Los 10 principales proveedores de DSPM para mejorar la seguridad de datos
Como líder de tecnología y seguridad de la información, seleccioné las 10 principales soluciones DSPM para descubrir, clasificar y proteger datos confidenciales en entornos IaaS, SaaS y DBaaS. Explore los motivos de cada elección a través de los siguientes enlaces:
Características de seguridad
Proveedores con:
- DDR (detección y respuesta de datos) pueden monitorizar entornos en la nube, almacenando datos para:
- Comparar eventos de seguridad que contienen datos confidenciales de alto riesgo.
- Priorizar el riesgo en función de la postura de seguridad de los datos y el contexto.
- Un alto número de clasificadores de datos ofrece una categorización de datos más amplia (por ejemplo, PII, datos confidenciales o niveles de autorización).
- El soporte a escala de petabytes almacena y procesa petabytes de big data.
Integraciones de servicios de seguridad
Proveedores con:
- Integraciones IAM pueden verificar e identificar a las personas y dispositivos que intentan iniciar sesión o acceder a recursos. Para más información: RBAC
- DLP (prevención de pérdida de datos) integraciones pueden aplicar reglas para prevenir la exfiltración de datos.
- UEBA (análisis del comportamiento de usuarios y entidades) integraciones pueden proporcionar información basada en datos sobre la actividad de usuarios y dispositivos en lugar de basarse en enfoques basados en políticas.
Cobertura
Precios
Los proveedores indican que los precios varían según el número de fuentes de datos, aplicaciones y conectores, el tipo de implementación y el nivel de servicios y soporte.
La información proviene de AWS Marketplace1 .
*Una dimensión (por ejemplo, Varonis para AWS) puede contener múltiples características y cantidades (por ejemplo, una sola dimensión puede representar cinco usuarios y 10GB de almacenamiento).
Los 10 principales proveedores de DSPM analizados
La gestión de la postura de seguridad de datos (DSPM) ayuda a las empresas proporcionando visibilidad de red sobre dónde residen los datos confidenciales, quién tiene acceso a ellos y cómo se utilizan en la nube.
Estos proveedores se centran en descubrir sus datos, ya sean estructurados o no estructurados, y si residen en repositorios de datos ocultos.
Druva Data Security Cloud es una plataforma nativa de la nube diseñada para la protección y gestión de datos empresariales. Ofrece funciones como copias de seguridad, recuperación, archivado y gobernanza en diversos entornos, incluidas aplicaciones en la nube (Microsoft 365, Google Workspace, Salesforce), endpoints (portátiles, dispositivos móviles) y máquinas virtuales (VM).
Cómo gestiona Druva los datos confidenciales:
Druva le permite definir datos confidenciales mediante reglas personalizadas o plantillas de cumplimiento predefinidas (por ejemplo, HIPAA, PCI). Luego escanea los datos respaldados en endpoints y aplicaciones en la nube para detectar violaciones de políticas. Cuando se encuentran problemas, los marca y permite acciones como la puesta en cuarentena o la desactivación de restauraciones/descargas.
Características:
- Copias de seguridad automatizadas con recuperación rápida
- Archivado para cumplimiento normativo
- Detección de malware y ransomware
- Prevención de pérdida de datos (DLP)
Ventajas
Copias de seguridad incrementales eficientes: Detecta cambios en archivos y realiza copias de seguridad incrementales, ahorrando tiempo y ancho de banda.
Recuperación de archivos basada en la nube: Permite la restauración completa de archivos desde la nube en caso de pérdida o robo del portátil.
Desventajas
No es un servicio dedicado de “etiquetado de datos”; sin capacidades profundas de descubrimiento o clasificación de datos.
Sin visibilidad multi-nube
Sentra es una solución de gestión de postura de seguridad de datos en la nube (DSPM). Se utiliza ampliamente en los sectores de servicios financieros, salud, retail y logística. Con Sentra, los SecOps pueden utilizar 20 integraciones predefinidas o personalizadas para mejorar la seguridad de los datos (por ejemplo, Datadog para monitorización empresarial, Trellix para prevención de pérdida de datos).
