想像一下：現在已經來到 2025 年，你的銷售團隊正全力衝刺新客戶，營運部門忙著從一堆 SaaS 工具裡拼湊數據，IT 團隊則在背後默默規劃更聰明的數據流程（說不定還在偷偷想著怎麼統治世界）。同時，數據宇宙正以超乎想像的速度膨脹——這絕對不是危言聳聽。全球另類數據市場今年預計會衝到 ，企業平均每年在第三方數據集上就砸下超過 。如果你還沒開始用新型數據來源，或用 AI 來整合你的系統，那就像是拿奶油刀去參加數據大戰一樣，根本沒得玩。
身為一個長期在 SaaS 和自動化工具圈打滾的人（也跟無數亂七八糟的試算表搏鬥過），我很清楚，選對數據供應商或整合平台，對企業策略有多關鍵。這篇指南會帶你認識 2025 年最值得關注的 20 家數據供應商與整合平台——從另類數據來源（像是網頁、社群、地理空間等）到新一代 AI 代理人與 Model Context Protocol（MCP）支援的整合平台。不管你是做銷售、行銷、投資還是 IT，這份清單都能幫你打造未來有競爭力的數據驅動型企業。
為什麼企業需要另類數據供應商與整合平台的推薦名單？
先來釐清一個常見誤會：另類數據供應商和數據整合平台其實是兩種完全不同的服務。
- 另類數據供應商專門提供你內部系統或傳統市場數據拿不到的獨特外部數據。像是 B2B 聯絡名單、消費交易、社群情緒、衛星影像等等。這些數據能幫你發現「你不知道你不知道」的事，讓你在銷售、行銷、投資和風險管理上搶得先機。
- 數據整合平台（也就是 iPaaS，整合平台即服務）則是把你所有數據生態系串起來的關鍵。它們能連接 CRM、ERP、資料庫、API 和各種 SaaS 工具，讓你流程自動化、數據流通不卡關。
為什麼需要一份精選名單？因為市場選擇太多，每個決定都可能影響成敗。銷售和行銷團隊要合規又即時的名單，投資人想搶先掌握另類數據訊號，IT 則要安全、可擴展又不複雜的整合方案。隨著AI 代理人和MCP 標準崛起，大家對「夠好」的標準也越來越高。
- AI 代理人是由大型語言模型驅動的自動化軟體機器人，能跨平台讀取、判斷並執行任務——前提是你的平台支援它們。
- Model Context Protocol（MCP） 是新一代開放標準（就像 AI 世界的 USB-C），讓 AI 代理人能安全連接各種工具和數據來源，完全不用客製化整合。如果你希望 AI 不只是聊天，MCP 支援絕對是未來趨勢。
簡單說：選對數據來源和整合工具，尤其是有 AI 和 MCP 能力的，能讓你的企業如虎添翼；選錯就可能被遠遠甩在後面。
我們如何評選頂尖數據供應商與整合平台？
你可能已經等不及想看名單，但在這之前，先說明我們的評選標準（保證不是隨便湊出來的品牌清單）：
| 評比面向 | 重點觀察 |
|---|---|
| 數據類型 | 是另類數據來源、整合服務，還是混合型？ |
| AI 代理人支援 | 是否內建 AI 代理人功能（如自動化、自然語言等）？ |
| MCP 支援 | 是否支援 Model Context Protocol，能原生連接 AI 代理人？ |
| 最適用場景 | 哪些業務情境或團隊最受益？ |
| 企業級能力 | 是否具備治理、安全、合規、可擴展性與強大 API？ |
| 收費模式 | 訂閱制、用量計費、點數制或其他？ |
此外，我也結合自己的實戰經驗和大量研究，特別關注那些在 AI 和自動化領域領先的工具。
2025 年最值得關注的另類數據供應商與整合平台推薦
這份名單涵蓋數據來源、整合服務，以及同時具備兩者的平台——還有少數在 AI 代理人和 MCP 領域領先的創新者。每個項目都會介紹亮點、最佳應用場景和獨特優勢。
1. Thunderbit：AI 驅動的網頁爬蟲與整合
先自肥一下，因為我真的對 超有信心。
Thunderbit 有什麼不一樣？ 我們的人工智慧網頁爬蟲不只是「抓資料」——它會先把整個網頁轉成 Markdown，讓 AI 模型能理解結構、語境和關聯。就像有個懂你需求的數位助理，先讀懂頁面再幫你整理表格。這對動態網站、巢狀留言或經常變動的版型特別有用。
