2025年值得关注的20大数据服务商与集成平台

想象一下，时间来到2025年，你的销售团队正拼命挖掘潜在客户，运营同事在十几个SaaS工具之间来回切换整理数据，IT伙伴则在后台默默优化数据流程（或者说，正悄悄筹划着更高效的数据帝国）。与此同时，数据世界正以惊人的速度爆发式增长——全球另类数据市场今年预计会达到，企业每年在第三方数据集上的投入也超过了。如果你还没用上新型数据源，或者还没用AI集成打通系统，那就像拿着黄油刀去参加数据大战一样，根本玩不过别人。

作为一个长期深耕SaaS和自动化工具的老兵（也曾无数次和混乱的表格死磕），我太清楚选对数据服务商或集成平台对企业战略有多关键。这份指南，就是帮你梳理2025年最值得关注的20家数据服务商和集成平台——涵盖另类数据源（比如网页、社交、地理空间等）以及支持AI代理和MCP（模型上下文协议）的新一代集成平台。不管你是做销售、市场、投资还是IT，这份清单都能帮你快速搭建面向未来的数据驱动型业务。

为什么企业需要另类数据服务商和集成平台清单

先来澄清一个常见误区：另类数据服务商和数据集成平台其实是两种完全不同的工具。

• 另类数据服务商会为你提供独特的外部数据集，这些数据你在内部系统或常规市场渠道根本找不到，比如B2B联系人、消费交易、社交情绪、卫星影像等。他们能帮你发现“未知的未知”，让你在销售、市场、投资和风控中抢占先机。
• 数据集成平台（通常叫iPaaS，也就是集成平台即服务）则是把你所有数据生态串联起来的“万能胶”。它们能打通CRM、ERP、数据库、API和SaaS工具，实现自动化流程和数据自由流转。

为什么要有一份精选清单？因为市面上的选择太多，每一步都可能决定成败。销售和市场团队需要合规且最新的线索，投资人想从另类数据中捕捉早期信号，IT则需要安全、可扩展、无需深度编程的集成方案。现在，AI代理和MCP支持的兴起，也让行业标准不断升级。

• AI代理就是由大语言模型驱动的自动化软件机器人，能在你的技术栈里自主读取、决策和执行任务——前提是你的平台支持它们。
• **模型上下文协议（MCP）**是新一代开放标准（可以理解为AI领域的“USB-C”），让AI代理无需定制开发就能安全连接各种工具和数据源。如果你希望AI不只是个聊天助手，MCP支持绝对是刚需。

一句话总结：选对数据源和集成工具，尤其是具备AI和MCP能力的，企业效率会大幅提升；选错了，可能直接被甩在身后。

我们如何评选顶级数据服务商和集成平台

你可能已经等不及想看榜单了，但在此之前，先说说我的评选标准（保证不是随便拼个“logo墙”出来）：

此外，我还结合了自己的实战经验和大量调研，特别关注那些在AI和自动化领域走在前沿的创新工具。

2025年最值得关注的另类数据服务商与集成平台榜单

这份榜单涵盖了数据源、集成服务以及两者结合的平台，还有一些在AI代理和MCP方面极具突破性的产品。每个条目我都会简要介绍其亮点、最佳应用场景和独特优势。

1. Thunderbit：AI驱动的网页抓取与集成

先自荐一下，因为我对的创新真的很自豪。

Thunderbit有啥不一样？ 我们的AI 网页爬虫不只是“抓数据”——它会先把整页内容转成Markdown，再让AI模型理解页面结构、上下文和数据关系。就像有个真正懂页面的数字助手，帮你智能提取表格。遇到动态网页、嵌套评论或页面经常变动时，这种方式特别有优势。

• AI代理功能： 一键“AI智能推荐字段”，Thunderbit会自动建议最佳提取列，无需写代码也不用手动映射。
• 子页面抓取： 需要先抓产品列表，再进每个详情页补充信息？Thunderbit的AI代理几步就能搞定，数据表瞬间丰富。
• 多种导出方式： 可以直接导出到Excel、Google Sheets、Airtable或Notion，也支持CSV/JSON下载（导出免费）。
• 适用场景： 销售、电商、市场、房产等需要从复杂网页获取结构化数据的用户，尤其适合抓Facebook Marketplace或长评论区等难啃的数据源。
• 独特优势： 语义理解能力强，页面结构再怎么变、再怎么乱也能稳定提取，堪称网页数据提取的“瑞士军刀”。