Las organizaciones pueden aprovechar Sentra para:
- Proteger sus datos confidenciales
- Datos personales cubiertos por regulaciones globales de privacidad (GDPR, HIPAA, PCI y NIST) requieren protección, incluyendo PII, PCI y PHI.
- Datos propietarios como datos de clientes, datos de RRHH o propiedad intelectual.
- Aprovechar el descubrimiento y clasificación automatizada de datos para obtener información valiosa a escala de petabytes.
- Establecer gobernanza de acceso a datos (DAG) para gestionar permisos excesivos y accesos no autorizados. Para más información: RBAC.
Sentra proporciona una amplia cobertura para entornos IaaS, PaaS, SaaS y on-premises. Esto permite a los equipos de seguridad e IT acceder a sus repositorios de datos, reducir los datos ocultos y garantizar el cumplimiento normativo.
Ecosistema Microsoft:
- Servicios en la nube: Azure
- Herramientas de colaboración: Microsoft 365, Teams
- Almacenamiento de archivos: OneDrive, SharePoint
Ecosistema Amazon AWS
- Servicios en la nube: Amazon AWS, EC2
- Soluciones de almacenamiento: S3
Ecosistema Google
- Servicios en la nube: Google Cloud Storage
- Soluciones de bases de datos: BigQuery, Cloud Bigtable, Cloud SQL, Cloud Spanner
- Procesamiento de datos: Dataflow
Data warehousing y analítica:
- Data warehouses: Snowflake, Databricks, Amazon Redshift
- Base de datos NoSQL: MongoDB Atlas
La plataforma Varonis Data Security (DSPM) identifica amenazas internas y ciberataques analizando datos, actividad de cuentas y comportamiento de usuarios. Varonis Data Security (DSPM) identifica dónde se concentran los datos confidenciales y corrige automáticamente la sobreexposición, permitiendo a los usuarios operar con el mínimo privilegio sin intervención manual.
Características:
- Descubrimiento y clasificación de datos: Búsqueda continua en almacenamiento de datos en la nube y on-premise utilizando clasificadores integrados y personalizados. La solución muestra detalles de exposición de datos, permitiendo a los usuarios priorizar la limpieza de datos confidenciales en riesgo.
- Inteligencia de acceso: Obtenga una imagen visual en tiempo real de quién tiene acceso a datos confidenciales. Determine el radio de impacto de un usuario en función de sus permisos de acceso.
Integraciones: Salesforce, GitHub, Zoom, Active Directory, Azure AD, Nasuni, NetApp, IBM QRadar, Panzura, NETGEAR, Splunk, CorteXSOAR, CyberArk.
Implementación: Nube, Windows on-premise, Linux on-premise, Red Hat Enterprise Linux, Oracle Solaris.
Ventajas
DSPM: Algunos clientes aprecian que la plataforma pueda proporcionar información rápidamente sobre grandes conjuntos de datos, incluyendo clasificaciones clave para ayudar a evaluar la postura de seguridad del entorno.
Informes transparentes de flujo de datos: Algunos especialistas de TI concluyen que la plataforma ofrece un sistema de informes transparente que permite a los usuarios consolidar los flujos de datos en una vista única.
Desventajas
Gestión de datos lenta: Algunos usuarios informan que el software es lento, particularmente al recuperar datos y cargarlos en el panel de gestión.
Uso complejo: Algunas reseñas destacan que el producto es complejo de usar.
Cortex Cloud (DSPM) permite a las empresas aprovechar las capacidades de descubrimiento, categorización y monitorización de datos. Palo Alto Networks renombró Prisma Cloud y lo fusionó con sus capacidades de Cortex Cloud Detection and Response (CDR) para formar Cortex Cloud. Cortex Cloud (DSPM) ofrece una postura de privacidad y cumplimiento al identificar cómo se copian o consumen datos confidenciales en sus entornos de nube. Con Cortex Cloud (DSPM), los administradores pueden analizar cómo se mueven los datos regulados a través de varios servicios en la nube.
