Anonimizar datos abiertos: datasets, CSV y formatos estructurados
Publica open data reutilizable sin datos personales ni riesgo de reidentificación. anonimizia procesa formatos estructurados (CSV, XLSX, JSON) además de documentos, aplicando anonimización irreversible o seudonimización según lo que necesite el dataset.
¿Puedo subir un CSV o un Excel a anonimizia?
Sí. Además de PDF, Word y ODT, la plataforma acepta formatos estructurados como CSV, XLSX y JSON, y trata cada columna según la regla que definas.
- Formatos estructurados, no solo documentos
- Elige el tratamiento columna a columna
- Token estable para poder seguir analizando
- Reglas guardadas para cada publicación periódica
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- Cancelas cuando quieras
¿Cuándo usar anonimizia para anonimizar datos abiertos?
Los datos abiertos se publican para ser cruzados
A diferencia de un PDF, un dataset se descarga, se une con otros y se explota masivamente. Un campo aparentemente inocuo (código postal + fecha de nacimiento + sexo) puede bastar para reidentificar a una persona.
Columnas directas que nadie debería publicar
Nombre, DNI/NIE, correo, teléfono, IBAN, matrícula, número de expediente o referencia catastral aparecen con frecuencia en las exportaciones directas del gestor a CSV.
Cuasi-identificadores y microdatos
Edad exacta, dirección con número, fecha de un hecho o un barrio muy pequeño pueden identificar por combinación. Hay que generalizar (tramos de edad, sección censal) o suprimir esos valores.
Exportaciones periódicas y automáticas
Los datasets se refrescan cada mes o cada trimestre. Si la anonimización es manual, tarde o temprano se publica una versión sin filtrar.
¿Qué documentos puedes anonimizar?
- CSV y XLSX de padrón, licencias, multas o subvenciones
- Exportaciones JSON de aplicaciones municipales
- Datasets de contratación y presupuestos
- Encuestas y formularios de participación ciudadana
- Registros de entrada/salida y estadísticas de servicios
- Datasets sanitarios o sociales antes de investigación
¿Qué ganas con anonimizia?
Formatos estructurados, no solo documentos
Sube el CSV, XLSX o JSON a la plataforma y anonimizia detecta las columnas con datos personales, propone el tratamiento de cada una y devuelve el fichero listo para publicar en el hub de open data.
Elige el tratamiento columna a columna
Suprimir la columna, tachar el valor, generalizar (fecha a año, edad a tramo, dirección a sección censal), sustituir por datos sintéticos o seudonimizar con token estable. La utilidad analítica del dataset se conserva; el dato personal no.
Token estable para poder seguir analizando
Si necesitas mantener la relación entre filas o entre datasets sin publicar identidades, la seudonimización con token consistente permite agrupar y contar sin exponer a nadie. Recuerda: el dato seudonimizado sigue siendo dato personal, así que no se publica en abierto, se usa internamente.
Reglas guardadas para cada publicación periódica
Define una vez cómo se trata cada columna y aplícalo a cada refresco del dataset por lote o por API, con informe de qué se transformó.
Normativa que cubres
RGPD, considerando 26
El Reglamento no se aplica a la información anonimizada de forma irreversible. Si es solo seudonimizada, sigue siendo dato personal y no puede publicarse como dato abierto.
Ley 37/2007 y Directiva (UE) 2019/1024
Regulan la reutilización de la información del sector público y exigen que la apertura de datos respete la protección de datos personales.
Ley 19/2013, art. 5.3
La disociación previa también se aplica a la información que se publica en formato reutilizable.
Orientaciones AEPD sobre anonimización y reidentificación
Recomiendan evaluar el riesgo de reidentificación por combinación de cuasi-identificadores, no solo eliminar los identificadores directos.
Dudas habituales
¿Anonimizar o seudonimizar un dataset abierto?
Para publicar en abierto, anonimización irreversible: supresión, generalización o datos sintéticos. La seudonimización con token se reserva a usos internos o cesiones controladas, porque es reversible y sigue bajo el RGPD.
¿Qué son los cuasi-identificadores?
Campos que por sí solos no identifican pero sí en combinación: código postal, fecha de nacimiento, sexo, profesión o fecha de un hecho. La forma habitual de tratarlos es generalizarlos en tramos.
¿Puedo automatizar la anonimización del dataset cada mes?
Sí. La API permite anonimizar los ficheros del refresco periódico con las reglas guardadas, antes de que se publiquen en el portal de datos abiertos.
¿En qué normativa se basa esta página?
Todo lo que se explica aquí se apoya en normativa publicada y en las orientaciones de la Agencia Española de Protección de Datos. Estos son los textos originales:
Guías para anonimizar documentos
Guía completa sobre qué significa anonimizar, técnicas de anonimización y diferencias con la seudonimización.
Limpia autor, fecha, historial de versiones y otros metadatos personales antes de publicar un PDF.
Aprende a redactar correctamente datos personales en PDFs para cumplir con el RGPD.
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