com segurança a ferramentas e fontes de dados, sem precisar de integração customizada. Se você quer que sua IA vá além do bate-papo, precisa de suporte ao MCP.

Resumindo: acertar na escolha das fontes de dados e das ferramentas de integração — principalmente as que já vêm com IA e MCP — pode turbinar seu negócio. Errar pode te deixar pra trás rapidinho.

Como avaliamos os principais provedores de dados e integradores

Eu sei, você quer logo a lista. Mas antes, deixa eu explicar como escolhi os destaques (e por que você pode confiar que não é só um apanhado de logos bonitos):

Além disso, usei minha experiência (e litros de café) pra identificar ferramentas que realmente fazem diferença — principalmente as que estão na frente em IA e automação com agentes.

A lista definitiva de provedores de dados alternativos e plataformas de integração para 2025

Aqui você vai encontrar de tudo: fontes de dados, serviços de integração e plataformas que unem os dois — sem falar nas que já estão inovando com agentes de IA e MCP. Pra cada uma, destaco os recursos principais, melhores usos e o que faz dela única.

1. Thunderbit: Extração e integração de dados web com IA

Começando com orgulho da casa — afinal, o tem muito do que se orgulhar.

O que faz o Thunderbit ser diferente? Nosso Raspador Web IA vai além de só "capturar dados" — ele lê a página inteira, converte pra Markdown e permite que o modelo de IA entenda de verdade a estrutura, o contexto e as relações. É como ter um assistente digital que realmente "saca" a página antes de copiar a tabela pra você. Isso faz toda a diferença, principalmente em sites dinâmicos, comentários aninhados ou layouts que mudam toda hora.

• Recursos de Agente de IA: Com um clique em "Sugerir Campos com IA", o Thunderbit recomenda as melhores colunas pra extrair — sem código ou mapeamento manual.
• Extração em Subpáginas: Precisa pegar uma lista de produtos e depois entrar em cada página pra buscar mais detalhes? O agente de IA do Thunderbit faz isso, enriquecendo sua tabela rapidinho.
• Opções de Exportação: Jogue os dados direto no Excel, Google Sheets, Airtable ou Notion. Baixe como CSV ou JSON. (E sim, exportar é grátis.)
• Melhor Uso: Vendas, e-commerce, marketing, imobiliárias — qualquer um que precise de dados estruturados da web, especialmente de fontes difíceis como Facebook Marketplace ou threads de comentários gigantes.
• Diferencial: Nossa compreensão semântica faz o Thunderbit ser robusto mesmo quando a página muda ou está toda bagunçada. É o canivete suíço da extração de dados web.

Quer ver funcionando? Baixe a e confira nosso .

2. Cognism: Dados B2B para vendas e conformidade

é referência quando o assunto é dados de contato B2B, principalmente pra quem prospecta na Europa ou precisa seguir as regras do GDPR e CCPA. O processo "Diamond Data" mistura checagem humana e IA pra garantir e-mails e telefones sempre atualizados.

• Recursos de IA: O Sales Companion funciona como um assistente de IA, sugerindo leads, identificando sinais de intenção e gerando resumos de empresas.
• Integrações: Conecta com CRMs via API e faz enriquecimento por CSV.
• Melhor Uso: Times de vendas e marketing que precisam de leads internacionais atualizados e em conformidade.
• Diferencial: Foco total em compliance e qualidade dos dados — Cognism checa listas de "não perturbe" e inclui status de consentimento, permitindo prospecção segura.

3. ZoomInfo: Inteligência de negócios em tempo real

é referência em inteligência B2B em tempo real. A plataforma reúne informações de empresas e contatos, mas o destaque são os sinais de intenção de compra e recursos de automação.

• Recursos de IA: O ZoomInfo Copilot usa IA generativa pra criar abordagens personalizadas com base em sinais em tempo real (tipo novos investimentos ou mudanças de cargo).
• Integrações: Conexões profundas com Salesforce, HubSpot e plataformas de automação de marketing.
• Melhor Uso: Grandes times de vendas e marketing que precisam de inteligência sempre atualizada.
• Diferencial: Dados de intenção em tempo real e automação de fluxos — pra abordar leads na hora certa.

4. Eagle Alpha: Agregação de dados alternativos em escala

Se você quer um verdadeiro buffet de dados alternativos, é o lugar. Eles reúnem mais de 2.000 produtos de dados de centenas de fornecedores, padronizando e validando tudo pra você.

