Top 10+ DSPM-Anbieter zur Verbesserung der Datensicherheit

Als Experte für Technologie und Informationssicherheit habe ich die Top 10 DSPM-Lösungen ausgewählt, um sensible Daten in IaaS-, SaaS- und DBaaS-Umgebungen zu entdecken, zu klassifizieren und zu schützen. Erfahren Sie über die untenstehenden Links mehr über die Gründe für jede Auswahl:

Sicherheitsfunktionen

Anbieter mit:

• DDR (Data Detection and Response) kann Cloud-Umgebungen überwachen und Daten speichern, um:
  • Sicherheitsereignisse zu vergleichen, die hochriskante sensible Daten enthalten.
  • Risiken basierend auf der Data Security Posture und dem Kontext zu priorisieren.
• Einer hohen Anzahl von Datenklassifikatoren bietet eine breitere Datenkategorisierung (z. B. PII, vertrauliche Daten oder Autorisierungsstufen).
• Petabyte-Scale-Unterstützung speichert und verarbeitet Petabytes an Big Data.

Sicherheits-service-Integrationen

Anbieter mit:

• IAM-Integrationen können Personen & Geräte verifizieren und identifizieren, die versuchen, sich anzumelden oder auf Ressourcen zuzugreifen. Mehr dazu: RBAC
• DLP (Data Loss Prevention) Integrationen können Regeln durchsetzen, um Datenexfiltration zu verhindern.
• UEBA (User and Entity Behavior Analytics) Integrationen können datengesteuerte Erkenntnisse über Benutzer- und Geräteaktivitäten liefern , anstatt sich auf richtlinienbasierte Ansätze zu verlassen.

Abdeckung

Preisgestaltung

Die Anbieter geben an, dass die Preise je nach Anzahl der Datenquellen, Apps und Connectoren, dem Bereitstellungstyp sowie dem Grad der Services und des Supports variieren.

Die Erkenntnisse stammen aus dem AWS Marketplace¹ .

*Eine Dimension (z. B. Varonis für AWS) kann mehrere Funktionen und Mengen enthalten (zum Beispiel kann eine einzelne Dimension fünf Benutzer und 10 GB Speicher repräsentieren).

Überprüfung der Top 10+ DSPM-Anbieter

Anbieter für Data Security Posture Management (DSPM) helfen Unternehmen, indem sie Netzwerksichtbarkeit darüber verschaffen, wo sensible Daten liegen, wer Zugriff darauf hat und wie sie in der Cloud verwendet werden.

Diese Anbieter konzentrieren sich auf die Entdeckung Ihrer Daten, unabhängig davon, ob sie strukturiert oder unstrukturiert sind und ob sie sich in Shadow-Daten-Repositories befinden.

Druva Data Security Cloud ist eine cloud-native Plattform, die für den Datenschutz und das Datenmanagement in Unternehmen entwickelt wurde. Sie bietet Funktionen wie Datensicherung, Wiederherstellung, Archivierung und Governance über verschiedene Umgebungen hinweg, einschließlich Cloud-Anwendungen (Microsoft 365, Google Workspace, Salesforce), Endpunkten (Laptops, mobile Geräte) und virtuellen Maschinen (VMs).

Wie Druva mit sensiblen Daten umgeht:

Druva ermöglicht es Ihnen, sensible Daten mithilfe benutzerdefinierter Regeln oder vordefinierter Compliance-Vorlagen (z. B. HIPAA, PCI) zu definieren. Anschließend scannt es gesicherte Daten auf Endpunkten und in Cloud-Apps, um Richtlinienverstöße zu erkennen. Wenn Probleme gefunden werden, markiert es diese und ermöglicht Maßnahmen wie die Quarantäne oder das Deaktivieren von Wiederherstellungen/Downloads.

Funktionen:

• Automatisierte Backups mit schneller Wiederherstellung
• Archivierung für Compliance
• Malware- und Ransomware-Erkennung
• Data Loss Prevention (DLP)

Vorteile

Effiziente inkrementelle Backups: Erkennt Dateiänderungen und führt inkrementelle Backups durch, was Zeit und Bandbreite spart.

