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Domain Data for Data Engineering

Structured Data Feed. Keine Ad-hoc Scraper mehr. Verlässliche Infrastruktur-Daten für Ihr Data Warehouse.

Das fehlende Puzzleteil in B2B-Daten

Stammdaten (Firmographic Data) aus dem Handelsregister sind statisch. "Müller GmbH, Berlin". Technographic Data ist dynamisch. "Müller GmbH, nutzt AWS, hat gestern 3 neue Domains für UK-Expansion registriert, nutzt Hubspot". Data Engineers nutzen EDI Data, um statische CRM-Datensätze mit lebendigen Signalen in Echtzeit anzureichern.

Enrichment Pipeline Integration

Wir sind gebaut für Entwickler. Unsere Daten sind normalisiert, typisiert und dokumentiert.

Delivery Methods:

  • REST API: Für Real-Time Enrichment (z.B. beim Formular-Submit).
  • Bulk Downloads (CSV/JSONL): Für tägliche Batch-Updates Ihres Data Lake (Snowflake, BigQuery).
  • Webhooks: Push-Notifications bei Änderungen ("Domain Status changed to RedemptionPeriod").

Use Case: Account Scoring & Priorisierung

Vertriebsteams ertrinken in Leads. Data Science Teams bauen Scoring-Modelle. Domain-Attribute haben oft die höchste "Predictive Power".

Ein SaaS-Unternehmen, das Cloud-Security verkauft, filtert Leads danach, wer einen MX-Record bei Google Workspace vs. einem lokalen Hoster hat. Google-Workspace-Nutzer sind "Cloud Native" und haben eine 3x höhere Conversion Rate. Dieses Attribut kommt direkt aus der EDI Data API.

Data Cleanliness & Matching

Das größte Problem im Data Engineering ist das Entity Resolution ("Match & Merge"). Ist die "SAP Systems Inc." dieselbe Firma wie "SAP Deutschland"? Die Domain `sap.com` ist der ultimative Unique Identifier. Wir normalisieren Whois-Daten ("SAP AG" vs "SAP A.G.") und helfen so, Ihre Datenbanken sauber zu halten (Deduplizierung).

Schema & Standards

Wir halten uns an offene Standards für Interoperabilität.

  • ISO 8601 für alle Zeitstempel.
  • ISO 3166 für Ländercodes.
  • UTF-8 für alle Strings (Full Unicode Support).

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