L'oscuramento batch del dataset di due diligence de-identifica in un'unica sessione l'intero corpus documentale dell'operazione — contratti, bilanci, liste dipendenti, verbali CDA, disclosure schedules — ai sensi del GDPR Considerando 26. anonym.plus elabora ogni file in locale con 340+ tipi di entità rilevabili; nessun documento lascia il tuo dispositivo e nessuna connessione di rete viene effettuata durante l'elaborazione. L'approccio batch è essenziale per la gestione di data room con centinaia di file in tempi operativi compatibili con le scadenze M&A.
Quando si applica
Devi preparare l'intera data room per l'accesso dei potenziali acquirenti entro 48 ore. Il corpus comprende oltre 500 documenti di tipologie diverse. L'elaborazione manuale file per file è impraticabile: usi la modalità batch per de-identificare l'intero dataset in locale.
Come lo gestisce anonym.plus
- Seleziona l'intera cartella della data room nell'applicazione locale.
- Configura le regole di oscuramento: entità da rilevare, modalità (sostituzione/oscuramento) e soglie.
- Avvia l'elaborazione batch: il motore processa ogni file sequenzialmente in locale.
- Rivedi il registro dei risultati: percentuale di entità rilevate, falsi positivi segnalati.
- Correggi manualmente i falsi positivi nei documenti chiave ad alta sensibilità.
- Esporta l'intera cartella de-identificata: i file originali restano sul tuo dispositivo.
Cosa serve fornire
- Cartella completa della data room con tutti i file (PDF, DOCX, XLSX, scansioni).
- Configurazione batch: tipi di entità, modalità di oscuramento e soglie di confidenza.
- Facoltativo: whitelist di termini tecnici e denominazioni societarie da escludere.
Tipi di entità rilevati nei documenti legali
| Categoria | Tipo di entità anonym.plus | Esempio |
|---|---|---|
| Persone | PERSON | Avv. Cristina Moretti → [PERSONA] |
| Codice fiscale | IT_FISCAL_CODE | MRTCST82A41H501K → [CF] |
| IBAN | IBAN_CODE | IT23 C076 0101 0000 0006 0000 002 → [IBAN] |
| Organizzazione | ORGANIZATION | Investindustrial S.p.A. → [ORG] |
| EMAIL_ADDRESS | c.moretti@studio.it → [EMAIL] | |
| Partita IVA | IT_VAT_CODE | IT 03456789012 → [P_IVA] |
Conformità raggiunta
- Anonimizzazione su scala — il GDPR, Considerando 26 e il Parere 05/2014 del Gruppo di lavoro art. 29 (WP216) chiedono di valutare individuazione, correlabilità e deduzione sull'insieme del corpus, non sul singolo file.
- Limitazione della conservazione — l'art. 5, par. 1, lett. e) GDPR impone di ritirare le copie della data room a operazione conclusa: un corpus già de-identificato riduce ciò che resta da cancellare.
- Controlli interni — il modello di organizzazione dell'art. 6 del D.Lgs. 231/2001 e la riservatezza del segnalante imposta dall'art. 12 del D.Lgs. 24/2023 richiedono che i documenti sensibili circolino in modo ristretto e tracciato.
- Sicurezza del trattamento — 340+ tipi di entità rilevati, nessun file caricato; AES-256-GCM e Argon2id proteggono l'intero lotto (GDPR art. 32).
Anonimizza Dataset completo di due diligence (batch) offline — vedi piani & inizia gratis →
Limiti & avvertenze
L'elaborazione batch applica regole uniformi a tutti i file. Documenti con struttura atipica o linguaggio settoriale molto specifico possono generare più falsi positivi; pianifica una revisione manuale dei fascicolo elettronico ad alta sensibilità dopo l'elaborazione batch.
Domande frequenti
Quanto tempo richiede l'elaborazione batch di 500 documenti?
Dipende dalle dimensioni dei documento e dalla potenza del dispositivo. anonym.plus è ottimizzato per l'elaborazione locale ad alta velocità; un corpus standard di due diligence viene elaborato in pochi minuti.
Posso escludere specifici tipi di elemento dall'elaborazione batch?
Sì. Puoi configurare filtri per tipo di voce, dimensione e cartella di destinazione prima di avviare l'elaborazione batch.
Come gestisco i documenti già presenti nella data room del provider VDR?
Scarica i documenti sul tuo dispositivo, elaborali in batch con anonym.plus, poi carica le versioni de-identificate nel VDR. I oggetto originali restano cifrati sul tuo dispositivo.