Cloudbasierte Dateiwiederherstellung: Ermöglicht die vollständige Dateiwiederherstellung aus der Cloud im Falle von Laptopverlust oder Diebstahl.

Nachteile

Kein dedizierter „Datenkennzeichnungs“-Service; keine tiefgehenden Funktionen zur Datenentdeckung oder -klassifizierung.

Keine Multi-Cloud-Sichtbarkeit

Sentra ist eine Cloud Data Security Posture Management (DSPM) Lösung. Sie wird häufig in den Bereichen Finanzdienstleistungen, Gesundheitswesen, Einzelhandel und Logistik eingesetzt. Mit Sentra können SecOps 20 vordefinierte oder benutzerdefinierte Integrationen nutzen, um die Datensicherheit zu erhöhen (z. B. Datadog für Enterprise-Monitoring, Trellix für Data Loss Prevention).

Organisationen können Sentra nutzen, um:

• Ihre sensiblen Daten zu schützen
  
  • Personenbezogene Daten, die unter globale Datenschutzbestimmungen (DSGVO, HIPAA, PCI und NIST) fallen, erfordern Schutz, einschließlich PII, PCI und PHI.
  • Proprietäre Daten wie Kundendaten, HR-Daten oder geistiges Eigentum.
    
• Automatisierte Datenentdeckung und -klassifizierung zu nutzen, um wertvolle Erkenntnisse aus Daten im Petabyte-Maßstab zu gewinnen.

• Eine Data Access Governance (DAG) zu etablieren, um übermäßige Berechtigungen und unbefugten Zugriff zu verwalten. Mehr dazu: RBAC.

Sentra bietet eine breite Abdeckung für IaaS, PaaS, SaaS und On-Premises-Einstellungen. Dies ermöglicht es Sicherheits- und IT-Teams, Zugriff auf ihre Daten-Repositories zu erhalten, Shadow-Daten zu reduzieren und Compliance sicherzustellen.

Microsoft-Ökosystem:

• Cloud-Services: Azure
• Kollaborations-Tools: Microsoft 365, Teams
• Dateispeicherung: OneDrive, SharePoint

Amazon AWS-Ökosystem

• Cloud-Services: Amazon AWS, EC2
• Speicherlösungen: S3

Google-Ökosystem

• Cloud-Services: Google Cloud Storage
• Datenbanklösungen: BigQuery, Cloud Bigtable, Cloud SQL, Cloud Spanner
• Datenverarbeitung: Dataflow

Data Warehousing und Analytics:

• Data Warehouses: Snowflake, Databricks, Amazon Redshift
• NoSQL-Datenbank: MongoDB Atlas

Die Varonis Data Security (DSPM) Plattform identifiziert Insider-Bedrohungen und Cyberangriffe durch die Analyse von Daten, Kontoaktivitäten und Benutzerverhalten. Varonis Data Security (DSPM) identifiziert, wo sensible Daten konzentriert sind, und korrigiert automatisch eine Überexposition, sodass Benutzer mit den geringstmöglichen Berechtigungen ohne manuelles Eingreifen agieren können.

Funktionen:

• Datenentdeckung und -klassifizierung: Kontinuierliche Suche in Cloud- und On-Premise-Datenspeichern mithilfe integrierter und benutzerdefinierter Klassifikatoren. Die Lösung zeigt Details zur Datenexposition an, sodass Benutzer die Bereinigung risikobehafteter sensibler Daten priorisieren können.
• Access Intelligence: Erhalten Sie ein Echtzeit-visuelles Bild davon, wer Zugriff auf sensible Daten hat. Bestimmen Sie den Einflussradius eines Benutzers basierend auf seinen Zugriffsberechtigungen.

Integrationen: Salesforce, GitHub, Zoom, Active Directory, Azure AD, Nasuni, NetApp, IBM QRadar, Panzura, NETGEAR, Splunk, CorteXSOAR, CyberArk.

