Top 10 Microsoft Purview-Alternativen

Obwohl Microsoft Purview eine beliebte DLP-Software ist, kann sie schwierig zu bedienen sein und bietet nur begrenzte Anpassungsmöglichkeiten für Richtlinien. Wir haben die Top 10 DLP-Produkte über fünf Dimensionen analysiert, um die besten Alternativen zu Microsoft Purview zu identifizieren. Sehen Sie ihre Funktionen, Stärken und Schwächen:

Vergleich der Top 10 Alternativen

Funktionen

Nutzerbewertungen & Bewertungen

* Basierend auf der Gesamtzahl der Bewertungen und durchschnittlichen Bewertungen (auf einer 5-Punkte-Skala) von seriösen B2B-Bewertungsplattformen.

**Die Anzahl der Mitarbeiter wird von LinkedIn bezogen.

Ranking: Die Anbieter werden nach der Gesamtzahl der Bewertungen gereiht, wobei Microsoft Purview an der Spitze und Sponsoren folgen.

Siehe Definitionen für gemeinsame und unterscheidende Merkmale.

Schwächen von Microsoft Purview

Rezensenten haben die folgenden Mängel identifiziert, die mehrfach genannt wurden:

1. Richtlinienanpassung

Mehrere Rezensenten erwähnen, dass das Programm nur begrenzte Anpassungsmöglichkeiten für Richtlinien bietet.

2. Benutzerfreundlichkeit

Mehrere Rezensenten fanden die Einrichtung des Programms umständlich.

3. Kurze Ablauffrist

Ab Februar 2026 erzwingt Microsoft eine 14-tägige Ablauffrist für alle Azure-Blobcontainer, die für eDiscovery-Exportdaten verwendet werden.¹

Hinweis: Microsoft Purview wurde zu Data Security Posture Management (DSPM) erweitert, das sensible Daten in Microsoft 365, Azure und verbundenen Drittanbieter-Plattformen findet. Ein separates Modul, DSPM for KI, verfolgt, wie KI-Tools wie Microsoft 365 Copilot und externe KI-Apps Unternehmensdaten nutzen. Käufer, die Alternativen vergleichen, sollten entscheiden, ob sie Endpoint-DLP, ein umfassenderes Posture-Management oder beides benötigen.

Detaillierte Analyse der Top 3 Alternativen

1. Netwrix Endpoint Protector

Hauptmerkmale

• Umfassende Gerätesteuerung: Netwrix Endpoint Protector bietet Kontrolle über 30+ Wechseldatenträger und Peripheriegeräte, darunter USB-Laufwerke, Bluetooth-Geräte, Smartphones und mehr. Dies ist die höchste Anzahl unter allen Wettbewerbern. Die Datenklassifizierung war in unseren Tests ebenfalls präzise und funktionierte gut.
• Panikfunktion: Geräte bei Sicherheitsvorfällen sofort sperren/löschen.
• Präzise Datenklassifizierung: Erkennt PII, Finanzdaten und geistiges Eigentum, die Regeln speisen, die bestimmen, wie diese Daten bewegt werden dürfen.

Stärken

• Reibungslose Implementierung: Rezensenten beschreiben die Einrichtung als unkompliziert und loben den Support, obwohl einige anmerken, dass das Onboarding-Team reaktionsschneller sein könnte.
• Unterstützung für Thin Clients: Ideal für virtualisierte Umgebungen (z. B. Citrix, VMware).

Schwächen

• Eingeschränkte Cloud-native-Funktionen: Weniger nützlich für Cloud-Apps als die Konkurrenz.

2. Symantec DLP by Broadcom

Hauptmerkmale

• Automatisierte Datenklassifizierung: Kategorisiert Inhalte automatisch, um Compliance-Berichte zu unterstützen.
• Breite Abdeckung: Überprüft Daten über Endpunkte, Netzwerk, Speicher, E-Mail und Web.
• Benutzerhinweise: Zeigt Bildschirmbenachrichtigungen an, um Benutzer vor einer riskanten Aktion zu warnen.
• Netzwerksteuerungen: Blockiert oder isoliert Daten während der Übertragung, mit einigen Konfigurationseinschränkungen.

Stärken

• Ausgereifte Erkennung: Langjährig etablierte Inhaltsprüfung und Richtlinienoptionen.
• Compliance-Unterstützung: Integrierte Regeln für gängige Vorschriften.

Schwächen

• Komplexe Einrichtung: Rezensenten beschreiben die Konfiguration als zeitaufwändig.
• Einschränkungen von Network Prevent: Einige Steuerungen in diesem Modul sind eingeschränkt.

3. Forcepoint DLP

Forcepoint hat DSPM und DDR nach der Übernahme von Getvisibility in eine einzige Data Security Cloud-Plattform integriert. Dadurch geht es über Endpoint-DLP hinaus in Richtung einer umfassenderen Datensicherheit.

Hauptmerkmale

• Richtlinien zur Aktivitätsüberwachung: Passt Kontrollen basierend auf Benutzerverhalten und Kontext an. Dadurch können Sicherheitsadministratoren eine Echtzeit-Exposition sensibler Daten in Anwendungen erkennen und Benutzerverhalten, die zu Vorfällen führen, verfolgen.
• Plattformübergreifende Sichtbarkeit: Überwacht Daten über E-Mail, Cloud und Endpunkte hinweg.
• Compliance-Vorlagen: Vorgefertigte Frameworks für DSGVO, HIPAA und PCI DSS.