- AI 代理人功能： 點一下「AI 建議欄位」，Thunderbit 會自動推薦最佳擷取欄位，完全不用寫程式、也不用手動對應。
- 子頁面抓取： 需要先抓產品列表，再進入每個產品頁補細節？Thunderbit 的 AI 代理人一鍵搞定，讓你的表格自動豐富。
- 多元匯出： 可直接匯出到 Excel、Google Sheets、Airtable 或 Notion，也能下載 CSV 或 JSON（匯出完全免費）。
- 最佳應用： 銷售、電商、行銷、房地產——任何需要從複雜網頁取得結構化數據的人，尤其是像 Facebook Marketplace 或長留言串這種難搞的來源。
- 獨特優勢： Thunderbit 的語意理解能力，讓它即使面對結構變動或雜亂頁面也能穩定運作。堪稱網頁數據擷取的瑞士刀。
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2. Cognism：合規 B2B 銷售數據
是 B2B 聯絡資料的權威，特別適合歐洲市場或重視 GDPR、CCPA 合規的企業。他們的「Diamond Data」驗證流程結合人工與 AI，確保郵件和電話資料新穎又準確。
- AI 功能： Sales Companion 模組就像 AI 助理，推薦潛在客戶、挖掘意圖訊號、生成公司摘要。
- 整合性： 可透過 API 與主流 CRM 連接，支援 CSV 資料增補。
- 最佳應用： 需要合規、即時國際名單的銷售和行銷團隊。
- 獨特優勢： 合規和數據品質——Cognism 會檢查拒接名單並標註同意狀態，讓你安心開發客戶。
3. ZoomInfo：全方位商業情報
是即時 B2B 情報的首選。平台不只彙整公司和聯絡人資訊，更厲害的是「買家意圖」訊號和自動化功能。
- AI 功能： ZoomInfo Copilot 利用生成式 AI，根據即時訊號（像新融資、職位異動）打造個人化開發策略。
- 整合性： 深度連接 Salesforce、HubSpot 和行銷自動化平台。
- 最佳應用： 需要即時、全面情報的大型銷售和行銷團隊。
- 獨特優勢： 即時意圖數據和自動化流程，幫你在最佳時機接觸潛在客戶。
4. Eagle Alpha：大規模另類數據聚合
想一次取得多元另類數據？ 是你的首選。他們彙整超過 2,000 種數據產品，來自數百家供應商，並進行標準化和驗證。
- 最佳應用： 買方投資人、對沖基金、企業想一次試用、購買、管理多種另類數據來源。
- 獨特優勢： 數據標準化、合規檢查和研究服務，讓你輕鬆導入新數據，無需擔心法律風險。
5. RiskSeal：信用與風險另類數據
為新金融時代而生，傳統信用評分已經不夠用。他們分析 200 多個平台（社群、電商、郵件等）的數位足跡，建立全方位風險輪廓。
- AI 功能： 即時身份驗證、行為分析和 KYC 工具。
- 最佳應用： 銀行、先買後付（BNPL）業者、服務「信用隱形人」的金融科技公司。
- 獨特優勢： 整合數百項數據，打造統一數位信用分數，協助放款同時降低違約風險。
6. Brandwatch：社群與消費者數據洞察
是社群聆聽和消費者情緒分析的黃金標準。他們的 AI 引擎（Iris）能自動偵測主題、分析圖片，甚至用生成式 AI 摘要趨勢。
- AI 功能： 自動主題偵測、影像辨識、GPT 驅動洞察。
- 整合性： 提供 CRM、Slack 等 API。
- 最佳應用： 行銷、公關、品牌團隊追蹤趨勢、危機或活動成效。
- 獨特優勢： 即時儀表板和預測分析，讓你搶先掌握熱門話題。
7. Thinknum：市場情報網頁數據
追蹤 45 萬家企業的公開網頁數據——職缺、產品價格、App 評分等。無需寫程式就能建立查詢和視覺化。
- 最佳應用： 金融分析師、股票研究員、策略團隊尋找早期訊號。
- 獨特優勢： 歷史資料庫和警示功能，適合量化外部企業策略。
8. Orbital Insight：地理空間另類數據
Insight 把衛星影像和地理定位數據轉成可行的商業洞察。想監控供應鏈、追蹤零售人流或評估農作物健康？這就是你的利器。
