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Integración · Plataforma de datos

Feed de datos de empresas en Databricks

Deja de hacer scraping.

Usa el feed de datos de empresas de Forager donde tu equipo ya trabaja: Databricks.

Databricks

Los datos de Forager se entregan en la plataforma como data share o entrega de archivos.

Forager en Databricks

  • 5 $ en créditos gratis
  • 800M+ personas
  • 65M+ empresas

Una selección de equipos que licencian el feed de datos de empresas de Forager para su propio stack · y otros equipos que usan Forager

  • SeekOut
  • Vieu
  • MarketMapr
  • Adzact
  • Evident
  • SBR2TH
  • Chamaeleon
  • DealSource
Para usuarios de Databricks
La tarea
Indexa perfiles globales para que los reclutadores puedan escribir «desarrolladores de Java en Oslo que vendieron software B2B» y obtengan candidatos que no son obvios.
Cuándo
Una plataforma de reclutamiento crea o amplía su propio índice de candidatos.
Resultado
Los reclutadores descubren perfiles de nicho que no se han postulado y reducen el tiempo de captación.
Ejemplo práctico relacionado

Crea una búsqueda de candidatos en lenguaje natural sobre un feed de personas con licencia

Cuándo usarlo: Una plataforma de reclutamiento crea o amplía su propio índice de candidatos.

  1. Ingesta people_feed (experiencia, formación, habilidades, ubicación) y company_feed
  2. Normaliza cargos y empleadores; crea embeddings de los perfiles para la búsqueda semántica
  3. Etiqueta empresas (etapa, sector) para admitir búsquedas de «personas de empresas como X»
  4. Actualiza el índice con cada entrega y enriquece al abrir con POST /person_detail_lookup/
Datos de entradaResultados
feed de personassearchable candidate index
feed de empresassemantic match
company tags
Ejemplo práctico relacionado

Mapea bolsas de talento y nichos de reclutamiento para puestos difíciles de cubrir

Cuándo usarlo: Se abre un puesto difícil de cubrir, o una agencia evalúa entrar en un nicho nuevo.

Mostrar los pasos
  1. Cuenta las personas que coinciden en people_feed por cargo, habilidades y ubicación (o con /person_role_search/totals/)
  2. Agrupa por empleador actual con company_feed
  3. Superpón la demanda de la competencia desde job_postings_feed
  4. Publica un mapa de mercado con oferta, demanda y empresas objetivo
Datos de entradaResultados
definición del puestotalent pool size
geografíatop employers
competing open roles
market map
Abre el ejemplo práctico completo
Campos

Campos que obtienes

  • searchable candidate index
  • semantic match
  • company tags
  • talent pool size
  • top employers
  • competing open roles
  • market map

De los flujos de trabajo anteriores. Referencia completa de campos: Feed de datos de empresas y la documentación de la API.

Una selección de equipos que licencian el feed de datos de empresas de Forager para su propio stack · y otros equipos que usan Forager

  • SeekOut
    • Inteligencia de talento

    Caso de uso seleccionado: el feed de datos de personas de Forager, usado para mantener actualizados los perfiles de candidatos.

    2–3 años con el feed de datos de personas de Forager, según la propia SeekOut1

  • Vieu
    • ABM e intención

    Plataforma de mapeo de relaciones que ayuda a los equipos de ventas y a los agentes de IA a encontrar introducciones cálidas.

  • MarketMapr
    • Inteligencia de talento

    Caso de uso seleccionado: feeds licenciados de personas y empresas que permiten a los reclutadores mapear un nicho completo.

  • Adzact
    • ABM e intención

    Plataforma de publicidad B2B que modela compradores ideales a partir de señales de negocio.

  • Evident
    • Inteligencia de mercado

    Editor del Evident AI Index, que clasifica bancos, aseguradoras y empresas de pagos según su madurez en IA.

  • SBR2TH
    • Agencias de selección

    Caso de uso seleccionado: feeds de personas y de ofertas de empleo cargados en su propio data lake para búsqueda con IA.

  • Chamaeleon
    • Investigación de VC y PE

    Firma de capital riesgo en fase inicial que analiza empresas con su propio motor de IA y cuantitativo.