• Melhor Uso: Investidores institucionais, fundos e empresas que querem testar, comprar e gerenciar várias fontes de dados alternativos num só lugar.
• Diferencial: Padronização, checagem de compliance e serviços de pesquisa — facilitando a adoção de novos dados sem dor de cabeça jurídica.

5. RiskSeal: Dados alternativos para crédito e risco

nasceu pra era das fintechs, onde score de crédito tradicional não resolve tudo. Eles analisam pegadas digitais em mais de 200 plataformas (social, e-commerce, e-mail etc.) pra criar um perfil de risco completo.

• Recursos de IA: Verificação de identidade em tempo real, análise comportamental e ferramentas KYC.
• Melhor Uso: Bancos, empresas BNPL e fintechs que atendem clientes "invisíveis ao crédito".
• Diferencial: Junta centenas de pontos de dados num score digital unificado — ajudando a aprovar mais clientes e reduzir inadimplência.

6. Brandwatch: Insights de dados sociais e de consumidores

é referência em monitoramento de redes sociais e análise de sentimento do consumidor. O motor de IA (Iris) detecta temas, analisa imagens e até resume tendências usando IA generativa.

• Recursos de IA: Detecção automática de temas, reconhecimento de imagens, insights com GPT.
• Integrações: APIs pra CRM, Slack e outros.
• Melhor Uso: Marketing, PR e equipes de marca que acompanham tendências, crises ou impacto de campanhas.
• Diferencial: Dashboards em tempo real e análises preditivas pra identificar tendências antes de viralizarem.

7. Thinknum: Dados web para inteligência de mercado

monitora dados públicos da web de mais de 450.000 empresas — vagas, preços de produtos, avaliações de apps e mais. O painel sem código facilita a criação de consultas e visualizações.

• Melhor Uso: Analistas financeiros, pesquisadores de ações e times de estratégia em busca de sinais antecipados.
• Diferencial: Arquivos históricos e alertas — ótimo pra quantificar estratégias corporativas externamente.

8. Orbital Insight: Dados alternativos geoespaciais

Insight transforma imagens de satélite e dados de localização em insights práticos. Precisa monitorar cadeias de suprimentos, fluxo em lojas ou saúde de plantações? É aqui.

• Recursos de IA: Fusão de múltiplas fontes, análise geoespacial com IA.
• Melhor Uso: Gestores de supply chain, traders de commodities e órgãos governamentais.
• Diferencial: Medidas reais e quase em tempo real de atividades — "olhos no céu" pro seu negócio.

9. Dataminr: Detecção de eventos em tempo real

A IA do monitora mais de um milhão de fontes públicas (social, notícias, sensores etc.) em mais de 100 idiomas pra identificar eventos emergentes antes de todo mundo.

• Recursos de IA: Fusão multimodal (texto, imagem, vídeo, áudio), ReGen™ AI pra resumos instantâneos.
• Melhor Uso: Gestão de riscos, segurança e redações que precisam de alertas imediatos.
• Diferencial: Velocidade — entrega inteligência acionável minutos ou horas antes das fontes tradicionais.

10. Quiver Quantitative: Dados alternativos para investidores

democratiza dados alternativos pra investidores pessoa física — como negociações de congressistas, contratos governamentais, sentimento social e mais.

• Recursos de IA: Rankings Smart Score, insights com IA, copy trading.
• Melhor Uso: Investidores autônomos em busca de diferenciais baseados em dados não convencionais.
• Diferencial: Modelo freemium e bases de dados antes restritas a fundos de hedge.

11. FuseBase: Integração de dados nativa para agentes com MCP

é uma das primeiras plataformas a adotar totalmente o Model Context Protocol (MCP), tornando-se uma solução de integração "nativa para agentes".

• Recursos de Agente de IA: Implante agentes de IA que descobrem e conectam ferramentas SaaS e bancos de dados — sem codar nada.
• Suporte ao MCP: Sim, nativo. Agentes podem acionar funções em apps conectados.
• Melhor Uso: Times de TI e consultorias que constroem fluxos de trabalho orientados por IA.
• Diferencial: Integração, automação e colaboração — com padrões abertos pra garantir o futuro.

12. SnapLogic: Integração e automação impulsionadas por IA

é líder em iPaaS, agora com SnapGPT e AgentCreator pra automação baseada em IA.

• Recursos de IA: Criação de pipelines por linguagem natural, agentes autônomos, suporte ao MCP.
• Melhor Uso: Empresas que querem integração unificada e já pensam no futuro "enterprise agentic".
• Diferencial: Mais de 500 conectores, interface low-code e padrões abertos pra conectividade de agentes de IA.