- AI 功能： 多來源數據融合、AI 驅動地理空間分析。
- 最佳應用： 供應鏈管理、商品交易、政府機構。
- 獨特優勢： 真實世界、近乎即時的活動監控，讓你擁有「天眼」般的商業視角。
9. Dataminr：即時事件偵測
的 AI 能即時掃描超過百萬個公開數據來源（社群、新聞、感測器等），涵蓋 100 多種語言，搶先發現新事件。
- AI 功能： 多模態融合（文字、圖片、影片、音訊）、ReGen™ AI 即時摘要。
- 最佳應用： 風險管理、安全、新聞媒體需要即時警報。
- 獨特優勢： 速度超快，能比傳統來源早數分鐘甚至數小時提供可行情報。
10. Quiver Quantitative：投資人另類數據
讓散戶也能用上另類數據——像國會股票交易、政府合約、社群情緒等。
- AI 功能： Smart Score 排名、AI 洞察、跟單交易。
- 最佳應用： 想用數據取得投資優勢的 DIY 投資人和交易者。
- 獨特優勢： Freemium 模式和獨家數據，原本只對對沖基金開放。
11. FuseBase：原生代理人整合平台，支援 MCP
是首批完整支援 Model Context Protocol（MCP） 的平台，真正實現「代理人原生」整合。
- AI 代理人功能： 可部署 AI 代理人自動發現並連接 SaaS 工具和資料庫，完全不用硬編碼。
- MCP 支援： 原生支援，代理人可靈活調用連接應用的功能。
- 最佳應用： IT 團隊、專業服務公司打造 AI 流程。
- 獨特優勢： 結合整合、自動化和協作，並採用開放標準，未來性超強。
12. SnapLogic：AI 驅動整合與自動化
是 iPaaS 領導者，現在加入了 SnapGPT 和 AgentCreator，大幅提升 AI 自動化能力。
- AI 功能： 自然語言建立流程、自主代理人、MCP 支援。
- 最佳應用： 需要統一整合、著眼「代理人企業」未來的大型企業。
- 獨特優勢： 超過 500 個連接器、低程式碼介面、AI 代理人開放標準。
13. Jitterbit：低程式碼整合與 API 管理
Harmony 結合 iPaaS、API 管理和低程式碼應用開發。AI 助理讓非技術人員也能輕鬆整合。
- AI 功能： 應用建置、連接器開發、聊天機器人支援的 AI 助理。
- 最佳應用： 需要快速靈活整合的中大型 IT 團隊。
- 獨特優勢： 強大的 API 管理和自動化，獲 Gartner 魔力象限肯定。
14. K2view：企業級數據布料與整合
的數據布料技術，將資料依業務實體分割成微型資料庫，實現跨系統即時統一存取。
- AI 功能： AI Data Fusion，將企業數據餵給大型語言模型。
- 最佳應用： 有嚴格治理需求、數據分散的大型企業。
- 獨特優勢： 「數據產品」概念和專利加密，保障隱私和合規。
15. Informatica：AI 數據基礎建設與治理
的 Intelligent Data Management Cloud（IDMC）是企業數據整合的骨幹，現在已導入 CLAIRE® AI 引擎。
- AI 功能： CLAIRE Copilot、GPT 助理、自動數據對應。
- 最佳應用： 需要端到端管理的複雜企業數據環境。
- 獨特優勢： 深度治理、品質和目錄管理，並與 Salesforce 及主流雲端整合。
16. Preqin：私募市場另類數據
是私募股權、創投和實體資產界的 Bloomberg，提供基金績效、管理人資料、交易和分析。
- 最佳應用： 私募市場投資人、基金經理、顧問。
- 獨特優勢： 全面數據和分析，現已納入 BlackRock 生態系。
17. Yodlee：金融數據聚合
連接全球 15,000 多家金融機構，為金融科技、銀行、徵信機構提供標準化、豐富的交易數據。
- AI 功能： 數據清理、增補和分類。
- 最佳應用： 金融科技應用、放款機構、需要可靠金融帳戶數據的企業。
- 獨特優勢： 全球覆蓋和合規，支援從預算管理到信用風險模型。
