Las 6 mejores herramientas de código abierto para el descubrimiento de datos confidenciales

Las siguientes herramientas se seleccionan según la actividad en GitHub y se clasifican por el número de estrellas de GitHub en orden descendente. Cubren los principales casos de uso para el descubrimiento de datos confidenciales: catalogación de metadatos con linaje, escaneo sin agente y detección basada en API de PII, datos de PCI y credenciales en reposo.

Una cosa que vale la pena dejar clara antes de la lista: estas seis herramientas no hacen todas lo mismo, y algunos de los nombres de esta lista no son herramientas de descubrimiento de datos confidenciales en el sentido estricto.

DataHub, Apache Atlas y Marquez son plataformas de catálogo de metadatos y linaje de datos; le ayudan a comprender qué datos tiene y por dónde fluyen, lo cual es un requisito previo para el descubrimiento pero no es lo mismo que escanear en busca de PII.

• OpenDLP es la única herramienta aquí diseñada específicamente para encontrar datos confidenciales en reposo.
• Piiano Vault es un sistema de almacenamiento para datos que ya sabe que son confidenciales.
• Nightfall es un motor de detección comercial con scripts de escáner de código abierto que lo envuelven.

Cada una se adapta a una etapa diferente del problema de seguridad de datos.

Leer más: Herramientas de descubrimiento y clasificación de datos confidenciales, Software DLP.

Características administrativas

Descripciones de las características:

• Panel gráfico – permite visualizar los hallazgos de sus datos.
• Funcionalidad Basada en búsqueda – permite buscar activos de datos.
• Linaje de datos – permite a los usuarios visualizar cómo se generan, transforman, transmiten y utilizan los datos a lo largo de un sistema a lo largo del tiempo.
• Sistema de base de datos federada – asigna múltiples sistemas de bases de datos autónomos a una única base de datos federada.

Esta funcionalidad (especialmente el linaje de datos y las capacidades de búsqueda) permite a las empresas:

• Descubrir la ubicación de su información personal (PII), datos de la industria de tarjetas de pago (PCI), etc., almacenados en múltiples bases de datos, aplicaciones y puntos finales de usuario.
• Cumplir con los estándares de protección de datos y privacidad de la normativa del sector, como el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR) y la Ley de Privacidad del Consumidor de California (CCPA).

Características de seguridad de datos

Descripciones de las características:

• Enmascaramiento de datos– permite ocultar datos modificando sus letras y números originales, de modo que no tengan valor para intrusos no autorizados, pero sigan siendo utilizables por empleados autorizados.
• Prevención de pérdida de datos (DLP) – detecta posibles violaciones de datos y las previene bloqueando datos confidenciales.

Categorías y estrellas de GitHub

Selección y clasificación de herramientas:

• Número de reseñas: 10+ estrellas en GitHub.
• Publicación de actualizaciones: Al menos una actualización se publicó la semana pasada, a fecha de noviembre de 2024.
• Clasificación: Las herramientas se ordenan por las estrellas de GitHub en orden descendente.

DataHub

DataHub es una plataforma de metadatos de código abierto para el descubrimiento, la observabilidad y la gobernanza de datos, originalmente construida por LinkedIn y ahora mantenida por Acryl Data, tanto como proyecto de código abierto (Apache 2.0) como oferta comercial en la nube. Es la herramienta con el desarrollo más activo de esta lista por un amplio margen: 3.000+ organizaciones ejecutan DataHub en producción en todo el mundo, incluyendo empresas tecnológicas a hiperescala, instituciones financieras reguladas y proveedores de atención médica.

Qué hace realmente DataHub para el descubrimiento de datos confidenciales

DataHub es un catálogo de metadatos, no un escáner. Le indica qué activos de datos existen en su pila, quién los posee, cómo fluyen a través de las pipelines y cuál es su calidad, pero no escanea sistemas de archivos o bases de datos en busca de patrones de PII como lo hace OpenDLP. El caso de uso de descubrimiento de datos que resuelve es: “tenemos 200 fuentes de datos y no sabemos qué contienen ni quién las está usando”. El caso de uso de descubrimiento de datos confidenciales que no resuelve es: “necesitamos encontrar todos los archivos que contengan números de Seguro Social en nuestros endpoints de Windows”.