Bereitstellung: Cloud, On-Premise Windows, On-Premise Linux, Red Hat Enterprise Linux, Oracle Solaris.

Vorteile

DSPM: Einige Kunden schätzen, dass die Plattform schnell Informationen über große Datensätze liefern kann, einschließlich wichtiger Klassifizierungen, um die Sicherheitslage der Umgebung zu bewerten.

Transparentes Datenfluss-Reporting: Einige IT-Spezialisten kommen zu dem Schluss, dass die Plattform ein transparentes Berichtssystem bietet, das es Benutzern ermöglicht, Datenflüsse in einer einzigen Ansicht zu konsolidieren.

Nachteile

Träges Datenmanagement: Einige Benutzer berichten, dass die Software langsam ist, insbesondere beim Abrufen von Daten und deren Laden in das Management-Panel.

Komplexe Nutzung: Einige Bewertungen heben hervor, dass das Produkt komplex in der Anwendung ist.

Prisma Cloud (DSPM) ermöglicht es Unternehmen, Funktionen zur Datenentdeckung, Kategorisierung und Überwachung zu nutzen. Prisma Cloud (DSPM) bietet eine Datenschutz- und Compliance-Übersicht, indem es identifiziert, wie sensible Daten über Ihre Cloud-Umgebungen hinweg kopiert oder konsumiert werden. Mit Prisma Cloud (DSPM) können Administratoren analysieren, wie regulierte Daten über verschiedene Cloud-Services bewegt werden.

Funktionen:

• Automatische Datenklassifizierung: Nutzen Sie über 100 vordefinierte Klassifikatoren, um personenbezogene Daten (PII), Finanzinformationen, Gesundheitsakten, Entwickler-Secrets und compliance-relevante Daten zu erkennen, anzupassen und zu erstellen. 
• Malware-Prävention: Prisma Cloud DSPM erkennt Malware durch automatisiertes Scannen von Cloud-Speicherdaten.

Integrationen: Splunk, Tenable, Webhook, Qualys, ServiceNow, PagerDuty, Okta, Jira.

Bereitstellung: Cloud, SaaS, Web-basiert.

Vorteile

DSPM: Benutzer berichten, dass die Fähigkeit von Prisma Cloud (DSPM), die Lage von Cloud-Konten über Plattformen hinweg zu visualisieren, für den täglichen Betrieb äußerst wertvoll ist.

Erstellung von Regeln: Einige Benutzer erwähnen, dass die Einrichtung von Regeln einfach ist.

Nachteile

Performance beim Cloud-Scanning: Einige Kritiker merken an, dass das Scannen großer Cloud-Systeme langsam sein kann.

Interne Dokumentation: Einige IT-Benutzer behaupten, dass das Verständnis der Dokumentation erhebliche Zeit und Mühe kostet.

Securiti von Veeam (DSPM) ermöglicht es Unternehmen, Shadow- und cloud-native Datenressourcen über mehr als 200 Plattformen hinweg zu entdecken. Es ist Teil von Veeam, und die kombinierte Plattform liefert integrierte AI-Risikofunktionen über Agent Commander² . Securiti (DSPM) hat zahlreiche Branchen- und Analystenauszeichnungen erhalten, darunter „Cool Vendor in Data Security“ von Gartner und „Privacy Management Wave Leader“ von Forrester. Das Securiti (DSPM) Data Command Center hilft Unternehmen bei Folgendem:

• Klassifizierung sensibler Daten in großem Maßstab, einschließlich strukturierter und unstrukturierter Daten.
• Nutzung von über 700 vordefinierten Kriterien und sensiblen Daten, um Fehlkonfigurationen zu priorisieren und zu reduzieren.

Funktionen:

• Daten-Streaming: Kontrolle über sensible Daten, während sie durch Cloud-Streaming-Systeme fließen, einschließlich Confluent, Kafka, Amazon Kinesis und GCP PubSub. 
• Datenschutz-Graph: Verfolgung der Daten einer Person über einen People Data Graph.

