Alternative Data für VCs: Der komplette Guide zu Datenquellen für Deal Sourcing, Due Diligence & Portfolio Monitoring
TL/DR
Alternative Data bezeichnet nicht-traditionelle Datenquellen jenseits von Pitch Decks und Finanzberichten. Für Venture Capital bedeutet das: Mobile App Downloads, Hiring-Signale, Web Traffic, GitHub-Aktivität, Transaktionsdaten und Patent-Filings. Diese Quellen ermöglichen es VCs, Deals früher zu entdecken, Founder-Claims unabhängig zu validieren und Portfolio-Unternehmen in Echtzeit zu monitoren. Der Markt umfasst über 100 spezialisierte Anbieter – von Apptopia für App-Intelligence bis Revelio Labs für Workforce-Daten.
Inhalt
- Was ist Alternative Data für VCs?
- Warum Alternative Data für Venture Capital unverzichtbar wird
- Die Taxonomie: 12 Kategorien von Alternative Data
- Use Cases nach Investment-Stage
- Use Cases nach Funktion
- So evaluieren Sie Alternative Data Anbieter
- Der Alternative Data Stack: Starter bis Enterprise
- Herausforderungen und Grenzen
- Die Zukunft: KI-Agenten und Echtzeit-Signale
- Häufig gestellte Fragen
Was ist Alternative Data für VCs?
Alternative Data bezeichnet alle Informationsquellen, die über klassische Finanzdaten und Pitch-Materialien hinausgehen. Der Begriff stammt ursprünglich aus dem Hedgefonds-Bereich, wo Satellite Imagery und Kreditkartendaten bereits seit Jahren für Trading-Entscheidungen genutzt werden.
Für Venture Capital bedeutet Alternative Data konkret:
| Traditionelle Quellen | Alternative Data Quellen |
|---|---|
| Pitch Decks | App Store Downloads |
| Financial Statements | Web Traffic Trends |
| Founder-Interviews | Hiring-Velocity auf LinkedIn |
| Referenzen | GitHub Commit-Frequenz |
| Crunchbase/PitchBook | Patent-Filings |
Der entscheidende Unterschied: Alternative Data liefert unabhängige, oft Echtzeit-Signale, die Founder-Aussagen validieren oder widerlegen können.
Praxis-Beispiel: Ein Founder behauptet "explosives Wachstum". Traditionell verlassen Sie sich auf sein Wort und vielleicht einen Screenshot. Mit Alternative Data prüfen Sie: Steigt der Web Traffic auf SimilarWeb? Wächst das Team laut LinkedIn? Erhöhen sich die App-Downloads bei Sensor Tower?
Warum Alternative Data für Venture Capital unverzichtbar wird
Das Problem ist offensichtlich: Jeder VC sieht dieselben Deals auf Crunchbase und PitchBook. Die Datenbanken sind wertvoll, aber sie bieten keinen Informationsvorsprung mehr.
Die drei Kernvorteile von Alternative Data
- Frühere Deal-Erkennung: Hiring-Surges und GitHub-Traction signalisieren Wachstum, bevor ein Startup fundraist
- Unabhängige Validierung: Cross-Reference von Founder-Claims mit harten Daten
- Kontinuierliches Portfolio-Monitoring: Echtzeit-Alerts statt Quarterly Updates
Eine aktuelle Studie zeigt: LLM-gestützte Systeme können Startup-Screening bis zu 537-mal schneller durchführen als menschliche Analysten – bei gleichzeitig höherer Präzision in der Kategorisierung [11]. Alternative Data ist der Treibstoff für diese Systeme.
Die Entwicklung folgt einem klaren Pattern: Was bei Hedgefonds vor 10 Jahren begann, ist heute Standard im Growth Equity und wird in den nächsten Jahren auch bei Seed-Investoren zur Baseline.
