Veilig omgaan met gevoelige data in je platform: anonimisatie en pseudonimisatie uitgelegd

Wat betekent automatische anonimisatie?

Automatische anonimisatie spoort gevoelige informatie op in alle bestanden binnen je digitale informatieplatform en gaat deze gegevens generaliseren door ze te vervangen door algemene gegevens. Een andere mogelijkheid is om de informatie weg te laten en dus te randomiseren. In beide gevallen gebeurt dit tijdens het transformatieproces. Hierdoor blijven de gegevens bruikbaar maar is de oorspronkelijke bron anoniem wanneer je het bestand raadpleegt. Dit garandeert dat je informatie veilig toegankelijk is zonder onnodig gevoelige details prijs te geven.

Wat is pseudonomisatie?

Bij pseudonimisatie wordt gevoelige informatie geëncrypteerd en vervangen door een nieuwe waarde. Dit zorgt ervoor dat de directe link met de oorspronkelijke gegevens wordt verbroken. Denk bijvoorbeeld aan een gebruikersnaam die wordt vervangen door een unieke identifier, zoals een code of ID. In tegenstelling tot anonimisatie is het met pseudonimisatie mogelijk om, met de juiste aanvullende informatie, de oorspronkelijke gegevens te achterhalen.

Wanneer gebruik je wat?

De keuze tussen anonimisatie en pseudonimisatie hangt af van de specifieke behoeften van je organisatie. Anonimisatie biedt een hoger niveau van privacybescherming, terwijl pseudonimisatie nuttig kan zijn wanneer het belangrijk is om een link met de oorspronkelijke gegevens te behouden, bijvoorbeeld voor onderzoeksdoeleinden. Bij pseudonimisatie heb je in principe de mogelijkheid tot omkeerbaarheid en de oorspronkelijke waardes terug te zetten. Bij anonimisatie is dit niet mogelijk.

De voordelen van anonimisatie en pseudonimisatie

• Bescherming van de privacy: De persoonlijke gegevens van individuen worden beschermd. Hierdoor vermindert het risico op schendingen van de privacy. Dit is cruciaal wanneer je werkt met gevoelige informatie zoals gegevens van klanten of medewerkers.  
  Use case: Een e-commercebedrijf anonimiseert gegevens van klanten zoals namen en creditcardinformatie voordat deze naar een datawarehouse worden gestuurd. Zo zijn ze beschermd tegen datalekken bij analyses of cyberaanvallen. 
  
• Naleving van regelgeving: Anonimisatie en pseudonimisatie ondersteunen je bij het naleven van privacywetten en -regelgevingen zoals de GDPR. Het helpt je als organisatie om eventuele boetes en juridische problemen te voorkomen.   
  Use case: Een zorginstelling pseudonimiseert patiëntgegevens voordat deze worden gedeeld met een onderzoeksbureau voor medisch onderzoek. Alleen met aanvullende informatie kan de originele identiteit worden herleid. 
  

• Gegevens veilig delen: Bij samenwerking met derde partijen, zoals consultants of leveranciers, kunnen klantgegevens worden gepseudonimiseerd. Hierdoor blijft de kerninformatie bruikbaar, maar zonder dat persoonsgegevens direct herleidbaar zijn. 
  Use case: Een verzekeringsmaatschappij deelt geanonimiseerde schadeclaims met een externe data-analist om fraudepatronen op te sporen.

• Flexibiliteit in je data: Wil je meer inzichten halen uit je informatie? Dankzij anonimisatie en pseudonimisatie kan je veilig aan de slag met alle informatie binnen je platform. Hierdoor kan je met een gerust hart meer waarde uit je schat aan informatie halen.   
  Use case: Een retailbedrijf anonimiseert kassabondata van duizenden klanten om kooptrends te analyseren en voorraadbeheer te optimaliseren.

Conclusie

Door anonimisatie en pseudonimisatie strategisch in te zetten, kunnen bedrijven data benutten zonder de veiligheid of privacy van klanten in gevaar te brengen. Het is de perfecte balans tussen compliance en waardecreatie.

Niet zeker wat je precies nodig hebt voor jouw specifieke use case? Ons team ervaren consultants analyseert je business en selecteert samen met jou de beste toolset. Zo helpen wij jouw organisatie optimaal ondersteunen!