Integrationen: AWS, Microsoft 365, Salesforce, WorkDay, GCP, Intercom, Oracle, MongoDB, IBM, Asana Premium, Presto, Okta, Drift.

Bereitstellung: Cloud, On-Premises Windows, On-Premises Linux.

Vorteile

Datenscan: IT-Benutzer geben an, dass das Produkt mit mehreren Datenquellen verbunden werden und diese scannen kann. Die Visualisierungen sind einfach zu verstehen.

Bereitstellung: Sicherheitsmanager merken an, dass sie innerhalb weniger Tage Tausende von strukturierten und unstrukturierten Daten-Repositories in Public-Cloud-Umgebungen bereitgestellt haben.

Nachteile

Scannen unstrukturierter Datenspeicher: Technische Manager sagen, dass das Scannen dieser Datenspeicher verbessert werden muss. Die Software könnte beim Scannen nicht erkannter Dateitypen oder großer Datenspeicher (z. B. S3-Buckets) effektiver sein.

Datenscan-Ergebnisse: Benutzer erwarten bei jedem Scan inkrementelle Änderungen zu sehen, nicht die vollständigen Ergebnisse.

Cyera (DSPM) ist eine KI-gestützte Plattform, die Daten über die Datenlandschaft Ihres Unternehmens hinweg entdeckt, analysiert und kategorisiert.

Cyera kündigte die vollständige Integration seines Identity-Centric DSPM-Moduls an, das nun die Datensensibilität direkt mit spezifischen Benutzerverhaltensmustern verknüpft, um den Data Blast Radius vorherzusagen.³

Am 26. Februar 2026 machte Cyera DSPM über einen neuen erweiterten Plan für den AWS Security Hub verfügbar, und am 24. März 2026 kündigte der Anbieter Browser Shield für AI, Data Lineage für Dateien und Cyera MCP an, um Sicherheitslücken bei der AI-Adoption zu schließen.⁴

Funktionen:

• Data Detection and Response (DDR): Erhalten Sie Warnmeldungen, wenn Daten unsachgemäß verschoben, verwendet oder lokalisiert werden.
• Data Access Governance (DAG): Setzen Sie Datenzugriffsrichtlinien mit benutzerdefinierten Kontrollen darüber durch, welche Identitäten Zugriff auf bestimmte Daten haben.

Integrationen: Google Cloud Platform, Slack, AWS, Bitbucket, Splunk APM, ServiceNow, Collibra, IBM Security QRadar SIEM, Oracle Cloud Infrastructure, Wiz.

Bereitstellung: Cloud, SaaS, Web-basiert.

Vorteile

Datenmanagement: Cybersicherheitsberater argumentieren, dass die wertvollsten Funktionen die Datenentdeckung, Datenkategorisierung und das Data Security Posture Management (DSPM) sind.

Datenabgleich: Benutzer berichten, dass Cyera (DSPM) große, komplexe Datensätze abgleichen und identifizieren kann, einschließlich kanadenspezifischer Gesundheitsdaten, US-Patientendaten und anderer gemischter Geschäftsdaten von über 17 Unternehmen.

Nachteile

On-Premises-Abdeckung: Benutzer glauben, dass die Lösung ihre Datensicherheitsdienste auf On-Premises-Umgebungen ausweiten könnte.

Reporting: Einige Benutzer beschweren sich, dass das Reporting noch in den Anfängen steckt und es nicht genügend hilfreiche Dashboarding/KPI-Informationen gibt.

OneTrust Privacy & Data Governance Cloud (DSPM) hilft Unternehmen, Daten und ihre Sicherheitslage kontinuierlich zu analysieren, um sicherzustellen, dass die Datenlage nach Datentyp und Standort verstanden wird. 

Funktionen:

• Datenscan und Mapping: Anwendung von Scanning und Datenmapping, um Änderungen zu überwachen und Datenbewegungen zu erkennen.
• Datenentdeckung: Identifizierung unbekannter Daten und Feststellung, ob diese sensibel sind oder ein Datensicherheitsrisiko darstellen.
• Datenminimierung: Identifizierung und Eliminierung redundanter, veralteter und trivialer Daten.