Características:
- Clasificación automática de datos: Utilice más de 100 clasificadores predefinidos para detectar, personalizar y crear información de identificación personal (PII), información financiera, registros de salud, secretos de desarrolladores y datos relacionados con el cumplimiento normativo.
- Prevención de malware: Cortex Cloud DSPM detecta malware mediante el escaneo automatizado de datos de almacenamiento en la nube.
Integraciones: Splunk, Tenable, Webhook, Qualys, ServiceNow, PagerDuty, Okta, Jira.
Implementación: Nube, SaaS, basado en Web.
Ventajas
DSPM: Los usuarios informan que la capacidad de Cortex Cloud (DSPM) para visualizar la postura de las cuentas en la nube en todas las plataformas es muy valiosa para las operaciones diarias.
Creación de reglas: Algunos usuarios mencionan que configurar reglas es sencillo.
Desventajas
Rendimiento de escaneo en la nube: Algunos críticos señalan que escanear grandes sistemas en la nube puede ser lento.
Documentación interna: Algunos usuarios de TI afirman que entender la documentación requiere mucho tiempo y esfuerzo.
Securiti de Veeam (DSPM) permite a las empresas descubrir activos de datos ocultos y nativos de la nube en más de 200 plataformas. Es parte de Veeam, y la plataforma combinada ofrece funcionalidad integrada de riesgo de IA a través de Agent Commander2 . Securiti (DSPM) ha recibido numerosos premios de la industria y analistas, incluyendo "Cool Vendor in Data Security" de Gartner y "Privacy Management Wave Leader" de Forrester. El Centro de Command de Datos de Securiti (DSPM) ayuda a las empresas a:
- Clasificar datos confidenciales a escala, incluyendo datos estructurados y no estructurados.
- Usar más de 700 criterios predefinidos y datos confidenciales para priorizar y reducir configuraciones incorrectas.
Características:
- Streaming de datos: Control sobre datos confidenciales a medida que fluyen a través de sistemas de streaming en la nube, incluyendo Confluent, Kafka, Amazon Kinesis y GCP PubSub.
- Grafo de privacidad de datos: Rastree los datos de un individuo a través de un People Data Graph.
Integraciones: AWS, Microsoft 365, Salesforce, WorkDay, GCP, Intercom, Oracle, MongoDB, IBM, Asana Premium, Presto, Okta, Drift.
Implementación: Nube, Windows on-premises, Linux on-premises.
Ventajas
Escaneo de datos: Los usuarios de TI indican que el producto puede conectarse y escanear varias fuentes de datos. Las visualizaciones son fáciles de entender.
Implementación: Los responsables de seguridad señalan que implementaron rápidamente miles de repositorios de datos estructurados y no estructurados en entornos de nube pública en días.
Desventajas
Escaneo de almacenes de datos no estructurados: Los responsables técnicos dicen que el escaneo de estos almacenes necesita mejorar. El software podría ser más eficaz escaneando tipos de archivo no detectados o grandes almacenes de datos (por ejemplo, buckets S3).
Resultados del escaneo de datos: Los usuarios esperan ver cambios incrementales en cada escaneo, no los resultados completos.
Cyera (DSPM) es una plataforma impulsada por IA que descubre, analiza y categoriza datos en todo el panorama de datos de su organización.
Cyera anunció la integración completa de su módulo DSPM Centrado en Identidad, que ahora vincula la sensibilidad de los datos directamente con patrones de comportamiento de usuario específicos para predecir el radio de explosión de datos.3
El 26 de febrero de 2026, Cyera puso DSPM a disposición a través de un nuevo plan extendido para AWS Security Hub, y el 24 de marzo de 2026, el proveedor anunció Browser Shield for IA, Data Lineage for files y Cyera MCP para cerrar las brechas de seguridad en la adopción de IA.4
Características:
- Detección y Respuesta de Datos (DDR): Reciba alertas cuando los datos se muevan, utilicen o ubiquen incorrectamente.
- Gobernanza de Acceso a Datos (DAG): Aplique políticas de acceso a datos con controles personalizados sobre qué identidades tienen acceso a datos específicos.