13. Jitterbit: Integração low-code e gestão de APIs

Harmony une iPaaS, gestão de APIs e desenvolvimento low-code. Os Assistentes de IA facilitam a integração pra quem não é técnico.

• Recursos de IA: Assistentes de IA pra criação de apps, conectores e chatbots.
• Melhor Uso: Times de TI médios e grandes que precisam de integração rápida e flexível.
• Diferencial: Forte gestão de APIs e automação acessível — destaque no Quadrante Mágico da Gartner.

14. K2view: Data fabric e integração para grandes empresas

O data fabric do organiza dados em micro-bancos por entidade de negócio, permitindo acesso unificado e em tempo real.

• Recursos de IA: AI Data Fusion pra alimentar LLMs com dados empresariais.
• Melhor Uso: Grandes empresas com dados isolados e alta exigência de governança.
• Diferencial: Paradigma de "produto de dados" e criptografia patenteada pra privacidade e compliance.

15. Informatica: Infraestrutura e governança de dados com IA

O Intelligent Data Management Cloud (IDMC) da é a espinha dorsal da integração de dados corporativos, agora com o motor de IA CLAIRE®.

• Recursos de IA: CLAIRE Copilot, assistentes com GPT, mapeamento automático de dados.
• Melhor Uso: Empresas com ambientes de dados complexos que precisam de gestão ponta a ponta.
• Diferencial: Governança, qualidade e catalogação avançadas — integração com Salesforce e grandes clouds.

16. Preqin: Dados alternativos para mercados privados

é o "Bloomberg" do private equity, venture capital e ativos reais — com dados de performance, perfis de gestores, deals e análises.

• Melhor Uso: Profissionais de investimento em mercados privados, gestores de fundos e consultores.
• Diferencial: Dados e análises completas, agora parte do ecossistema BlackRock.

17. Yodlee: Agregação de dados financeiros

conecta mais de 15.000 instituições financeiras, fornecendo dados de transações normalizados e enriquecidos pra fintechs, bancos e bureaus de crédito.

• Recursos de IA: Limpeza, enriquecimento e categorização de dados.
• Melhor Uso: Apps fintech, credores e quem precisa de dados financeiros confiáveis.
• Diferencial: Cobertura global e compliance, alimentando desde apps de orçamento até modelos de risco de crédito.

18. Earnest Research: Dados de consumo e transações

A Analytics entrega dados de transações de consumidores quase em tempo real, limpos e validados por machine learning e analistas.

• Recursos de IA: Earnest AI pra normalização e extração de sinais.
• Melhor Uso: Varejo, bens de consumo e times de pesquisa de investimentos.
• Diferencial: Insights validados por analistas e dashboards curados pra tendências acionáveis.

19. Second Measure: Análises de consumo em tempo real

Agora parte da Bloomberg, a oferece análises self-service sobre bilhões de transações anônimas de cartões.

• Melhor Uso: Investidores e times de estratégia que querem explorar gastos do consumidor de forma visual e intuitiva.
• Diferencial: Atualizações em tempo real, análise de coortes personalizada e integração com o Bloomberg Terminal.

20. Verisk: Soluções de dados para risco e compliance

A é referência em dados pra risco, seguros e compliance — de risco patrimonial a gráficos de identidade pra marketing.

• Recursos de IA: Serviços de dados integrados, detecção de fraudes e ferramentas de compliance regulatório.
• Melhor Uso: Seguradoras, bancos e qualquer empresa que precise de avaliação de risco ou dados de conformidade.
• Diferencial: Dados profundos do setor, entregues via APIs e integrados a fluxos corporativos.

Tabela comparativa: Provedores de dados e integradores

Confira uma tabela-resumo pra comparar rapidinho as 20 principais soluções:

Como escolher o provedor de dados ou plataforma de integração ideal para sua empresa

Ficou perdido com tanta opção? Segue um passo a passo que sempre recomendo:

1. Descubra suas lacunas: Precisa de novos dados (provedor alternativo) ou de conectar melhor os sistemas (plataforma de integração)? Ou os dois?
2. Relacione ao seu objetivo: Leads de vendas? Inteligência de mercado? Automação de processos? Risco e compliance? Comece pelo que realmente importa pro negócio.
3. Priorize IA & MCP: Pra se preparar pro futuro, prefira plataformas com agentes de IA e suporte ao MCP (tipo SnapLogic ou FuseBase).
4. Cheque as integrações: Vai rodar bem com o que você já usa? Procure conectores nativos ou APIs robustas.
5. Avalie governança: Se atua em setor regulado, priorize compliance, trilhas de auditoria e recursos de segurança.
6. Considere o preço: O modelo de cobrança faz sentido pra sua realidade? Créditos, assinatura, por uso — escolha o que escala junto com você.
7. Pergunte o que interessa: Qual o roadmap de IA do fornecedor? Suporta MCP ou vai suportar? Dá pra testar com seus dados reais?