Integrationen: ALTR, Amazon Athena, Amazon DynamoDB, Apache Hive, Apache Kafka, Auth0, Broadcom, HubSpot, Google Cloud Platform, IBM Security, MongoDB, Okta.

Bereitstellung: Cloud, On-Premises Windows, On-Premises Linux.

Vorteile

Anpassbare DSPM-Verfahren: IT-Direktoren loben anpassbare DSPM-Verfahren, die mit den Datenschutz- und Regulierungsstandards unserer Organisation für die Verwaltung von Datenressourcen übereinstimmen.

Datenfluss-Audits: Kunden berichten, dass das Produkt eine umfassende Audit-Datenbank für Datenflüsse führt, was die Festlegung von Datenmanagement-Richtlinien erleichtert.

Nachteile

Integrationen: Einige Softwareingenieure berichten, dass die Integration der Plattform in bestehende Systeme komplex sein kann und Zeit und Mühe erfordert, um sie effektiv zu erforschen und auszuführen.

Navigation in Workflows: Einige Rezensenten berichten, dass die Navigation des Produkts nicht intuitiv ist und es Zeit braucht, den Ablauf zu verstehen.

Mit Symmetry DataGuard können Unternehmen Funktionen zur Datenentdeckung, Kategorisierung und zum Schutz bereitstellen, um Netzwerksichtbarkeit über die Datenrisikolage ihrer Organisation zu gewinnen.

Unternehmen können über Symmetry DataGuard (DSPM) auch Zugriffskontrollen, Überwachung und Automatisierungsfunktionen implementieren, um das Risiko zu mindern, das durch häufige Sicherheitsereignisse entsteht.

Integrationen:

Funktionen:

• Data Detection and Response: Überwachung unerwarteter Datenzugriffsmuster.
• Zugriffskontrollen: Verwaltung von Datenkarten mithilfe von rollenbasierter Zugriffskontrolle (RBAC) oder obligatorischer Zugriffskontrolle (MAC).

Integrationen: Asana, Azure, IBM Radar, Splunk, Elastic, OneDrive, AWS und Google Cloud Platforms.

Bereitstellung: Cloud, On-Premise Windows, On-Premise Linux, Air-Gapped (Bereitstellung der Software durch physische Isolierung eines sicheren Computernetzwerks).

Vorteile

Datenklassifizierung: CISOs merken an, dass Symmetry DataGuard (DSPM) eine breite Palette von sensiblen Datentypen unterstützt.

Datensichtbarkeit: Kunden äußern, dass Symmetry Data Guard (DSPM) klare Einblicke gibt, wo sensible Daten liegen, wer darauf zugreifen kann und wie sie verwendet werden.

Nachteile

Performance: Einige Bewertungen merken an, dass Symmetry DataGuard (DSPM) Latenzen einführt, die eine zusätzliche Belastung für Ihre Datenbank und Ihr System darstellen können.

Integrationen: Einige Benutzer berichten von einer begrenzten Unterstützung für Integrationen, einschließlich Azure.

Die Dig Security Platform von Prisma Cloud, die 2023 von Palo Alto Networks erworben wurde, priorisiert Datenrisiken, analysiert Datenflüsse und visualisiert die Access Governance, um die Data Security Posture über jede Cloud hinweg zu verwalten.

Funktionen:

• Microsoft 365 Datensicherheit: Gewinnen Sie Transparenz darüber, wo sensible Daten gespeichert sind, wie sie klassifiziert werden und wer über mehrere OneDrive-Konten und SharePoint-Sites hinweg Zugriff darauf hat.
  • Prüfen Sie die Kategorisierungs- und Verschlüsselungsmethode Ihrer Organisation.
  • Verbinden Sie sich mit Azure Information Protection, um falsch gekennzeichnete Dateien zu entdecken.