Integraciones: Google Cloud Platform, Slack, AWS, Bitbucket, Splunk APM, ServiceNow, Collibra, IBM Security QRadar SIEM, Oracle Cloud Infrastructure, Wiz.
Implementación: Nube, SaaS, basado en Web.
Ventajas
Gestión de datos: Los consultores de ciberseguridad argumentan que las características más valiosas son el descubrimiento de datos, la categorización de datos y la gestión de la postura de seguridad de datos (DSPM).
Emparejamiento de datos: Los usuarios informan que Cyera (DSPM) puede emparejar e identificar conjuntos de datos grandes y complejos, incluyendo datos de salud canadienses, datos de pacientes estadounidenses y otros datos empresariales mixtos de más de 17 empresas.
Desventajas
Cobertura on-premises: Los usuarios creen que la solución podría expandir sus servicios de seguridad de datos a entornos on-premises.
Informes: Algunos usuarios se quejan de que los informes todavía están en sus primeras etapas y que no hay suficiente información útil de paneles/KPI.
OneTrust Privacy & Data Governance Cloud (DSPM) ayuda a las empresas a analizar continuamente los datos y su postura de seguridad, asegurando que la postura de datos se comprenda por tipo de datos y ubicación.
Características:
- Escaneo y mapeo de datos: Aplique escaneo y mapeo de datos para monitorizar cambios y detectar movimientos de datos.
- Descubrimiento de datos: Identifique datos desconocidos y determine si son confidenciales o representan un riesgo para la seguridad de los datos.
- Minimización de datos: Identifique y elimine datos redundantes, obsoletos y triviales.
Integraciones: ALTR, Amazon Athena, Amazon DynamoDB, Apache Hive, Apache Kafka, Auth0, Broadcom, HubSpot, Google Cloud Platform, IBM Security, MongoDB, Okta.
Implementación: Nube, Windows on-premises, Linux on-premises.
Ventajas
Procedimientos DSPM personalizables: Los directores de TI valoran los procedimientos DSPM personalizables que se alinean con los estándares de privacidad y regulatorios de nuestra organización para gestionar activos de datos.
Auditorías de flujo de datos: Los clientes informan que el producto mantiene una base de datos de auditoría integral para flujos de datos, facilitando el establecimiento de políticas de gestión de datos.
Desventajas
Integraciones: Algunos ingenieros de software informan que integrar la plataforma con sistemas existentes puede ser complejo, requiriendo tiempo y esfuerzo para explorar y ejecutar de manera efectiva.
Navegación por flujos de trabajo: Algunos revisores informan que la navegación del producto no es intuitiva y lleva tiempo comprender el flujo.
Con Symmetry DataGuard, las empresas pueden ofrecer capacidades de detección, categorización y protección de datos para obtener visibilidad de red sobre la postura de riesgo de datos de su organización.
Las empresas también pueden implementar controles de acceso, monitorización y funciones de automatización a través de Symmetry DataGuard (DSPM) para mitigar el riesgo que plantean los eventos de seguridad frecuentes.
Integraciones:
Características:
- Detección y respuesta de datos: Monitorice patrones de acceso a datos inesperados.
- Controles de acceso: Gestione mapas de datos utilizando control de acceso basado en roles (RBAC) o control de acceso obligatorio (MAC).
Integraciones: Asana, Azure, IBM Radar, Splunk, Elastic, OneDrive, AWS y Google Cloud Platforms.
Implementación: Nube, Windows on-premise, Linux on-premise, air-gapped (implementación de software aislando físicamente una red informática segura).
Ventajas
Clasificación de datos: Los CISOs señalan que Symmetry DataGuard (DSPM) admite una amplia gama de tipos de datos confidenciales.
Visibilidad de datos: Los clientes expresan que Symmetry Data Guard (DSPM) proporciona información clara sobre dónde están los datos confidenciales, quién puede acceder a ellos y cómo se utilizan.
Desventajas
Rendimiento: Algunas reseñas señalan que Symmetry DataGuard (DSPM) introduce latencia que puede añadir carga adicional a su base de datos y sistema.