Die Taxonomie: 12 Kategorien von Alternative Data
1. Mobile App Intelligence
| Anbieter | Fokus | Typische Metriken |
|---|---|---|
| Apptopia | Mobile App Data | Downloads, DAU/MAU, Retention |
| Sensor Tower | App Store Intelligence | Rankings, Revenue Estimates |
| 42matters | Mobile App Intelligence | SDK-Nutzung, App Metadata |
| Appfigures | App Analytics | Reviews, Ratings Trends |
| AppTweak | ASO für Apps & Games | Keyword Rankings |
| App Radar | App Store Optimization | Visibility Scores |
| Priori Data | Mobile Data Intelligence | Competitor Benchmarking |
| Mighty Signal | SDK Intelligence | Tech Stack in Apps |
Use Case: Erkennen Sie Consumer-App-Startups mit Hockey-Stick-Downloads, bevor sie ihre Series A ankündigen.
2. Web Traffic & SEO Intelligence
| Anbieter | Fokus |
|---|---|
| SimilarWeb | Web Analytics, Traffic Sources |
| Semrush | SEO, Online Marketing Data |
| ReviewBolt | Website Performance Data |
Use Case: Validieren Sie "wir wachsen schnell" mit tatsächlichen Traffic-Trends. Ein plötzlicher Traffic-Einbruch kann auf Produkt- oder Churn-Probleme hinweisen.
3. Tech Stack & Produkt-Intelligence
| Anbieter | Fokus |
|---|---|
| BuiltWith | Website Tech Stack |
| HG Insights | Product/Tech Stack Data |
| G2 Stack | Company Tech Stack |
| Datanyze | Technology Choices & Buying Signals |
| Aberdeen | Tech Spend Data |
Use Case: Identifizieren Sie, welche Unternehmen bestimmte Software-Kategorien nutzen – ideale Leads für B2B-Software-Startups in Ihrem Portfolio.
4. Talent & Workforce Intelligence
| Anbieter | Fokus |
|---|---|
| Revelio Labs | Workforce Intelligence |
| Coresignal | People & Company Data |
| Crustdata | Job Listing Data |
| Aura (Bain) | Talent Data Time-Series |
| Morphais | Talent & Company Data |
| The Org | Org Charts |
| Figures | Compensation Data |
| HelloSky | AI Talent Platform |
| Juicebox | AI Talent Sourcing |
| Prog.ai | Developer Skills Profiling |
Use Case: Hiring-Velocity ist einer der stärksten Leading Indicators für Startup-Wachstum. Wenn ein Startup aggressiv Sales-Reps einstellt, bereitet es sich auf Skalierung vor.
Red Flag: Ein Startup claimed Product-Market Fit, aber die Hiring-Daten zeigen: Die Engineering-Abteilung schrumpft, während Marketing wächst. Das deutet auf ein Produkt-Problem hin, das durch Marketing übertüncht werden soll.
5. LinkedIn & Social Data
| Anbieter | Fokus |
|---|---|
| Proxycurl | LinkedIn Data API |
| Dux-Soup | LinkedIn Automation/Data |
Use Case: Founder Background Checks, Team-Wachstum über Zeit, Talent-Flows zwischen Unternehmen.
6. Transaction & Consumer Data
| Anbieter | Fokus |
|---|---|
| Second Measure | Transaction Data |
| Consumer Edge | Consumer Transaction Data |
| Enigma | Merchant Transaction Signals |
| Grips Intelligence | eCommerce Transaction Data |
| Qentnis | European Consumer Transactions |
| Spade | Real-time Merchant Intelligence |
| Charm | DTC Brand Insights |
Use Case: Revenue-Validierung ohne auf Founder-Aussagen angewiesen zu sein. Besonders wertvoll für Consumer und DTC-Investments.
7. Developer & Code Activity
| Anbieter | Fokus |
|---|---|
| GitHub | Code Repositories |
| Githope | GitHub Repo Analytics |
Use Case: Open-Source-Traction ist ein starkes Signal für Developer Tools. Star-Velocity, Contributor-Wachstum und Issue-Response-Time zeigen Engineering-Qualität.
8. IP & Patent Intelligence
| Anbieter | Fokus |
|---|---|
| Patsnap | IP & R&D Intelligence |
| IPqwery | Patent & Trademark Data |
| Quant IP | IP Dataset |
| Orbis IP (BvD) | Patent Data |
Use Case: Defensibility Assessment bei Deep Tech und Biotech. Wer hat die Patente? Gibt es Freedom-to-Operate-Risiken? Mehr dazu in unserem Guide zur Patentrecherche Software.