18. Earnest Research：消費與交易數據
Analytics 提供近乎即時的消費交易數據，經機器學習和分析師雙重驗證。
- AI 功能： Earnest AI 用於數據標準化和訊號提取。
- 最佳應用： 零售、消費品、投資研究團隊進行績效比較。
- 獨特優勢： 分析師背書的洞察和精選儀表板，助你掌握趨勢。
19. Second Measure：即時消費分析
現已成為 Bloomberg 一員， 提供數十億筆匿名卡片交易的自助分析。
- 最佳應用： 投資人和企業策略團隊，直觀探索消費支出。
- 獨特優勢： 即時更新、自訂族群分析，並與 Bloomberg Terminal 整合。
20. Verisk：風險與合規數據解決方案
是風險、保險和合規數據的中樞，涵蓋從不動產風險到行銷身份圖譜等多元服務。
- AI 功能： 內嵌數據服務、詐欺偵測、法規合規工具。
- 最佳應用： 保險、銀行及需要風險評估或合規數據的企業。
- 獨特優勢： 深度產業數據，透過 API 融入企業流程。
20 大數據供應商與整合平台一覽表
這裡有一張快速比較表，讓你一眼看懂 20 大解決方案：
| 供應商 | 數據類型 | AI 代理人支援 | MCP 支援 | 最佳應用 | 企業級能力 | 收費模式 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Thunderbit | 網頁數據 | 有 | 無 | 銷售、電商、營運 | 匯出、子頁面、安全 | 點數/免費制 |
| Cognism | B2B 聯絡人 | 有 | 無 | 銷售、合規 | GDPR、CRM 整合 | 訂閱制 |
| ZoomInfo | B2B 情報 | 有 | 無 | 銷售、行銷 | 即時、自動化 | 訂閱制 |
| Eagle Alpha | 另類數據聚合 | 無 | 無 | 投資、研究 | 標準化、合規 | 訂閱制 |
| RiskSeal | 信用風險 | 有 | 無 | 放款、BNPL | KYC、API、合規 | 用量計費 |
| Brandwatch | 社群/消費者 | 有 | 無 | 行銷、公關 | AI 分析、API | 訂閱制 |
| Thinknum | 網頁數據 | 無 | 無 | 金融、策略 | 視覺化、警示 | 訂閱制 |
| Orbital Insight | 地理空間 | 有 | 無 | 供應鏈、政府 | 隱私、多來源 | 訂閱制 |
| Dataminr | 事件偵測 | 有 | 無 | 風險、安全、新聞 | 即時、整合 | 訂閱制 |
| Quiver Quant | 另類數據 | 有 | 無 | 散戶投資人 | 視覺化、API | 免費制 |
| FuseBase | 整合平台 | 有 | 有 | IT、服務 | 協作、API | 免費/訂閱制 |
| SnapLogic | 整合平台 | 有 | 有 | 企業 IT | 500+ 連接器、API 管理 | 訂閱制 |
| Jitterbit | 整合平台 | 有 | 無 | IT、API 管理 | 低程式碼、API、AI 助理 | 訂閱制 |
| K2view | 數據布料 | 有 | 無 | 企業數據 | 治理、安全 | 授權制 |
| Informatica | 數據基礎建設 | 有 | 無 | 企業數據 | 治理、AI Copilot | 訂閱制 |
| Preqin | 私募資產數據 | 無 | 無 | 私募市場 | 分析、API | 訂閱制 |
| Yodlee | 金融數據聚合 | 有 | 無 | 金融科技、銀行 | 合規、API | 用量計費 |
| Earnest Research | 消費數據 | 有 | 無 | 零售、消費品、投資 | 分析師驗證 | 訂閱制 |
| Second Measure | 消費數據 | 無 | 無 | 投資、策略 | 即時、族群分析 | 訂閱制 |
| Verisk | 風險/合規 | 有 | 無 | 保險、銀行 | API、合規 | 用量計費 |