Integraciones: Algunos usuarios informan de un soporte limitado para integraciones, incluyendo Azure.
La Dig Security Platform de Cortex Cloud, adquirida por Palo Alto Networks en 2023, prioriza el riesgo de datos, analiza los flujos de datos y visualiza la gobernanza de acceso para gestionar la postura de seguridad de datos en cualquier nube.
Características:
- Seguridad de datos de Microsoft 365: Obtenga transparencia sobre dónde se almacenan los datos confidenciales, cómo se clasifican y quién tiene acceso a ellos en varias cuentas de OneDrive y sitios de SharePoint.
- Audite el método de categorización y cifrado de su organización.
- Conéctese con Azure Information Protection para descubrir archivos mal etiquetados.
- Escaneo de archivos compartidos: Escanee y clasifique documentos en sus archivos compartidos on-premises para obtener información sobre la estructura de carpetas.
- Contextualice y priorice los riesgos de datos ocultos en millones de documentos no estructurados.
- Mapee los permisos de usuario y explique quién puede acceder a qué.
Integraciones: AWS, Azure, Google Cloud Platform, Oracle Cloud y Snowflake.
Implementación: Nativo de la nube.
Ventajas
Descubrimiento de datos: Los usuarios argumentan que el producto elimina la necesidad de búsquedas laboriosas de activos de datos y proporciona flexibilidad nativa de la nube.
Detección de amenazas: Los responsables de auditoría enfatizan que las capacidades de detección de amenazas proporcionan una fuerte protección contra las amenazas de ciberseguridad.
Desventajas
Conectores de fuentes de datos: Los revisores esperan ver más conectores de fuentes de datos para descubrimiento de datos y clasificación (por ejemplo, Amazon FSx, Amazon EFS).
Soporte para servidores de datos on-premises: Algunos clientes informan que no hay soporte para almacenes de datos locales, como servidores on-premises.
Laminar by Rubrik ofrece soluciones DSPM mejorando la visibilidad y el control de los datos para reducir el riesgo de exfiltración de datos y mitigar el impacto de los ciberataques.
Características:
- Mapeo de geolocalización de datos: Obtenga visibilidad sobre las geolocalizaciones de los almacenes de datos y la movilidad de datos entre entornos de nube y geografías.
- Segmentación de red centrada en datos: Reciba notificaciones cuando un usuario inserte datos confidenciales o restringidos en entornos no confiables o no autorizados, y elimine los datos del segmento o autorice el nuevo entorno.
Integraciones: Microsoft 365, Microsoft SQL Server, NetApp, Microsoft Azure, AWS, SAP HANA, Zscaler.
Implementación: Nube, Windows on-premises, Linux on-premises.
Ventajas
Descubrimiento y clasificación de datos: Un especialista de TI elogió las características de descubrimiento y clasificación de datos de Laminar, afirmando que el producto adquiere y actualiza con precisión los datos confidenciales de su empresa.
Informes automatizados: Los VPs concluyen que las herramientas de informes automatizados de Laminar proporcionan características adicionales valiosas.
Desventajas
Precios: Algunos ingenieros han indicado que el producto es caro y no es adecuado para pequeñas empresas.
Integraciones: Algunos usuarios informan de una fuerte cobertura en Snowflake, pero Laminar podría integrarse más con otros proveedores de data warehouse, como Databricks y Dremio.
BigID puede implementarse en varios entornos, incluyendo IaaS, PaaS, SaaS, repositorios de código, big data y pipelines NoSQL, y on-premises.
Características:
- Descubrimiento aumentado por IA: Encuentre, catalogue y categorice todos sus datos utilizando descubrimiento de datos sin agente, aumentado por IA y personalización de NLP para detectar datos ocultos.
- BigID IA Copilot:
- Recopile todos los datos relevantes para el negocio.
- Reciba recomendaciones para mapeos de datos.
- Use IA generativa para generar descripciones de tablas.
Integraciones: Hadoop, GitLab, AWS, Oracle Database, SAP HANA, Kafka, Microsoft MySQL, Hive, Google Cloud Platform y MongoDB.