E lembre: às vezes, a resposta certa é "os dois". Você pode usar o Thunderbit pra extrair dados da web e integrar ao seu CRM via SnapLogic ou FuseBase.

Principais aprendizados: Construindo um negócio orientado por dados em 2025

• Dados e conectividade juntos: Os times que vão se destacar em 2025 combinam dados alternativos de qualidade com integração moderna e IA. Não é um ou outro — é tudo junto.
• Agentes de IA e MCP são o futuro: À medida que agentes de IA viram padrão, plataformas com suporte a padrões abertos como MCP oferecem mais flexibilidade, segurança e automação.
• Governança é essencial: Com grandes volumes de dados, vem grande responsabilidade. Priorize compliance, privacidade e segurança — principalmente com IA acessando mais sistemas.
• Teste e evolua: O cenário muda rápido. Faça pilotos, avalie a qualidade dos dados e fique sempre curioso — novos fornecedores e recursos aparecem o tempo todo.
• Foque no objetivo do negócio: Não caia na tentação das novidades. Relacione cada ferramenta e base de dados a um resultado claro — seja mais vendas, insights rápidos ou menos riscos.

Pronto pra montar sua base orientada por dados em 2025? Comece por essa lista, escolha as ferramentas certas pra sua necessidade e não tenha medo de se aprofundar no tema. (Pode acreditar, seu eu do futuro — e o caixa da empresa — vão agradecer.)

Quer mais dicas sobre extração de dados, integração e automação com IA? Dá uma olhada no , incluindo guias como e .

Se pintar dúvida ou quiser trocar ideia sobre o futuro dos dados, já sabe onde me achar. (Spoiler: provavelmente entre uma planilha e uma extensão do Chrome.)

— Shuai Guan, Co-fundador & CEO,

Perguntas Frequentes

1. Qual a diferença entre provedores de dados alternativos e plataformas de integração de dados?

Provedores de dados alternativos oferecem bases externas e exclusivas, que não estão disponíveis em sistemas internos ou feeds tradicionais — como listas de contatos B2B, transações de consumidores, sentimento social e imagens de satélite. Plataformas de integração de dados (iPaaS) conectam diferentes sistemas de negócio (CRMs, ERPs, bancos de dados, ferramentas SaaS), permitindo automação de fluxos e movimentação de dados entre as soluções.

2. Por que o suporte a agentes de IA e MCP é importante na escolha de um provedor de dados ou plataforma de integração?

O suporte a agentes de IA permite que a plataforma use bots autônomos baseados em modelos de linguagem, capazes de automatizar tarefas, analisar dados e interagir com seus sistemas. O MCP (Model Context Protocol) é um padrão aberto que possibilita que agentes de IA se conectem com segurança a ferramentas e fontes de dados sem integrações customizadas, deixando seu ecossistema de dados mais flexível, seguro e pronto pro futuro.

3. Quais critérios são essenciais ao avaliar provedores de dados e integradores?

Os principais critérios são o tipo de dado ou serviço oferecido, suporte a agentes de IA e MCP, melhores cenários de uso, prontidão pra empresas (segurança, compliance, escalabilidade) e modelo de preço. Também é fundamental checar a capacidade de integração com seu stack atual e o roadmap do fornecedor pra IA e padrões abertos.

4. Como as empresas podem decidir qual provedor de dados ou plataforma de integração é ideal?

Comece identificando se precisa de novas fontes de dados, melhor conectividade entre sistemas ou ambos. Relacione as soluções aos seus objetivos de negócio (vendas, inteligência de mercado, automação, gestão de risco). Priorize plataformas com IA e MCP pra garantir longevidade, verifique compatibilidade com suas ferramentas atuais, avalie recursos de governança e escolha um modelo de preço que faça sentido.

5. Quais tendências estão moldando o cenário de provedores de dados e integração em 2025?

As principais tendências são a ascensão de agentes de IA e padrões abertos como MCP, a combinação de dados alternativos de alta qualidade com plataformas avançadas de integração, maior foco em governança e compliance, e a necessidade de soluções flexíveis e escaláveis alinhadas a objetivos claros de negócio. Experimentação e atualização constante também são essenciais, já que o mercado muda rápido.

Saiba mais: