DataSeek
Transparência

Origem e Fontes de Dados

Combinamos dados abertos governamentais, parcerias privadas, crawlers próprios e modelos de inferência para construir o maior Big Data comercial de Pessoas e Empresas do Brasil.

Estrutura

Como o Big DataSeek é construído

Todos os dados passam por etapas de validação e atualização antes de alimentar três grandes pilares.

1
Dados Abertos
  • • Receita Federal (CPF, CNPJ, QSA, Simples)
  • • ANATEL, ANS, IBGE, MTE/CAGED
  • • Protestos, títulos e certidões
  • • Portais de dados abertos
2
Dados de Terceiros
  • • Empresas parceiras
  • • Google Maps
  • • Fornecedores de dados licenciados
  • • Empresas gerenciadoras do Cadastro Positivo
  • • Associações, confederações e sindicatos
Coleta Própria

Crawlers, redes sociais e fontes públicas

Além das bases oficiais, mantemos uma operação contínua de captura e qualificação de informações públicas disponíveis na web.

Crawlers de páginas web

Robôs proprietários que capturam informações de ambientes públicos (sites corporativos, portais governamentais, portais setoriais) com respeito a robots.txt e boas práticas.

Bancos de currículos

Coleta pública de perfis profissionais para compor atributos de ocupação, formação e experiência.

Perfis públicos em redes sociais

LinkedIn, Facebook, Instagram, YouTube, TikTok, Twitter/X e WhatsApp Business — informações expostas publicamente pelos próprios titulares.

Fontes públicas e governamentais

Diários oficiais, portais de transparência, publicações regulatórias e bases abertas (dados.gov.br, IBGE, MTE, entre outras).

Parcerias

Dados compartilhados por empresas e entidades

Empresas parceirasGoogle MapsFornecedores de dados licenciadosEmpresas gerenciadoras do Cadastro PositivoAssociações, confederações e sindicatosEventos, feiras, congressos e cursosCorretoras de imóveis
Outros Métodos

Coletas, validações e inferências

Cruzamento de dados

Combinamos informações de múltiplas fontes para gerar atributos derivados com mais precisão e cobertura.

Inferência estatística e machine learning

Faixa de renda, faturamento, classe social, market share e score são estimados por modelos internos treinados em dados reais.

Validação de e-mail

Processos internos que verificam deliverabilidade junto a provedores e detectam spam traps, domínios temporários e caixas inativas.

Validação de telefone

Histórico de portabilidade, identificação de operadora e testes de atendimento ("alô") em tempo real via ABRT.

Validação de identidade

Fluxos internos com acordos de compartilhamento para confirmar dados cadastrais.

Dúvidas sobre nossas fontes?

Fale com nossos especialistas em dados para entender como garantimos qualidade, atualização e conformidade legal.