如何為你的企業選擇合適的數據供應商或整合平台？
資訊太多不知從哪開始？這裡有一套簡單的選擇框架：
- 找出你的缺口： 你需要新數據（另類數據供應商）、更好的系統串接（整合平台），還是兩者都要？
- 對應業務場景： 是要開發名單、市場情報、自動化流程還是風險合規？先明確你的目標。
- 優先考慮 AI 和 MCP： 想未來不落人後，選擇有 AI 代理人和 MCP 支援的平台（像 SnapLogic、FuseBase）。
- 檢查整合性： 是否能和現有系統無縫串接？有原生連接器或強大 API 嗎？
- 重視治理： 如果你在高度監管產業，合規、稽核和安全功能絕對不能少。
- 考量收費模式： 點數、訂閱、用量計費——選擇最適合你需求的方案。
- 問關鍵問題： 供應商的 AI 發展藍圖如何？有沒有支援 MCP 或規劃？能不能用真實數據試用平台？
別忘了，有時「兩者兼用」才是最聰明的選擇。像是用 Thunderbit 擷取網頁數據，再透過 SnapLogic 或 FuseBase 匯入 CRM。
重點整理：2025 年打造數據驅動企業
- 數據與連接雙管齊下： 2025 年的贏家，會善用高品質另類數據和現代整合、AI 平台。不是二選一，而是雙贏。
- AI 代理人和 MCP 是未來趨勢： 隨著 AI 代理人普及，支援 MCP 等開放標準的平台將帶來更高彈性、安全和自動化。
- 治理至關重要： 數據越多，責任越大。合規、隱私和安全必須優先考量，尤其當 AI 能存取更多系統時。
- 持續實驗與優化： 產業變化超快，多做試點、測試數據品質、保持好奇心——新供應商和新功能層出不窮。
- 業務目標為本： 別只追新工具，每個工具和數據都要回歸明確的業務成果——不管是提升銷售、加速洞察還是降低風險。
準備好為 2025 打造數據驅動基礎了嗎？從這份名單開始，選對工具，勇於嘗試新方法，你的未來和業績都會感謝你。
想深入了解數據抓取、整合和 AI 自動化？歡迎參考 ，包括 以及 等實用指南。
有任何問題，或想聊聊數據未來趨勢，隨時找我——大概就在試算表和 Chrome 擴充功能之間。
— Shuai Guan, Thunderbit 共同創辦人暨執行長
常見問答
1. 另類數據供應商和數據整合平台有什麼不同？
另類數據供應商提供你內部系統或傳統市場數據拿不到的獨特外部數據，像是 B2B 聯絡名單、消費交易、社群情緒、衛星影像等。數據整合平台（iPaaS）則是連接各種業務系統（如 CRM、ERP、資料庫、SaaS 工具），實現自動化流程和數據無縫流通。
2. 選擇數據供應商或整合平台時，為什麼 AI 代理人和 MCP 支援很重要？
AI 代理人支援讓平台能運用大型語言模型驅動的自動化軟體機器人，協助自動執行任務、分析數據並和系統互動。MCP（Model Context Protocol）是一種開放標準，讓 AI 代理人能安全連接各種工具和數據來源，完全不用客製化整合，讓你的數據生態系更靈活、安全又有未來性。
3. 評估數據供應商和整合平台時，應該考慮哪些關鍵指標？
重點包括數據或服務類型、AI 代理人和 MCP 支援、最適用業務場景、企業級能力（像安全、合規、可擴展性）、收費模式。此外，也要檢查是否能和現有系統整合，以及供應商對 AI 和開放標準的發展藍圖。
4. 企業該怎麼決定適合自己的數據供應商或整合平台？
先釐清你需要新數據來源、系統串接，還是兩者都要。根據業務目標（像銷售、市場情報、自動化、風險管理）選擇解決方案。優先考慮有 AI 和 MCP 支援的平台，確保和現有工具兼容，重視治理功能，並選擇合適的收費模式。
5. 2025 年數據供應商和整合平台有哪些關鍵趨勢？
主要趨勢包括 AI 代理人和 MCP 等開放標準的崛起、高品質另類數據和先進整合平台的結合、對治理和合規的重視，以及靈活可擴展、能對應明確業務成果的解決方案。隨著產業快速演進，持續實驗和關注新供應商、新功能也很重要。
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