• Dateifreigabe-Scanning: Scannen und klassifizieren Sie Dokumente in Ihren On-Premises-Dateifreigaben, um Einblicke in die Ordnerstruktur zu gewinnen.
  • Kontextualisieren und priorisieren Sie Datenrisiken, die in Millionen von unstrukturierten Dokumenten verborgen sind.
  • Bilden Sie Benutzerberechtigungen ab und erklären Sie, wer auf was zugreifen darf.

Integrationen: AWS, Azure, Google Cloud Platform, Oracle Cloud und Snowflake.

Bereitstellung: Cloud-native.

Vorteile 

Datenentdeckung: Benutzer argumentieren, dass das Produkt die Notwendigkeit mühsamer Suchen nach Datenressourcen eliminiert und cloud-native Flexibilität bietet.

Bedrohungserkennung: Audit-Manager betonen, dass die Funktionen zur Bedrohungserkennung einen starken Schutz gegen Cybersicherheitsbedrohungen bieten.

Nachteile

Datenquellen-Connectoren: Rezensenten erwarten mehr Datenquellen-Connectoren für die Datenentdeckung und -klassifizierung (z. B. Amazon FSx, Amazon EFS).

Unterstützung für On-Premises-Datenserver: Einige Kunden berichten von fehlender Unterstützung für lokale Datenspeicher, wie z. B. On-Premises- Server.

Laminar by Rubrik liefert DSPM-Lösungen, indem es die Datensichtbarkeit und -kontrolle verbessert, um das Risiko von Datenexfiltration zu verringern und die Auswirkungen von Cyberangriffen zu mildern.

Funktionen:

• Daten-Geolocation-Mapping: Gewinnen Sie Sichtbarkeit über die Geolocation von Datenspeichern und die Datenmobilität zwischen Cloud-Umgebungen und Geografien.
• Datenzentrierte Netzwerksegmentierung: Erhalten Sie Benachrichtigungen, wenn ein Benutzer sensible oder eingeschränkte Daten in nicht vertrauenswürdige oder nicht autorisierte Umgebungen einfügt, und löschen Sie entweder die Daten aus dem Segment oder autorisieren Sie die neue Umgebung.

Integrationen: Microsoft 365, Microsoft SQL Server, NetApp, Microsoft Azure, AWS, SAP HANA, Zscaler.

Bereitstellung: Cloud, On-Premises Windows, On-Premises Linux.

Vorteile

Datenentdeckung und -klassifizierung: Ein IT-Spezialist lobte die Funktionen zur Datenentdeckung und -klassifizierung von Laminar und gab an, dass das Produkt die sensiblen Daten seines Unternehmens genau erfasst und aktualisiert.

Automatisiertes Reporting: VPs kommen zu dem Schluss, dass die automatisierten Reporting-Tools von Laminar wertvolle Zusatzfunktionen bieten.

Nachteile

Preisgestaltung: Einige Ingenieure haben angegeben, dass das Produkt teuer und für kleine Unternehmen nicht geeignet ist.

Integrationen: Einige Benutzer berichten von einer starken Abdeckung bei Snowflake, aber Laminar könnte sich weiter mit anderen Data-Warehouse-Anbietern wie Databricks und Dremio integrieren.

BigID kann in mehreren Umgebungen bereitgestellt werden, einschließlich IaaS, PaaS, SaaS, Code-Repositories, Big Data und NoSQL-Pipelines sowie On-Premises.

Funktionen:

• KI-gestützte Entdeckung: Finden, inventarisieren und kategorisieren Sie alle Ihre Daten mithilfe agentenloser, KI-gestützter Datenentdeckung und NLP-Anpassung, um Shadow-Daten zu erkennen.
• BigID AI Copilot:
  • Sammeln aller für das Geschäft relevanten Daten.
  • Erhalten von Empfehlungen für Datenmappings.
  • Nutzung von Generativer KI zur Erstellung von Tabellenbeschreibungen.

Integrationen: Hadoop, GitLab, AWS, Oracle Database, SAP HANA, Kafka, Microsoft MySQL, Hive, Google Cloud Platform und MongoDB.