Características principales:

• Linaje de datos a nivel de columna: Rastrea el flujo de datos desde el origen hasta el consumo en todas las plataformas. El nuevo soporte en 2026 incluye tablas dinámicas de Snowflake, Sigma vinculado a los almacenes de origen, Glue e Iceberg, Athena mapeando al catálogo en lugar de rutas S3 sin procesar, y Power BI a través del analizador M-Query oficial de Microsoft.
• 90+ conectores nativos: Snowflake, BigQuery, Redshift, Hive, Athena, Postgres, MySQL, SQL Server, Looker, Power BI, Tableau, Okta, LDAP, S3, Delta Lake y otros. Los nuevos conectores lanzados en el segundo trimestre de 2026 incluyen Airbyte, Matillion, dltHub, Informatica y ThoughtSpot. En desarrollo: Monte Carlo, SAP Datasphere, AWS QuickSight y conectores de streaming para Firehose y Kinesis.
• Soporte para servidor MCP: Soporte nativo para agentes de IA a través de MCP, integraciones de LLM y gestión de contexto, lo que significa que los asistentes de IA pueden consultar los metadatos de DataHub directamente sin cambiar de herramienta.
• Integración profundizada con Google Cloud (abril de 2026): DataHub amplió su conector del Catálogo de Conocimiento de Google Cloud para admitir Gemini Enterprise Agent Platform, Bigtable, Spanner, Pub/Sub y Dataproc Metastore, junto con BigQuery y Google Cloud Storage.

Consideración: La arquitectura de DataHub ejecuta varios servicios interconectados. Los despliegues en producción normalmente requieren Kubernetes. La complejidad de la configuración es el punto débil más citado en la comunidad y no se ha simplificado con la adición de funciones de IA. Si su equipo no tiene experiencia con Kubernetes, reserve tiempo para la curva de aprendizaje antes de comprometerse con un despliegue en producción.

Apache – Atlas

Apache Atlas es una plataforma de código abierto de gestión y gobernanza de metadatos, diseñada principalmente para Hadoop y ecosistemas de big data. Admite clasificación, seguimiento de linaje y búsqueda en todos los activos de datos en entornos construidos sobre Hive, HBase, Kafka, Spark, Sqoop y Storm.

Características principales

• Clasificación dinámica: Atlas permite crear clasificaciones personalizadas como PII, EXPIRES_ON, DATA_QUALITY y SENSITIVE. Estas se pueden aplicar a nivel de entidad o atributo, lo que resulta útil para etiquetar columnas confidenciales en tablas de Hive sin necesidad de crear un catálogo independiente.
• Tipos de metadatos: La plataforma proporciona tipos de metadatos predefinidos para entornos Hadoop y no Hadoop, que abarcan HBase, Hive, Sqoop, Kafka y Storm.
• Lenguaje de consulta similar a SQL (DSL): Atlas admite un lenguaje específico de dominio que proporciona funcionalidad de consulta similar a SQL para buscar entidades. Útil para analistas familiarizados con SQL que necesitan consultar el catálogo de metadatos sin aprender una nueva sintaxis.
• Integración con herramientas externas: Apache Hive, Apache Spark, Kafka y Presto, lo que lo hace adecuado para entornos de big data.

Consideraciones:

• Configurar Atlas en un entorno multi-nube es complejo, especialmente al conectar AWS, Azure y las APIs de Databricks. Atlas no tiene conectores nativos para estas plataformas; se requiere configuración adicional para registrar el linaje de AWS Redshift o Azure Synapse.
• Los servicios de catalogación nativos de la nube (por ejemplo, AWS Glue) pueden ofrecer un seguimiento de linaje de menor sobrecarga para equipos que ya están comprometidos con un único proveedor de nube.
• Atlas es más adecuado para organizaciones que ejecutan Hadoop, Spark y Hive a escala. Los equipos sin una pila centrada en Hadoop encontrarán que su arquitectura añade una complejidad innecesaria.