9. Company Intelligence & Firmographics
| Anbieter | Fokus |
|---|---|
| Harmonic | Alternative Company Data |
| PredictLeads | Company Intelligence |
| Fintent | Private Company Data |
| DueDil | UK/Ireland Private Companies |
| Delphai | B2B Company Search |
| Contora | Online Activity Data |
| Thinknum | Alternative Data (Multi-Source) |
| Dataprovider | Internet → Structured Database |
10. Deal Sourcing & Investor Data
| Anbieter | Fokus |
|---|---|
| Doriot AI | Investor Data |
| Techtrust | Deal Sourcing Platform |
| Gravity | Funding Data |
| Two Tensor | Intent Data for Deals |
| Alternatives PE | Australian/SEA Regulatory Filings |
| Whisper AI | Alternative Signals |
11. Startup Discovery & Scouting
| Anbieter | Fokus |
|---|---|
| Startup Detector | German Company Data |
| Startup Radar | Websites & Platforms |
| Innospot | Startup Scouting Software |
| Net0 / Netzero Insights | Climate Startup Database |
| Sightline Climate | Climate Deals/Investors |
| Gosset | Biotech Intelligence |
12. SaaS Metrics & Software Reviews
| Anbieter | Fokus |
|---|---|
| Baremetrics | SaaS Metrics & Analytics |
| Latka | SaaS Metrics Database |
| Capterra | Software Comparison |
| TrustRadius | Software Reviews |
| G2 | Product Reviews & Intent |
| Bombora | Interest/Intent Signals |
Use Case: NPS-Proxies und Kundenzufriedenheit ohne direkte Kundenreferenzen. Review-Sentiment zeigt Product-Market Fit.
Sehen Sie hier wie Sie diese Datenquellen mit Researchly analysieren.
Use Cases nach Investment-Stage
Early Stage (Pre-Seed / Seed)
Ziel: Startups entdecken, bevor sie fundraisen.
| Signal | Anbieter | Was es zeigt |
|---|---|---|
| GitHub Star Velocity | Githope | Developer Interest an Open-Source-Projekten |
| Product Hunt Launches | Manual / Scraper | Consumer Interest |
| Founder Team Formation | The Org, LinkedIn | Stealth-Mode-Startups |
| First Hires | Crustdata | Company officially "starting" |
Key Providers: Harmonic, Startup Radar, Startup Detector, GitHub
Growth Stage (Series A-C)
Ziel: Traction unabhängig validieren.
| Signal | Anbieter | Was es zeigt |
|---|---|---|
| Transaction Data | Second Measure | Revenue-Proxy |
| Hiring Velocity | Revelio Labs | Growth vs. Churn |
| App Downloads | Sensor Tower | Consumer Adoption |
| Web Traffic | SimilarWeb | B2B Demand |
Key Providers: Second Measure, Revelio Labs, Sensor Tower, SimilarWeb
Late Stage / Pre-IPO
Ziel: Benchmarking gegen Public Comps, Market Share Analysis.
| Signal | Anbieter | Was es zeigt |
|---|---|---|
| Customer Sentiment | G2, TrustRadius | NPS-Proxy |
| Market Share Shifts | Thinknum | Competitive Positioning |
| Enterprise Adoption | HG Insights | Tech Stack Penetration |
Use Cases nach Funktion
| Funktion | Alternative Data Anwendung | Beispiel-Provider |
|---|---|---|
| Deal Sourcing | Breakout-Companies via Hiring Surges, App Traction, GitHub Stars identifizieren | Harmonic, Crustdata, Apptopia |
| Due Diligence | Founder-Claims gegen Traffic, Reviews, Job Posts validieren | SimilarWeb, G2, Revelio Labs |
| Portfolio Monitoring | Alerts für Traffic-Drops, negative Reviews, Key Employee Departures | Thinknum, Bombora |
| Market Mapping | Landscape Views via Tech Stack, Patent, Funding Data | BuiltWith, Patsnap |
| Exit Preparation | Third-Party Data für Acquisition/IPO Narratives | Second Measure, Consumer Edge |
Für einen Deep-Dive in KI-gestütztes Deal Sourcing empfehle ich unseren Guide: KI im Deal Sourcing: Wie AI Agents das VC Screening 537x beschleunigen.