想亲自体验？可以安装 ，或者逛逛我们的。

2. Cognism：合规B2B数据专家

专注B2B联系人数据，特别适合在欧洲拓展业务或需要严格遵守GDPR/CCPA的企业。他们的“Diamond Data”验证流程结合人工和AI，确保邮箱和电话数据新鲜又准确。

• AI功能： Sales Companion模块可以作为AI助手，推荐潜在客户、挖掘意向信号、生成公司摘要。
• 集成能力： 支持API和CSV方式对接主流CRM。
• 适用场景： 需要合规、国际化线索的销售和市场团队。
• 独特优势： 数据合规和质量高，自动筛查勿扰名单并标注同意状态，拓客更安心。

3. ZoomInfo：全方位商业智能

是实时B2B情报的首选平台，聚合公司和联系人信息，亮点在于“买家意向”信号和自动化功能。

• AI功能： ZoomInfo Copilot 利用生成式AI，根据实时信号（如融资、职位变动）定制个性化外联内容。
• 集成能力： 深度对接Salesforce、HubSpot及主流营销自动化平台。
• 适用场景： 需要全面、实时情报的大型销售和市场团队。
• 独特优势： 实时意向数据和自动化流程，助你在最佳时机触达客户。

4. Eagle Alpha：大规模另类数据聚合

想要一站式获取海量另类数据？聚合了2000+数据产品，来自数百家供应商，并统一标准、验证合规。

• 适用场景： 买方投资者、对冲基金和企业客户，方便集中试用、采购和管理多种另类数据。
• 独特优势： 数据标准化、合规审核和研究服务，轻松引入新数据集，无需担心法律风险。

5. RiskSeal：信贷与风控另类数据

专为金融科技时代打造，传统信用评分已经不够用了。他们通过分析200+平台的数字足迹（社交、电商、邮箱等），构建全面的风险画像。

• AI功能： 实时身份验证、行为分析和KYC工具。
• 适用场景： 银行、先买后付（BNPL）和服务“信用隐形人”的金融科技公司。
• 独特优势： 整合数百数据点，生成统一数字信用评分，助力放款决策并降低违约率。

6. Brandwatch：社交与消费者洞察

是社交聆听和消费者情绪分析的行业标杆。其AI引擎Iris能自动识别主题、分析图片，甚至用生成式AI总结趋势。

• AI功能： 自动主题检测、图像识别、GPT驱动洞察。
• 集成能力： 提供CRM、Slack等API接口。
• 适用场景： 关注趋势、危机或活动效果的市场、公关和品牌团队。
• 独特优势： 实时仪表盘和预测分析，助你抢先发现热点。

7. Thinknum：市场情报的网页数据

追踪45万家企业的公开网页数据，包括招聘、产品价格、应用评分等。无代码仪表盘让你轻松构建查询和可视化。

• 适用场景： 金融分析师、研究员和战略团队，捕捉早期信号。
• 独特优势： 历史数据归档和预警功能，便于量化外部企业策略。

8. Orbital Insight：地理空间另类数据

Insight把卫星影像和地理定位数据转化为可操作的商业洞察。不管是监控供应链、追踪零售客流还是评估农作物健康，都能搞定。

• AI功能： 多源数据融合，AI驱动地理空间分析。
• 适用场景： 供应链管理、商品交易和政府机构。
• 独特优势： 近乎实时的真实世界活动监测，堪称企业的“天眼”。

9. Dataminr：实时事件监测

的AI能扫描百万级公开数据源（社交、新闻、传感器等），覆盖100多种语言，抢先发现突发事件。

• AI功能： 多模态融合（文本、图片、视频、音频），ReGen™ AI实时摘要。
• 适用场景： 风险管理、安全和新闻编辑部，需要即时预警。
• 独特优势： 速度快，能比传统渠道提前数分钟甚至数小时提供可用情报。