Marquez

Marquez es un servicio de metadatos de código abierto para recopilar, agregar y visualizar metadatos del ecosistema de datos. Fue creado en WeWork y publicado como código abierto en 2019. Marquez es un proyecto en etapa de graduación de la LF IA & Data Foundation, habiéndose graduado en septiembre de 2023.

Qué hace realmente Marquez

Marquez se centra exclusivamente en el seguimiento de linaje, no en el descubrimiento. Es la implementación de referencia del estándar OpenLineage, la especificación abierta sobre cómo los pipelines informan los metadatos de linaje. Si utiliza Apache Airflow, Apache Spark, Apache Flink, dbt o Dagster, esas herramientas pueden emitir eventos OpenLineage que Marquez recopila y visualiza. El resultado es un gráfico de linaje que muestra cómo fluyen los datasets a través de sus pipelines, qué trabajos los produjeron y cuál es el aspecto histórico de las ejecuciones.

Esto hace que Marquez sea útil para: comprender qué se rompe cuando un dataset aguas arriba cambia, depurar fallos de pipeline rastreando la procedencia de los datos y saber qué trabajos consumen un dataset determinado antes de desaprobarlo. No es una herramienta para escanear endpoints en busca de PII.

Nota sobre la actividad de la comunidad

A principios de 2026, los problemas abiertos en el GitHub de Marquez que datan de mayo de 2025 siguen sin resolverse. La velocidad de commits se ha ralentizado en comparación con DataHub y OpenMetadata. Si necesita un catálogo de rápido movimiento con mantenedores receptivos, Marquez es la opción más lenta. Si necesita un almacén de linaje estable y ligero que implemente el estándar OpenLineage sin la sobrecarga de infraestructura de DataHub, Marquez sigue haciendo bien ese trabajo.

Características principales:

• Implementación de referencia de OpenLineage: Funciona de inmediato con todas las integraciones de OpenLineage. Este es el diferenciador más fuerte de Marquez: ninguna otra herramienta de esta lista es la implementación canónica del estándar de linaje.
• Visualización de gráficos de linaje: La interfaz web proporciona una vista interactiva de cómo los datasets se conectan y transforman a través de los flujos de trabajo. Útil para comprender las dependencias de los pipelines y rastrear errores.
• API REST y GraphQL: La API de linaje permite automatizar tareas como rellenos y análisis de causa raíz recorriendo el árbol de dependencias de forma programática. El endpoint GraphQL está actualmente en beta.
• Baja sobrecarga de infraestructura: Marquez se ejecuta en PostgreSQL y no requiere Kafka, Elasticsearch ni una base de datos de grafos, a diferencia de DataHub o Atlas. Para equipos que desean seguimiento de linaje sin una pila compleja, esa simplicidad es clave.

Flujo de trabajo de ejemplo: Para inspeccionar metadatos de linaje, navegue a la interfaz de usuario de Marquez y busque un trabajo (por ejemplo, etl_delivery_7_days) usando el cuadro de búsqueda. Desde el dataset de salida del trabajo, puede ver el nombre del dataset, el esquema, la descripción y las entradas aguas arriba. El gráfico de linaje muestra todo lo que alimenta o depende de ese dataset.

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Piiano Vault – ReDiscovery

Piiano Vault es una caja fuerte de privacidad para almacenar y proteger datos personales confidenciales dentro de su propio entorno en la nube. No es un escáner de descubrimiento de datos; esta distinción es lo suficientemente importante como para que valga la pena dejarlo claro antes de describir lo que hace.

El caso de uso que resuelve Vault es: “sabemos qué campos son confidenciales (números de tarjetas de crédito, SSN, nombres, correos electrónicos, números de teléfono) y queremos sacarlos de nuestras bases de datos de aplicaciones a un almacén centralizado y con control de acceso”. Vault se convierte en el almacén autorizado para esos campos. La base de datos de la aplicación contiene un token o referencia; el valor real reside en Vault. Este es un patrón de arquitectura de protección de datos, no una herramienta de descubrimiento.