So evaluieren Sie Alternative Data Anbieter
Nicht jeder Provider passt zu jedem Fund. Hier die kritischen Evaluationskriterien:
Checkliste für Provider-Evaluation
| Kriterium | Fragen | Warnsignale |
|---|---|---|
| Coverage | Geografische und Sektor-Breite? | Nur US-Fokus bei DACH-Investments |
| Freshness | Update-Frequenz (Echtzeit vs. monatlich)? | "Quarterly Updates" bei schnelllebigen Märkten |
| Accuracy | Methodologie transparent? Validierung möglich? | Black Box ohne Quellenangabe |
| Accessibility | API vs. Dashboard? Integration möglich? | Nur manueller CSV-Export |
| Pricing | Subscription-Tiers? Data Licensing Terms? | Intransparente "Contact Sales" ohne Ballpark |
| Compliance | GDPR-konform? Ethische Datenquellen? | Scraping ohne Rechtsgrundlage |
Pro-Tipp: Triangulieren Sie immer. Nutzen Sie mindestens zwei unabhängige Quellen, um Signale zu validieren. Ein einzelner Datenpunkt ist kein Signal – ein Muster über mehrere Quellen schon.
Der Alternative Data Stack: Starter bis Enterprise
Starter Stack (< €5.000/Jahr)
Für: Angels, Scouts, kleine Micro-VCs
| Tool | Kosten | Zweck |
|---|---|---|
| Google Alerts | Kostenlos | News Monitoring |
| LinkedIn (Manual) | Kostenlos | Team & Hiring Tracking |
| Product Hunt | Kostenlos | Launch Monitoring |
| GitHub Trending | Kostenlos | Open-Source Traction |
| Crunchbase (Free Tier) | Kostenlos | Baseline Company Data |
| SimilarWeb (Free) | Kostenlos | Basic Traffic Checks |
Intermediate Stack (€5.000 – €25.000/Jahr)
Für: Seed-Fonds, Corporate Venture Arms
| Tool | Ballpark-Kosten | Zweck |
|---|---|---|
| SimilarWeb Pro | ~€5.000/Jahr | Web Traffic Deep-Dives |
| BuiltWith | ~€3.000/Jahr | Tech Stack Analysis |
| Crustdata oder Coresignal | ~€10.000/Jahr | Hiring Signals |
| Sensor Tower oder Apptopia | ~€12.000/Jahr | App Intelligence |
Advanced Stack (€50.000+/Jahr)
Für: Series A+ Fonds, Growth Equity
| Tool | Ballpark-Kosten | Zweck |
|---|---|---|
| Revelio Labs | €30.000+/Jahr | Workforce Intelligence |
| Second Measure | €50.000+/Jahr | Transaction Data |
| Harmonic | €20.000+/Jahr | Early-Stage Signals |
| Multiple Intent Providers | Variabel | Buying Signals |
| Custom Data Pipelines | Engineering Cost | Proprietary Signals |
Herausforderungen und Grenzen
Alternative Data ist kein Silver Bullet. Hier die häufigsten Fallstricke:
1. Signal vs. Noise
Mehr Daten bedeutet nicht automatisch bessere Entscheidungen. Das Risiko: Analysis Paralysis oder Over-Indexing auf einen einzelnen Datenpunkt.
2. False Positives
- Ein Hiring Surge kann Replacement sein, nicht Wachstum
- App Download Spikes können durch Performance Marketing erkauft sein
- Web Traffic kann von bots stammen
3. Data Decay
Startups ändern sich schnell. Daten, die 3 Monate alt sind, können komplett irreführend sein. Lösung: Priorisieren Sie Provider mit hoher Update-Frequenz.
4. Kosten
Enterprise-Pricing kann prohibitiv sein. Ein vollständiger Stack kostet leicht €100.000+/Jahr – für kleinere Fonds oft nicht tragbar.