Implementación: Nube, Windows on-premises, Linux on-premises.
Ventajas
Descubrimiento de datos: Los usuarios informan que BigID proporciona un enfoque valioso para gestionar de forma segura los datos de su empresa e identificar brechas y duplicados de datos.
Facilidad de uso: Las reseñas indican que el producto es fácil de usar y ofrece una experiencia de usuario fluida a través de sus integraciones con Microsoft.
Desventajas
Visibilidad de datos: Algunos desarrolladores afirman que BigID ofrece menor visibilidad que otras aplicaciones de nube y shadow IT. Afirmaron que algunas de sus plataformas SaaS no estaban conectadas a BigID.
Precios: Los clientes informan que BigID es más caro que las alternativas.
Cómo seleccionar la herramienta DSPM adecuada
1. Cobertura
En la industria DSPM actual, la atención se centra en los datos asociados con plataformas de infraestructura como Azure Blob Storage, S3, data lakes y bases de datos, donde los desarrolladores construyen diversos productos y soluciones.
Sin embargo, DSPM abarca más, ya que los datos confidenciales pueden distribuirse en sistemas SaaS, PaaS (por ejemplo, Amazon RDS) e IaaS (por ejemplo, máquinas virtuales que ejecutan bases de datos).
Las organizaciones con aplicaciones multipropósito podrían tener sus "datos confidenciales" en flujos de trabajo entre estas aplicaciones. Estas organizaciones pueden seleccionar una herramienta DSPM que cubra entornos IaaS, PaaS y SaaS.
Figura: Tres dominios clave: Archivos, SaaS e IaaS, donde se almacenan datos confidenciales
Fuente: Varonis5
2. Precisión
Algunas herramientas DSPM ofrecen alertas básicas basadas en políticas, que pueden producir resultados analíticos insuficientes. Algunos proveedores de DSPM pueden ofrecer capacidades más completas y ofrecer resultados más precisos.
Por ejemplo, los DSPM con capacidad de análisis del comportamiento de usuarios y entidades (UEBA) aprenderán y establecerán una línea base del comportamiento normal al tiempo que generarán notificaciones para actividades inusuales.
Por lo tanto, seleccionar una herramienta DSPM que ofrezca UEBA integrado o integraciones de inteligencia de amenazas puede ayudar a su organización a obtener información de datos más precisa.
3. Escala
Las organizaciones que evalúan grandes volúmenes de datos (por ejemplo, bancos, minoristas, compañías de seguros, Fortune 1000) deben seleccionar una herramienta DSPM capaz de realizar escaneos de clasificación o permisos a escala de petabytes.
4. Cobertura de IA
Los datos confidenciales llegan a las herramientas de IA, así como a las aplicaciones y al almacenamiento. El personal pega archivos en los chatbots. Los agentes leen documentos en nombre de una persona. Una herramienta DSPM ciega a ese camino informa una visión incompleta del riesgo.
Cuatro comprobaciones separan la cobertura de IA funcional de una línea en una ficha técnica:
- Uso de IA no aprobado: La herramienta identifica a qué aplicaciones de IA accede el personal, incluidos los servicios que la empresa nunca autorizó.
- Control a nivel de prompt: La herramienta marca o bloquea datos confidenciales antes de que entren en un prompt de IA.
- Inventario de agentes: La herramienta enumera los agentes de IA, los datos que cada agente puede alcanzar y la persona responsable de ello. Los agentes sin propietario nombrado son una brecha común.
- Registros de auditoría: La herramienta registra la actividad de IA en un formato que los auditores aceptan.
La cobertura varía entre proveedores. Algunos detectan el uso de IA pero no llegan a bloquearlo. Una demostración ejecutada en un entorno real muestra cuál de las dos cosas ofrece una herramienta.
Añadir como fuente preferida3 soluciones similares a DSPM a tener en cuenta
1. Proveedores especializados en privacidad de datos
Los DSPM de descubrimiento carecen del contexto necesario para determinar si los datos confidenciales están en riesgo. Estas soluciones evalúan la postura de seguridad de los datos contando los hallazgos de datos confidenciales, pero no tienen en cuenta los niveles de exposición, la resolución de problemas o la detección de amenazas de datos. Los DSPM de descubrimiento son catálogos de datos.