  • DealSource
    • Investigación de VC y PE

    Caso de uso seleccionado: datos de empresas y personas para perfiles de empresas privadas.

Fuentes

1 SeekOut: SeekOut, entrevista con el cliente, septiembre de 2026.

“Forager leads in accuracy across all regions, Forager's dual strength in accuracy and volume makes it a powerhouse for sales teams that are targeting businesses around the globe.”
ClayStefan K.Data Partnerships
800M+personas
65M+empresas
Cómo probarlo

Prueba el feed de datos de empresas con tu propia muestra

  1. Extrae una muestra. Toma perfiles que tus usuarios consultaron la semana pasada.
  2. Pruébalo. Usa una clave de autoservicio o reserva una demo y envíanos la lista.
  3. Mide lo que sienten tus usuarios. Tasa de conexión en móviles, rebotes en emails y si contesta la persona correcta.
  • 5 $ en créditos gratis
  • Sin tarjeta de crédito
  • Ejecuta tu muestra
FAQ

Preguntas frecuentes

¿Cómo configuro el feed de datos de empresas en Databricks?

Dinos qué feed necesitas (aquí, el feed de datos de empresas); lo entregamos en Databricks como data share o entrega de archivos, y lo consultas junto a tus propios datos según el calendario acordado.

¿Cuánto cuesta el feed de datos de empresas para usuarios de Databricks?

El feed de datos de empresas es una licencia anual de tarifa plana, global o regional, sin precio en créditos. El precio depende de los registros, los campos y el calendario de actualización que licencies, así que habla con ventas con tu caso de uso y te enviamos un presupuesto.

¿Cómo usan los usuarios de Databricks el feed de datos de empresas?

Indexa perfiles globales para que los reclutadores escriban «desarrolladores Java en Oslo que vendieron software B2B» y obtengan candidatos no obvios. Un archivo con licencia de 65M+ perfiles de empresas y datos firmográficos, entregado en Snowflake o S3 de forma programada. Esta página recorre 3 flujos de trabajo con los pasos exactos.

¿Pueden los usuarios de Databricks ver una muestra del feed de datos de empresas antes de licenciarlo?

Sí. Solicita una muestra del feed de datos de empresas en una llamada de 30 minutos y comprueba los campos con tus propios registros antes de licenciarlo.

¿Cómo sé que los datos son correctos?

La prueba que cuenta es la tuya: envía una lista de perfiles que te interesen. La ejecutamos y te mostramos lo que encontramos, número por número, para que puedas medir tú la tasa de aciertos y la tasa de conexión.

¿Quién creó y mantiene la integración con Databricks?

Data share. Los datos de Forager se entregan en la plataforma como data share o entrega de archivos. La entrega se configura con nuestro equipo cuando se licencia el feed.

¿Se pueden usar los datos de ofertas de empleo para el benchmarking salarial?

Ofrece a un producto de compensación o de analítica de plantilla una vista del salario que los empleadores anuncian para un cargo en cada ciudad, segmentado por tamaño de empresa y sector. Tus clientes fijan el precio de los cargos según lo que los empleadores anuncian ahora, con el tamaño de la muestra a la vista.

¿Puedo usar directamente la API de Forager en lugar de Databricks?

Sí. Los mismos datos están disponibles a través de la API REST con una sola clave de API, para que los llames desde tu propio código o desde otra herramienta. Se entregan como data share a Snowflake, Databricks y Amazon S3.

¿Hay contrato o compromiso mínimo?

Los feeds de datos se licencian con un contrato anual, en el que se fijan la duración, el volumen y el calendario de actualización. No hay planes de autoservicio para los feeds.

¿De dónde salen los datos y qué pasa con la privacidad?

Lleva tus dudas legales y de seguridad a una llamada con nuestro equipo y te explicaremos cómo se obtienen los datos de Forager y las condiciones que cubren el feed de datos de empresas para usuarios de Databricks. La política de privacidad de Forager es pública, y cualquier persona puede enviar una solicitud sobre sus propios datos personales mediante el formulario de derechos del consumidor en forager.ai.

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Envíanos una lista. La procesamos, te mostramos lo que encontramos y luego hablamos de volumen y condiciones.

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