La desidentificación de exportaciones de SIRH consiste en retirar los identificadores de plantilla de un extracto de datos, orientada por el RGPD Considerando 26 y las directrices de la AEPD sobre anonimización. Ese considerando establece cuándo un conjunto de datos deja de señalar a una persona concreta. anonym.plus señala nombres, NUSS y datos de contacto en tu dispositivo, de modo que la tabla sigue siendo analizable sin revelar la identidad.
Cuándo se aplica
El fichero lista el nombre, el NUSS y el salario de cada trabajador en filas y columnas. Hay que proteger esos datos antes de que el conjunto llegue a análisis o a un socio externo.
Cómo lo resuelve anonym.plus
- Abre el extracto en anonym.plus en tu dispositivo.
- La herramienta analiza cada fila en busca del conjunto de identificadores.
- Señala nombres, NUSS, correos electrónicos y cifras salariales.
- Aplica Sustituir con una etiqueta estable por trabajador.
- Confirma que no queda ningún identificador directo en ninguna columna.
- Guarda el conjunto de datos limpio localmente.
Qué debe aportar
- El extracto de datos (CSV, DOCX o tabla en PDF).
- Un operador (Sustituir mantiene las filas vinculables).
- Opcional: mapa compartido para que un trabajador tenga siempre el mismo alias.
Tipos de datos personales detectados
| Categoría | Tipo de entidad anonym.plus | Ejemplo |
|---|---|---|
| Nombres | PERSON | nombre en fila → [TRABAJADOR_1] |
| Identificadores | NUSS | columna NUSS → [NUSS] |
| Financiero | MONEY | Salario 28.400 € → [IMPORTE] |
| Contacto | EMAIL_ADDRESS | correo corporativo → [EMAIL] |
| Financiero | IBAN_CODE | cuenta de depósito → [IBAN] |
| Fechas | DATE_TIME | columna fecha nacimiento → [FNAC] |
Cumplimiento logrado
- Se alinea con el análisis de anonimato del RGPD Considerando 26 y las directrices de la AEPD.
- Un mapa compartido mantiene al mismo trabajador con el mismo alias en todas las filas y ficheros.
- El tratamiento local mantiene el conjunto de datos dentro de tu equipo — nada sale.
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Límites & advertencias
El Considerando 26 advierte que los cuasi-identificadores, como puesto más centro más salario, pueden re-identificar a una persona aunque los nombres desaparezcan. Elimina o generaliza también esas columnas, y desactiva el mapa reversible para anonimato real.
Preguntas frecuentes
¿Basta con retirar los nombres para anonimizar la tabla?
No. El Considerando 26 cubre cuasi-identificadores como puesto, centro y salario. Generaliza o elimina esas columnas para reducir el riesgo de re-identificación.
¿Puedo mantener las filas vinculables para el análisis?
Sí, con un mapa compartido. Pero un mapa reversible es seudonimización, no anonimización. Desactívalo cuando necesites anonimato real.
¿Se sube el conjunto de datos?
No. Todo el proceso es offline; los datos de plantilla permanecen en tu máquina.