L'elaborazione a lotti dei fascicoli di performance applica regole uniformi a centinaia di documenti in un solo passaggio. Il GDPR Considerando 26 e l'art. 4 dello Statuto dei Lavoratori richiedono minimizzazione anche su volumi industriali. anonym.plus elabora l'intera cartella in locale: la coerenza dei pseudonimi e garantita su tutto il pacchetto, senza alcun passaggio cloud.
Quando si applica
L'HR di Poste Italiane Roma deve preparare 3000 dossier di performance per un audit interno. L'elaborazione massiva applica pseudonimi stabili a tutti i documenti: l'auditor analizza l'intero campione senza esporre singoli dipendenti, e il People Analytics conserva la possibilita di riassociazione controllata.
Come lo gestisce anonym.plus
- Seleziona la cartella con i dossier (PDF, DOCX, XLSX) in anonym.plus.
- Configura il profilo di anonimizzazione (regole, entita, sostituzioni).
- L'OCR locale processa anche scansioni e immagini in serie.
- Lo strumento applica regole uniformi a tutti i documenti.
- Conserva la coerenza dei pseudonimi tra file (chiave salt comune).
- Esporta la cartella elaborata; gli originali restano in locale.
Cosa serve fornire
- La cartella di dossier (PDF, DOCX, XLSX, immagini scansionate).
- Un'operazione: massiva di anonimizzazione, pseudonimizzazione o oscuramento.
- Opzionale: profilo di regole salvato e chiave salt per coerenza.
Tipi di entità rilevati nei documenti HR
| Categoria | Tipo di entità anonym.plus | Esempio |
|---|---|---|
| Dipendente | PERSON | Massimo Verdi → [DIP-0188] |
| Codice fiscale | IT_FISCAL_CODE | VRDMSM75H12H501X → [CF-HASH] |
| EMAIL_ADDRESS | m.verdi@poste.it → [EMAIL-HASH] | |
| Matricola | EMPLOYEE_ID | MAT-0188 → [ID-HASH] |
| Filiale | ORGANIZATION | Filiale Roma EUR → [SEDE] |
| Data | DATE_TIME | review 2025 → [PERIODO] |
Conformità raggiunta
- Valutazione d'impatto — trattare in blocco fascicoli valutativi impone la verifica preliminare dell'art. 35, par. 1, GDPR e, se designato, la consultazione del responsabile della protezione dei dati prevista dall'art. 35, par. 2, GDPR.
- Strumenti di lavoro — l'art. 4, comma 2, L. 300/1970 sottrae all'accordo preventivo gli strumenti usati per rendere la prestazione e quelli di registrazione di accessi e presenze, ma non la disciplina dei dati che ne derivano.
- Organizzazione del lavoro — l'art. 29 del D.Lgs. 81/2008 richiede la consultazione del rappresentante dei lavoratori per la sicurezza, e l'art. 2087 c.c. copre anche il carico che le revisioni massive generano.
- Sicurezza del trattamento — elaborazione completamente offline, nessun upload verso il cloud; le copie di lavoro sono protette con AES-256-GCM + Argon2id, in linea con il GDPR art. 32.
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Limiti & avvertenze
L'elaborazione massiva richiede risorse hardware proporzionate (CPU, RAM, disco). Verifica preliminarmente la qualita dell'OCR su un campione, perche errori sistematici si propagano a tutto il pacchetto. Non sostituisce un audit privacy formale dei dati elaborati.
Domande frequenti
Quanti file posso elaborare in un'unica esecuzione?
Dipende dall'hardware locale. Su workstation enterprise (16 GB RAM, SSD) elaborazioni da migliaia di documenti completano in minuti. Verifica i tempi su un campione prima del run completo.
Posso interrompere e riprendere la lavorazione?
Si. Lo strumento salva checkpoint progressivi: in caso di interruzione, riprende dall'ultimo file completato senza duplicare il lavoro gia svolto.
L'elaborazione massiva usa servizi cloud?
No. anonym.plus elabora 100% in locale anche lavorazioni industriali: nessun documento esce dal tuo dispositivo, qualunque sia il volume.