10. Quiver Quantitative：投资者的另类数据

让散户也能用上另类数据，比如国会议员股票交易、政府合同、社交情绪等。

• AI功能： 智能评分、AI洞察、跟单交易。
• 适用场景： 追求数据驱动优势的个人投资者和交易者。
• 独特优势： 免费模式和独家数据，原本只对对冲基金开放。

11. FuseBase：原生代理集成，支持MCP

是首批全面支持**模型上下文协议（MCP）**的平台，真正实现“代理原生”集成。

• AI代理功能： 可部署AI代理自动发现并连接SaaS工具和数据库，无需硬编码。
• MCP支持： 原生支持，代理可灵活调用已连接应用的功能。
• 适用场景： IT团队和专业服务公司，打造AI驱动的自动化流程。
• 独特优势： 集成、自动化和协作一体，开放标准保障未来兼容。

12. SnapLogic：AI驱动的集成与自动化

是iPaaS领域的佼佼者，现在已经引入SnapGPT和AgentCreator，实现AI自动化。

• AI功能： 自然语言创建流程、自动代理、MCP支持。
• 适用场景： 需要统一集成、关注“代理企业”未来的大型企业IT。
• 独特优势： 500+连接器、低代码界面、AI代理开放标准。

13. Jitterbit：低代码集成与API管理

Harmony集成了iPaaS、API管理和低代码应用开发。AI助手让非技术用户也能轻松集成。

• AI功能： 应用构建、连接器创建和聊天机器人AI助手。
• 适用场景： 需要快速灵活集成的中大型IT团队。
• 独特优势： 强大的API管理和自动化能力，Gartner魔力象限认可。

14. K2view：企业级数据织网与集成

的数据织网把数据按业务实体分成微型数据库，实现跨系统的实时统一访问。

• AI功能： AI数据融合，助力企业数据输入大模型。
• 适用场景： 数据孤岛严重、治理要求高的大型企业。
• 独特优势： “数据产品”理念和专利加密，保障隐私和合规。

15. Informatica：AI数据基础设施与治理

的智能数据管理云（IDMC）是企业数据集成的基石，现在已经集成CLAIRE® AI引擎。

• AI功能： CLAIRE Copilot、GPT助手、自动数据映射。
• 适用场景： 需要端到端管理的复杂数据环境企业。
• 独特优势： 深度治理、数据质量和目录，支持Salesforce及主流云平台。

16. Preqin：私募市场另类数据

堪称私募股权、风险投资和实物资产领域的“彭博”，提供基金业绩、管理人档案、交易和分析。

• 适用场景： 私募市场投资人、基金经理和咨询顾问。
• 独特优势： 全面数据和分析，现已纳入BlackRock生态。

17. Yodlee：金融数据聚合

连接全球1.5万家金融机构，为金融科技、银行和征信机构提供标准化、丰富的交易数据。

• AI功能： 数据清洗、丰富和分类。
• 适用场景： 金融科技应用、贷款机构和需要可靠账户数据的企业。
• 独特优势： 全球覆盖和合规，支持从理财到风控的多种场景。

18. Earnest Research：消费与交易数据

Analytics 提供近实时的消费交易数据，结合机器学习和分析师审核确保数据质量。

• AI功能： Earnest AI用于数据标准化和信号提取。
• 适用场景： 零售、快消和投资研究团队，进行业绩对标。
• 独特优势： 分析师背书的洞察和定制仪表盘，助你把握趋势。

19. Second Measure：实时消费分析

现已加入彭博生态，可对数十亿匿名卡交易进行自助分析。

• 适用场景： 需要直观探索消费支出的投资人和企业战略团队。
• 独特优势： 实时更新、自定义分群分析、彭博终端集成。

20. Verisk：风险与合规数据解决方案

是风险、保险和合规数据的行业基石，涵盖从房产风险到营销身份图谱等多种服务。

• AI功能： 内嵌数据服务、欺诈检测和合规工具。
• 适用场景： 保险、银行和需要风险评估或合规数据的企业。
• 独特优势： 行业深度数据，通过API集成到企业流程。