5. Over-Reliance
Alternative Data ergänzt menschliches Urteilsvermögen, es ersetzt es nicht. Die besten Investments basieren auf Founder-Beziehungen und Deep Market Insight – Daten validieren diese Thesen.
6. Privacy & Ethics
Einige Scraping-Praktiken bewegen sich in rechtlichen Grauzonen. GDPR-Compliance ist ein Must – prüfen Sie Ihre Provider sorgfältig.
So erhalten Sie Alternative Data: Build vs. Buy
Option 1: Öffentliche Quellen selbst scrapen
Viele Alternative Data Quellen basieren auf öffentlich zugänglichen Informationen: LinkedIn-Profile, GitHub-Repositories, App Store Rankings, Stellenanzeigen, Unternehmenswebseiten. Theoretisch können Sie diese Daten selbst extrahieren.
Die gängigen technischen Ansätze:
| Methode | Komplexität | Einsatzbereich |
|---|---|---|
| Selenium / Playwright | Mittel | JavaScript-lastige Seiten, Login-Flows |
| Scrapy (Python) | Mittel-Hoch | Große Crawling-Projekte mit Pipeline |
| BeautifulSoup / Requests | Niedrig | Einfache statische Seiten |
| No-Code Tools (Phantombuster, Apify) | Niedrig | Schnelle Prototypen, LinkedIn-Automation |
Der Code ist nicht das Problem. ChatGPT oder Claude schreiben Ihnen in Minuten einen funktionierenden Scraper. Die eigentlichen Herausforderungen liegen woanders:
- Proxy-Management: Websites erkennen und blockieren Scraping-Versuche. Sie benötigen rotierende Proxies, residential IPs und IP-Warming-Strategien.
- Rate Limiting: Zu aggressive Requests führen zu Bans. Sie müssen Crawling-Limits respektieren und Backoff-Logik implementieren.
- HTML-Strukturänderungen: Websites ändern ihre DOM-Struktur ohne Vorwarnung. Ihr Scraper, der gestern lief, ist heute broken.
- Authentifizierung: LinkedIn, Crunchbase und Co. setzen Login-Walls und Captchas ein.
Option 2: KI-gestützte Scraping-Tools
Neuere Tools wie Firecrawl, Crawl4AI oder Jina Reader versprechen, diese Probleme zu lösen. Sie nutzen LLMs, um Seitenstrukturen "on the fly" zu verstehen – ohne hartkodierte CSS-Selektoren.
Die Realität:
- Kosten: LLM-basiertes Parsing ist teuer. Pro 1.000 Seiten zahlen Sie schnell zweistellige Euro-Beträge.
- Zuverlässigkeit: Die Extraktion ist "gut genug" für Prototypen, aber für produktionskritische Pipelines fehlt Konsistenz.
- Wartung: Sie haben das HTML-Problem gelöst, aber dafür neue Abhängigkeiten (API-Limits, Modell-Updates).
Das eigentliche Problem: Von Rohdaten zu Entscheidungen
Selbst wenn Sie Daten erfolgreich erfassen, ist der Weg zur nutzbaren Information noch weit:
| Schritt | Problem | Beispiel |
|---|---|---|
| Datenbereinigung | Duplikate, fehlende Werte, Formatierungsfehler | "Stripe Inc.", "Stripe, Inc." und "Stripe" sind dasselbe Unternehmen |
| Normalisierung | Unterschiedliche Quellen nutzen unterschiedliche Schemata | LinkedIn nennt es "Software Development", Crunchbase "Developer Tools" |
| Entity Resolution | Ist "Apple" in Ihrer Hiring-Datenbank dasselbe wie in Ihrer Patent-Datenbank? | Disambiguation zwischen Mercury (Fintech) und Mercury (Space) |
| Integration | Disconnected Data Silos verhindern holistische Sicht | App-Downloads in Tool A, Hiring in Tool B, CRM in Tool C |
Faustregel: Erfahrungsgemäß fließen 60–80% der Zeit eines Datenprojekts in Cleaning und Normalisierung, nicht in Analyse.
Warum "Buy" hier fast immer "Build" schlägt
Aus einer Make-or-Buy-Perspektive lohnt sich der Eigenbau fast nie – besonders nicht für VCs, deren Kernkompetenz Founder-Bewertung ist, nicht IT-Infrastruktur.