Bereitstellung: Cloud, On-Premises Windows, On-Premises Linux.

Vorteile

Datenentdeckung: Benutzer berichten, dass BigID einen wertvollen Ansatz bietet, um die Daten ihres Unternehmens sicher zu verwalten und Datenlücken sowie Duplikate zu identifizieren.

Benutzerfreundlichkeit: Bewertungen zeigen, dass das Produkt einfach zu bedienen ist und durch seine Microsoft-Integrationen eine reibungslose Benutzererfahrung bietet.

Nachteile

Datensichtbarkeit: Einige Entwickler behaupten, dass BigID eine geringere Sichtbarkeit bietet als andere Cloud- und Shadow-IT-Anwendungen. Sie gaben an, dass einige ihrer SaaS-Plattformen nicht mit BigID verbunden waren.

Preisgestaltung: Kunden berichten, dass BigID teurer ist als Alternativen.

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Wie man das richtige DSPM-Tool auswählt

1. Abdeckung 

In der aktuellen DSPM-Branche liegt ein Großteil der Aufmerksamkeit auf Daten, die mit Infrastrukturplattformen wie Azure Blob Storage, S3, Data Lakes und Datenbanken verbunden sind, wo Entwickler verschiedene Produkte und Lösungen bauen.

DSPM umfasst jedoch viel mehr, da sensible Daten über SaaS, PaaS (z. B. Amazon RDS) und IaaS-Systeme (z. B. virtuelle Maschinen, auf denen Datenbanken laufen) verteilt sein können.

Organisationen mit Mehrzweck-Apps könnten ihre „sensiblen Daten“ in Workflows zwischen diesen Apps haben. Diese Organisationen sollten ein DSPM-Tool wählen, das IaaS-, PaaS- und SaaS-Umgebungen abdeckt.

Abbildung: Drei Schlüsseldomänen: Datei, SaaS und IaaS, in denen sensible Daten gespeichert werden

Quelle: Varonis⁵

2. Genauigkeit 

Einige DSPM-Tools bieten einfache richtlinienbasierte Warnmeldungen, die möglicherweise unzureichende Analyseergebnisse liefern. Einige DSPM-Anbieter bieten umfassendere Funktionen und liefern genauere Ergebnisse.

Zum Beispiel lernen DSPMs mit einer User and Entity Behavior Analytics (UEBA)-Funktion das normale Verhalten und erstellen eine Baseline, während sie gleichzeitig Benachrichtigungen für ungewöhnliche Aktivitäten generieren.

Die Auswahl eines DSPM-Tools, das integriertes UEBA oder Threat-Intelligence-Integrationen bietet, kann Ihrer Organisation also helfen, genauere Dateneinblicke zu gewinnen.

3. Skalierbarkeit 

Organisationen, die große Datenmengen bewerten (z. B. Banken, Einzelhändler, Versicherungsgesellschaften, Fortune 1000), sollten ein DSPM-Tool wählen, das in der Lage ist, Klassifizierungen oder Berechtigungs-Scans im Petabyte-Maßstab durchzuführen.

3 DSPM-ähnliche Lösungen, auf die man achten sollte

1. Anbieter, die auf Datenschutz spezialisiert sind

DSPMs, die nur die Entdeckung (Discovery-only) beherrschen, lassen den Kontext vermissen, der erforderlich ist, um zu bestimmen, ob sensible Daten gefährdet sind. Diese Lösungen bewerten die Datensicherheitslage, indem sie die Funde sensibler Daten zählen, berücksichtigen jedoch nicht die Expositionsstufen, die Problemlösung oder die Erkennung von Datenbedrohungen. Discovery-only DSPMs sind lediglich Datenkataloge.

2. IaaS-only DSPM

Mehrere DSPM-Unternehmen konzentrieren sich auf die drei wichtigsten IaaS-Plattformen (AWS, Azure und GCP) und ignorieren dabei andere wesentliche Datendomänen wie Cloud-Dateispeicherung, On-Premises-Dateifreigaben, SaaS-Apps und E-Mails. Die Abdeckung von Datenbanken über Multi-Cloud-Systeme hinweg ist entscheidend; suchen Sie nach einem DSPM-Anbieter, der alle Ihre Datendomänen abdeckt.

