¿Qué es la anonimización de datos?

La anonimización de datos es el proceso de transformar los datos personales de forma que resulte imposible identificar a una persona concreta. Permite eliminar permanentemente el vínculo entre la información y los sujetos a los que se refiere. Como resultado, los datos obtenidos y almacenados en la empresa dejan de considerarse datos personales.

Al utilizar la anonimización, cada organización garantiza la seguridad de los datos que gestiona. Así, cumple los requisitos del GDPR y evita la necesidad de obtener el consentimiento para el tratamiento de datos personales. La información anonimizada también puede utilizarse para fines distintos de los inicialmente previstos. Este formulario también permite almacenar datos durante un tiempo ilimitado y exportarlos al extranjero.

Se pueden utilizar varias técnicas para anonimizar datos. Cada una de ellas modifica los datos de forma diferente. La diversidad de opciones posibles hace que la selección del método adecuado dependa de la especificidad de cada situación, por ejemplo, del sector en el que opere la empresa o del tipo de información que gestione. Algunas técnicas pueden utilizarse de forma combinada.

Las técnicas más importantes para la anonimización de datos incluyen:

• Aleatorización - es una distribución aleatoria de los datos para eliminar la estrecha relación entre la información y personas concretas. Este método utiliza además perturbaciones (por ejemplo, modificación de los valores en unos pocos puntos) y permutación, es decir, barajar los valores de los atributos en las tablas.
• Generalización - es una reducción deliberada de la precisión de los datos (por ejemplo, cambiando un valor específico por un intervalo vectorial).
• Supresión de atributos - esta técnica borra un lote entero de datos de un conjunto.
• Supresión de registros - aquí, se borra todo el registro de un conjunto de datos. Esta técnica afecta a muchas variables a la vez.
• Enmascaramiento de caracteres - se trata de cambiar los signos de un valor, por ejemplo, utilizando un símbolo fijo.
• Pseudonimización - se basa en cambiar valores reales por ficticios. Este método es similar a la encriptación de datos que necesitan valores originales almacenados de forma segura para poder ser releídos.
• Perturbación de datos - esta técnica utiliza la sustitución de los datos reales por valores aproximados.
• Sintetizando - es una técnica utilizada principalmente para generar conjuntos de datos sintéticos no relacionados con el conjunto de datos real directamente.
• Agregación de datos - es la conversión de la lista de variables en valores agregados.

La anonimización de datos aporta muchos beneficios a las empresas que utilizan las técnicas adecuadas. Sin embargo, cabe señalar que este proceso también está asociado a diversas complicaciones. Por ejemplo, es difícil utilizar datos anonimizados en actividades de marketing o personalizar un producto o servicio. La información almacenada por la empresa se vuelve, hasta cierto punto, inútil. Antes de decidirse a anonimizar un conjunto de datos concreto, conviene asegurarse de que los datos que se quieren anonimizar no tienen un valor especial para la organización.

Lo mejor es anonimizar los datos que vayan a compartirse con terceros o almacenarse sólo con fines de archivo. Varias herramientas, como Gallio PRO por ejemplo, puede utilizarse para ello. Nuestra herramienta permite anonimizar imágenes y vídeos de forma rápida y cómoda. Más información sobre la anonimización automática de vídeos e imágenes en nuestro blog.