Die versteckten Kosten:
- Wartungsaufwand: Jede Strukturänderung erfordert Debugging. LinkedIn ändert sein HTML mehrfach pro Jahr.
- Datenqualität: Rohdaten müssen bereinigt, dedupliziert und normalisiert werden – ein eigenständiges Engineering-Projekt.
- Rechtliche Grauzonen: Aggressive Scraping-Praktiken bewegen sich rechtlich fragwürdig. GDPR-Compliance ist Ihre Verantwortung.
- Opportunitätskosten: Jede Stunde, die Ihr Team mit Scraper-Wartung verbringt, fehlt für Deal-Arbeit.
Die meisten der oben gelisteten Provider (Revelio Labs, Harmonic, Coresignal) haben genau diese Probleme bereits gelöst: eigene Proxy-Netzwerke, dedizierte Teams für Strukturänderungs-Monitoring, Datenqualitäts-Pipelines mit Entity Resolution und Compliance-Frameworks.
Für DIY-Enthusiasten: Startpunkte
Falls Sie dennoch selbst starten möchten:
- Scrapy-Tutorial: docs.scrapy.org für Python-basierte Crawling-Pipelines
- Playwright: Moderner Selenium-Ersatz für Browser-Automation
- Bright Data / Oxylabs: Professionelle Proxy-Netzwerke (kostenpflichtig)
- Apify: No-Code-Scraper mit vorgefertigten "Actors" für LinkedIn, Twitter etc.
- Firecrawl: LLM-gestütztes Scraping (gut für Prototypen)
Die Zukunft: KI-Agenten und Echtzeit-Signale
Der nächste Evolutionsschritt ist bereits in Gang: Autonome KI-Agenten, die nicht nur Daten aggregieren, sondern aktiv nach Investment-Thesen suchen.
Was wir heute sehen
- Natural Language Queries: "Zeige mir alle Climate-Tech-Startups in DACH mit >50% Hiring-Wachstum"
- Multi-Source Triangulation: Automatisches Cross-Referencing über Provider hinweg
- Anomaly Detection: Alerts bei ungewöhnlichen Patterns (plötzlicher Traffic-Spike, Massenabgang im Engineering)
- Echtzeit-Signale: Von monatlichen zu stündlichen Updates
- Proprietäre Daten-Moats: Fonds bauen First-Party Data Assets
- Verticalization: Sektor-spezifische Provider (Climate, Biotech, Fintech) mit tieferem Domain-Wissen
Relevant: Wie KI-Agenten heute schon für Due Diligence eingesetzt werden, beschreiben wir in KI-Agenten im Finanzwesen: Strategien für Automatisierte Due Diligence.
Die Frage ist nicht mehr, ob VCs Alternative Data nutzen – sondern wie systematisch sie es tun.
Fazit
Alternative Data ist in 2026 keine Nice-to-Have mehr, sondern wird zur Baseline für wettbewerbsfähiges Venture Capital. Die Frage ist nicht, ob Sie diese Quellen nutzen – sondern wie systematisch.
Die drei wichtigsten Takeaways:
- Starten Sie fokussiert: Wählen Sie 1-2 Datenquellen, die zu Ihrer Investment-These passen, statt einen teuren Full-Stack aufzubauen
- Triangulieren Sie immer: Ein einzelner Datenpunkt ist Rauschen – Muster über mehrere Quellen sind Signale
- Daten validieren, nicht ersetzen: Alternative Data ergänzt Founder-Relationships und Market Insight, ersetzt sie aber nie
Sie wollen Alternative Data systematisch für Deal Sourcing nutzen?
Das manuelle Durchforsten dutzender Datenquellen kostet Zeit und liefert oft veraltete Signale. Researchly aggregiert Alternative Data – von Hiring-Velocity über Tech-Stack-Analysen bis zu Funding-Signalen – in einem zentralen System. Unsere KI-Agenten überwachen automatisch die Quellen, die für Ihre Investment-These relevant sind, und liefern priorisierte Deal-Listen statt Rohdaten.
14 Tage kostenlos testen – keine Kreditkarte erforderlich.