数据服务商与集成平台对比表

下面是20大解决方案的快速对比：

如何为企业选择合适的数据服务商或集成平台

不知道怎么选？这里有一套我常用的实用决策框架：

1. 明确需求短板： 你是需要新数据（另类数据服务商），还是更好的系统连接（集成平台），还是两者都要？
2. 匹配业务场景： 是销售线索、市场情报、流程自动化还是风控合规？先锁定你的业务目标。
3. 优先考虑AI与MCP： 想要面向未来，优先选择具备AI代理和MCP支持的平台（比如SnapLogic或FuseBase）。
4. 检查集成能力： 能不能无缝对接现有系统？关注原生连接器或强大API。
5. 重视治理合规： 如果你在强监管行业，优先考虑合规、审计和安全功能。
6. 评估价格模式： 价格是否适合你的使用量？积分、订阅、按量计费，选最适合你的方案。
7. 深入提问： 供应商的AI发展路线如何？是否支持MCP或有相关计划？能不能用真实数据试用平台？

别忘了：有时候“鱼和熊掌”可以兼得。你可以用Thunderbit抓取网页数据，再通过SnapLogic或FuseBase推送到CRM。

2025年数据驱动型企业的关键建议

• 数据与连接双管齐下： 2025年领先团队都在融合高质量另类数据和现代集成、AI平台，缺一不可。
• AI代理与MCP是未来趋势： 随着AI代理普及，支持MCP等开放标准的平台会带来更高灵活性、安全性和自动化。
• 治理合规至关重要： 数据越多，责任越大。尤其AI接入更多系统时，务必重视合规、隐私和安全。
• 持续试验与迭代： 行业变化极快，多做试点、测试数据质量，保持好奇心——新服务和新功能层出不穷。
• 业务目标优先： 别被新奇工具迷惑，每个工具和数据集都要服务于明确的业务目标——无论是提升销售、加快洞察还是降低风险。

准备好为2025年打造数据驱动的基础了吗？从这份清单出发，选对工具，大胆尝试，你的未来和业绩都会感谢现在的自己。

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有疑问，或者想一起聊聊数据的未来，随时欢迎联系我。（友情提示：大概率我正在表格和Chrome扩展之间切换。）

— Shuai Guan，Thunderbit联合创始人兼CEO

常见问题

1. 另类数据服务商和数据集成平台有什么区别？

另类数据服务商提供独特的外部数据集，这些数据你在内部系统或常规市场渠道都找不到，比如B2B联系人、消费交易、社交情绪、卫星影像等。数据集成平台（通常叫iPaaS）则是连接各类业务系统（如CRM、ERP、数据库和SaaS工具），实现自动化流程和数据在技术栈中的无缝流转。

2. 为什么选择数据服务商或集成平台时要关注AI代理和MCP支持？

AI代理支持意味着平台可以用大语言模型驱动的自动化机器人，自动完成任务、分析数据并和系统交互。MCP（模型上下文协议）是一种开放标准，让AI代理无需定制开发就能安全连接各种工具和数据源，让你的数据生态更灵活、安全、前瞻。

3. 评估数据服务商和集成平台时要关注哪些关键标准？

关键标准包括数据或服务类型、AI代理和MCP支持、最佳适用业务场景、企业级能力（如安全、合规、可扩展性）、价格模式等。同时要关注和现有系统的集成能力，以及供应商在AI和开放标准方面的规划。

4. 企业如何选择合适的数据服务商或集成平台？

首先明确是需要新数据源、系统互联，还是两者兼有。将解决方案和具体业务目标（如销售、市场情报、自动化或风控）相匹配。优先考虑具备AI和MCP支持的平台，确保和现有工具兼容，重视治理合规，选择适合自身需求的价格模式。

5. 2025年数据服务商和集成平台领域有哪些关键趋势？

主要趋势包括AI代理和MCP等开放标准的兴起，高质量另类数据和先进集成平台的融合，对治理和合规的重视提升，以及对灵活、可扩展、与业务目标高度契合解决方案的需求。随着行业快速演进，持续试验和关注新服务、新功能也变得尤为重要。

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