Stärken

• Benutzerfreundliche Oberfläche: Vereinfachte Richtlinienverwaltung für nicht-technische Teams.

Schwächen

• Keine Linux-Unterstützung: Einschränkt die Kompatibilität für technologieintensive Branchen.
• Schwaches OCR: Hat Probleme mit der Analyse bildbasierter Dokumente.

Gemeinsame Merkmale von Microsoft Purview-Alternativen

Wir haben Anbieter ausgewählt, die eine cloudbasierte Gerätesteuerungsrichtlinienverwaltung, Geräteüberwachung und Datenverschlüsselung bieten, einschließlich Verschlüsselung von Daten während der Übertragung und im Ruhezustand.

Unterscheidungsmerkmale von Microsoft Purview-Alternativen

• Multi-OS-Kompatibilität: Integration mit etablierten Betriebssystemen, einschließlich Windows, macOS und Linux.
• Bereitstellung vor Ort: Läuft auf Ihren eigenen Servern anstatt in der Cloud des Anbieters, was Organisationen mit strengen Datenresidenz- oder Air-Gap-Anforderungen entgegenkommt.
• USB-Steuerung & Verschlüsselung: Siehe USB-Blockierung und -Verschlüsselung.
• Datenklassifizierung: Kategorisierung von Daten basierend auf Sensitivität, Wichtigkeit und Vertraulichkeitsstufe.
• Inline-Webverkehrsinspektion: Umfasst die Echtzeit-Inspektion von HTTP/HTTPS-Verkehr, speziell abgestimmt auf Prompt-Felder in GenAI-Tools.

Wie sich DLP, DSPM und DDR unterscheiden

Data Loss Prevention (DLP) verhindert, dass sensible Daten die Organisation verlassen. Sie arbeitet auf Endpunkten, E-Mails und Webverkehr mit Regeln und Inhaltsabgleich.

Data Security Posture Management (DSPM) ermittelt, wo sensible Daten in Cloud- und SaaS-Apps gespeichert sind, zeigt, wer darauf zugreifen kann, und kennzeichnet riskante Expositionen. Es konzentriert sich auf Transparenz, nicht auf Blockierung.

Data Detection and Response (DDR) beobachtet Daten in Bewegung und reagiert in Echtzeit auf riskante Nutzung. Es funktioniert ähnlich wie Endpoint Detection and Response (EDR) für Geräte.

Die meisten Käufer wünschen sich jetzt eine Mischung aus allen dreien. Der Markt hat sich von der Suche nach Daten hin zur Reaktion auf deren Bewegung verlagert.

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Weiterführende Literatur

• Top-ZTNA-Lösungen
• Top-9-Endpunktverwaltungssoftware
• DLP-Test: Benchmark-Testing von 6 DLP-Produkten

Externe Ressourcen

Diese Forschung zitieren

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  note   = {AIMultiple. Abgerufen am 17. Juni 2026}
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Referenzlinks

1.

Azure updates | Microsoft Azure

Cem Dilmegani

Leitender Analyst

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Cem ist seit 2017 leitender Analyst bei AIMultiple. AIMultiple informiert monatlich Hunderttausende von Unternehmen (laut similarWeb), darunter 60% der Fortune 500.

Cems Arbeit wurde von führenden globalen Publikationen zitiert, darunter Business Insider, Forbes, Washington Post, globalen Unternehmen wie Deloitte, HPE und NGOs wie dem World Economic Forum sowie supranationalen Organisationen wie der European Commission.

Während seiner Karriere war Cem als Tech-Berater, Tech-Einkäufer und Tech-Unternehmer tätig. Er beriet Unternehmen über ein Jahrzehnt lang bei McKinsey & Company und Altman Solon in Technologieentscheidungen. Er veröffentlichte auch einen McKinsey-Bericht zur Digitalisierung.

Er leitete die Technologiestrategie und Beschaffung eines Telekommunikationsunternehmens und berichtete dabei direkt an den CEO. Zudem führte er das kommerzielle Wachstum des Deep-Tech-Unternehmens Hypatos an, das innerhalb von 2 Jahren von null auf einen siebenstelligen jährlich wiederkehrenden Umsatz und eine neunstellige Bewertung anwuchs. Cems Arbeit bei Hypatos wurde von führenden Technologiepublikationen wie TechCrunch und Business Insider aufgegriffen.

Cem spricht regelmäßig auf internationalen Technologiekonferenzen. Er schloss sein Studium an der Bogazici University als Computer-Ingenieur ab und hat einen MBA von der Columbia Business School.

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Recherchiert von

Ezgi Arslan, PhD.

Branchenanalystin

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Ezgi hat einen Doktortitel in Betriebswirtschaftslehre mit Spezialisierung auf Finanzen und arbeitet als Branchenanalystin bei AIMultiple. Sie treibt Forschung und Erkenntnisse an der Schnittstelle von Technologie und Wirtschaft voran, mit Fachkenntnissen in den Bereichen Nachhaltigkeit, Umfrage- und Sentimentanalyse, KI-Agenten-Anwendungen im Finanzwesen, Antwortmaschinenoptimierung, Firewall-Management und Beschaffungstechnologien.

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