3. DSPM ohne praktische Cybersicherheits-Expertise

Datensicherheitsanbieter sollten Forschungsteams und reale Fallstudien haben, die sich der Identifizierung von Schwachstellen, der Verfolgung von Bedrohungsakteuren und der Entwicklung neuer Bedrohungsmodelle widmen.

Für eine Anleitung zur Auswahl des richtigen Tools oder Services schauen Sie sich unsere datengesteuerten Quellen an: Network Security Policy Management (NSPM) Tools und Incident Response Tools.

DSPM-Marktevolution

Der DSPM-Markt erlebte zwischen 2023 und 2025 eine Konsolidierung, da etablierte Sicherheitsanbieter spezialisierte Datensicherheitsfunktionen erwarben. Zu den bemerkenswerten Transaktionen gehören die Übernahme von Polar Security durch IBM im Jahr 2023, der Kauf von Flow Security durch CrowdStrike im Jahr 2024, die Übernahme von Next DLP durch Fortinet im Jahr 2024, der Kauf von Dasera durch Netskope im Jahr 2024, die Übernahme von Trail durch Cyera im Jahr 2024, der Kauf von GetVisibility durch Forcepoint im Jahr 2025, die Übernahme von Lookout durch Fortra im Jahr 2025 und die Konsolidierung von Swift Security und Acante durch Concentric AI im Jahr 2025.⁶

Im Jahr 2026 hat sich die Kategorie entscheidend in Richtung AI-Security, AI-Observability, AI-Agent-Governance und AI-Runtime-Controls erweitert. Microsoft Purview, Varonis Atlas, der März-Launch von Cyera, Cyberhaven, SentinelOne und Veeam Agent Commander spiegeln diesen Wandel wider.

Die Marktnachfrage verschob sich vom bloßen Finden von Daten (DSPM) hin zur Reaktion auf deren Bewegung (Data Detection and Response). Benutzer erwarten nun, dass diese in einer einzigen Plattform vereint sind.

Diese Forschung zitieren

Wählen Sie das Format, das zu Ihrem Veröffentlichungsort passt. Wenn Sie die Link-Version in Ihr CMS einfügen, bleibt der Backlink erhalten.

@misc{dogan2026,
  author = {Dogan, Sedat},
  title  = {{Top 10+ DSPM-Anbieter zur Verbesserung der Datensicherheit}},
  year   = {2026},
  month  = mar,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/dspm-vendors}},
  note   = {AIMultiple. Abgerufen am 27. März 2026}
}

Referenzlinks

1.

AWS Marketplace: Homepage

2.

Veeam Completes Acquisition of Securiti AI to Create the Industry’s First Trusted Data Platform for Accelerating Safe AI at Scale

Veeam Software

3.

Cyera Press Releases | Company Announcements & Milestones

Cyera

4.

Cyera Press Releases | Company Announcements & Milestones

Cyera

5.

DSPM Buyer's Guide: How to Choose a DSPM Solution

Varonis

6.

Top DSPM Acquisitions (2025 Updated)

Cyera

Sedat Dogan

CTO

Folgen auf

Sedat ist ein führender Experte für Technologie und Informationssicherheit mit Erfahrung in Softwareentwicklung, Web-Datenerfassung und Cybersicherheit. Sedat: – Verfügt über 20 Jahre Erfahrung als White-Hat-Hacker und Entwicklungsexperte mit umfassenden Kenntnissen in Programmiersprachen und Serverarchitekturen. – Berät Führungskräfte und Vorstandsmitglieder von Unternehmen mit hohem Datenverkehr und geschäftskritischen Technologieanwendungen wie Zahlungsinfrastruktur. – Besitzt neben seiner technischen Expertise auch ausgeprägtes betriebswirtschaftliches Verständnis.

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