2. DSPM IaaS
Varias empresas de DSPM se centran en las tres principales plataformas IaaS (AWS, Azure y GCP) ignorando otros dominios de datos esenciales como el almacenamiento de archivos en la nube, los archivos compartidos on-premises, las aplicaciones SaaS y el correo electrónico. La cobertura de bases de datos en sistemas multi-nube es crítica; busque un proveedor de DSPM que cubra todos sus dominios de datos.
3. DSPM sin experiencia real en ciberseguridad
Los proveedores de seguridad de datos deben tener equipos de investigación y casos de estudio del mundo real dedicados a identificar vulnerabilidades, rastrear actores de amenazas y desarrollar nuevos modelos de amenazas.
Para obtener orientación sobre cómo elegir la herramienta o servicio adecuado, consulte nuestras fuentes basadas en datos: herramientas de gestión de políticas de seguridad de red (NSPM) y herramientas de respuesta a incidentes.
DSPM ahora cubre agentes de IA y shadow IA
La pregunta importante ha cambiado. Los equipos antes se preguntaban dónde se encuentran los datos confidenciales. Ahora se preguntan qué herramientas y agentes de IA pueden acceder a ellos.
Dos problemas impulsan el cambio:
- La shadow IA describe al personal que pega datos de la empresa en chatbots y asistentes de escritura no aprobados.
- El acceso de agentes describe agentes de IA que leen archivos y actúan en nombre de una persona, a veces accediendo a documentos que la persona nunca debía abrir.
Las herramientas DSPM responden a ambos vinculando la sensibilidad de los datos a quién o qué tiene acceso. Un agente que puede leer una carpeta restringida de SharePoint se convierte en un riesgo visible en lugar de invisible. Los proveedores ahora lanzan módulos de postura de IA, a menudo etiquetados como IA-SPM, junto con sus características DSPM.
Una prueba práctica para los compradores: pregunte si la herramienta construye un inventario de agentes de IA, registra la clase de datos que toca cada agente y nombra un propietario para cada uno. Los agentes sin propietario son un punto ciego común.
Evolución del mercado DSPM
El mercado DSPM experimentó una consolidación entre 2023 y 2025 a medida que los proveedores de seguridad establecidos adquirían capacidades especializadas de seguridad de datos. Transacciones notables incluyen la adquisición de Polar Security por parte de IBM en 2023, la compra de Flow Security por parte de CrowdStrike en 2024, la adquisición de Next DLP por parte de Fortinet en 2024, la compra de Dasera por parte de Netskope en 2024, la adquisición de Trail por parte de Cyera en 2024, la compra de GetVisibility por parte de Forcepoint en 2025, la adquisición de Lookout por parte de Fortra en 2025 y la consolidación de Swift Security y Acante por parte de Concentric IA en 2025.6
En 2026, la categoría se ha expandido decisivamente hacia la seguridad de IA, la observabilidad de IA, la gobernanza de agentes de IA y los controles de runtime de IA. Microsoft Purview, Varonis Atlas, el lanzamiento de marzo de Cyera, Cyberhaven, SentinelOne y Veeam Agent Commander reflejan ese cambio.
Cyera compró Trail, Otterize, Ryft y Genie Security, extendiendo la plataforma al acceso a datos de IA agéntica y a la prevención de pérdida de datos en endpoints.7
Se formaron plataformas rivales mediante adquisición. Veeam compró Securiti IA,8 y Commvault compró Satori.9 Las startups independientes de DSPM se están convirtiendo en módulos dentro de plataformas de datos más grandes.
La demanda del mercado pasó de encontrar datos (DSPM) a responder a su movimiento (Detección y Respuesta de Datos). Los usuarios ahora esperan que estos sean una sola plataforma.
Cita esta investigación
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author = {Dogan, Sedat},
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note = {AIMultiple. Recuperado el 22 de Julio de 2026}
}Enlaces de referencia
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