Anonymisierung
Erkennen und maskieren Sie personenbezogene Daten automatisch. DSGVO-konforme Textanalyse mit automatischer PII-Erkennung.
Ein Name in 10.000 Texten
Personenbezogene Daten in Freitexten zu finden ist wie die Nadel im Heuhaufen. Ein übersehener Name, eine vergessene E-Mail-Adresse – und Sie haben ein DSGVO-Problem. Manuelle Prüfung ist weder praktikabel noch zuverlässig.
- DSGVO-Bußgelder bis zu 20 Mio. € oder 4% des Jahresumsatzes
- Reputationsschaden bei Datenschutzvorfällen
- Manuelle Prüfung übersieht durchschnittlich 15% der PII
So funktioniert Anonymisierung
Hallo, ich bin Max Müller (max.mueller@firma.de). Bitte rufen Sie mich unter 0170-1234567 zurück. Meine Adresse ist Hauptstraße 42, 80331 München.
Hallo, ich bin [NAME] ([EMAIL]). Bitte rufen Sie mich unter [PHONE] zurück. Meine Adresse ist [ADDRESS].
Erfüllt höchste Anforderungen
Automatische PII-Erkennung
Namen
Max Mustermann → [NAME]E-Mails
max@firma.de → [EMAIL]Telefon
+49 170 1234567 → [PHONE]Adressen
Musterstr. 1 → [ADDRESS]IBAN
DE89 3704... → [IBAN]Custom
Eigene Regeln definierbarDatenschutz auf höchstem Niveau
PII-Erkennung
Automatische Erkennung von Namen, E-Mails, Telefonnummern, Adressen und mehr.
Flexible Maskierung
Wählen Sie zwischen Ersetzung, Pseudonymisierung oder vollständiger Entfernung.
Konfigurierbare Regeln
Definieren Sie eigene Erkennungsregeln und Ausnahmen für Ihren Anwendungsfall.
Audit-Trail
Vollständige Dokumentation aller Anonymisierungsschritte für Compliance.
Wählen Sie den passenden Ansatz
Je nach Anforderung anonymisieren Sie vollständig, pseudonymisieren konsistent oder generalisieren für maximale Analysierbarkeit.
Redaktion
Vollständige Entfernung – der Text wird durch [ENTFERNT] oder ähnliche Platzhalter ersetzt.
Max Müller → [NAME]Ideal für: Maximale Sicherheit, wenn der Originalwert keine Rolle spielt
Pseudonymisierung
Konsistente Ersetzung – dieselbe Person erhält immer denselben Platzhalter.
Max Müller → Person_A (überall im Text)Ideal für: Wenn Sie Beziehungen zwischen Personen erhalten müssen
Generalisierung
Ersetzung durch allgemeine Kategorien – Kontext bleibt maximal erhalten.
max@firma.de → [E-MAIL]Ideal für: Wenn der Kontext wichtig ist, aber nicht die genauen Daten
DSGVO-konform by Design
Anonymisieren Sie Daten vor der Analyse – so können Sie auch sensible Textdaten DSGVO-konform verarbeiten.
- Verarbeitung vor Speicherung
- Dokumentierte Prozesse
- Audit-Trail
- Konfigurierbare Regeln
Besonders wichtig für
Das werden wir oft gefragt
Kombinieren mit anderen Modulen
Sieh eure offenen Antworten als Struktur – nicht als Textmasse
Starte direkt mit eigenen Daten oder validiere euren Use Case geführt – inklusive Absicherung für Stakeholder.