Vault se despliega mediante Docker o Kubernetes (gráficos Helm disponibles). Existen SDKs para Python (Django ORM), TypeScript, Java y Go. El repositorio vault-releases se actualizó por última vez en agosto de 2025.

Nightfall

Nightfall es una plataforma DLP comercial nativa de IA. Sus repositorios de GitHub incluyen scripts de escáner de código abierto (Apache 2.0) que envuelven la API de detección comercial de Nightfall. Esta distinción es importante para el enfoque de “código abierto”: los scripts de escáner son de código abierto, pero el motor de detección que realmente identifica PII, credenciales y datos de pago es el servicio propietario de Nightfall. La ejecución de escaneos requiere una clave de API de Nightfall y llama a la API comercial de Nightfall. El nivel gratuito permite hasta 100 escaneos al mes en repositorios públicos y privados.

Esta es la herramienta más capaz de esta lista para detectar datos confidenciales en entornos modernos. Nightfall cubre repositorios de GitHub, buckets de S3, exportaciones de Salesforce y fuentes similares, pero no es totalmente de código abierto. Si su requisito es no tener dependencia de un proveedor comercial, Nightfall no lo cumple.

Capacidades del escáner de código abierto (nivel gratuito):

• Escanea todo el historial de commits de repositorios públicos y privados.
• Detecta credenciales, secretos, PII y números de tarjetas de crédito utilizando los modelos de detección de aprendizaje automático de Nightfall.
• Ejecuta hasta 100 escaneos al mes sin costo.
• Envía alertas a Slack cuando se detectan infracciones.
• Envía los resultados a un SIEM, herramienta de informes o endpoint de webhook.

Característica distintiva: Nightfall puede enviar alertas a Slack cuando se detectan infracciones y enviar los resultados a un SIEM, herramienta de informes o endpoint de webhook.

Caso de uso de ejemplo: Escanee una copia de seguridad de Salesforce para detectar datos confidenciales en reposo. El escáner (1) envía los archivos de copia de seguridad a la API de Nightfall para su escaneo, (2) ejecuta un servidor webhook local para recibir los resultados y (3) exporta los hallazgos a un archivo CSV.

Lecturas adicionales

• Software de análisis de registros
• 6 ejemplos reales de RBAC

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Cem Dilmegani

Analista Principal

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Cem ha sido el analista principal en AIMultiple desde 2017. AIMultiple informa a cientos de miles de empresas (según similarWeb), incluido el 60% de Fortune 500 cada mes.

El trabajo de Cem ha sido citado por publicaciones globales líderes como Business Insider, Forbes, Washington Post, firmas globales como Deloitte, HPE y ONG como el Foro Económico Mundial y organizaciones supranacionales como la Comisión Europea.

A lo largo de su carrera, Cem se ha desempeñado como consultor tecnológico, comprador de tecnología y emprendedor tecnológico. Asesoró a empresas en sus decisiones tecnológicas en McKinsey & Company y Altman Solon durante más de una década. También publicó un informe de McKinsey sobre digitalización.

Lideró la estrategia tecnológica y las adquisiciones de una empresa de telecomunicaciones reportando directamente al CEO. También lideró el crecimiento comercial de la empresa de tecnología profunda Hypatos, que alcanzó ingresos recurrentes anuales de 7 dígitos y una valoración de 9 dígitos desde 0 en 2 años. El trabajo de Cem en Hypatos fue cubierto por publicaciones tecnológicas líderes como TechCrunch y Business Insider.

Cem habla regularmente en conferencias internacionales de tecnología. Se graduó de la Universidad de Bogazici como ingeniero informático y tiene un MBA de Columbia Business School.

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Investigado por

Sena Sezer

Analista de la industria

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Sena es analista del sector en AIMultiple. Se licenció en la Universidad de Bogazici.

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