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¿Qué es la seudonimización?

February 26, 2021  |   LiveRamp

La seundonimización es una técnica de tratamiento de datos que preserva la privacidad del consumidor enmascarando los datos personales. Mientras que la anonimización obtiene el mismo resultado eliminando los valores de atributos (o identificadores) de campos como el nombre, la dirección o el número de teléfono, la seundonimización sustituye estos valores por valores de sustitución, alias o seudónimos.

 

¿Por qué utilizar la seudonimización?

La seudonimización tiene como objetivo preservar la privacidad y la confidencialidad de los datos. Es una práctica global, inscribida en las normas de regulación de datos del RGPD y de la CCPA. Así, el considerando 29 del RGPD establece que su objetivo es “fomentar la seudonimización de los datos en el tratamiento de los datos personales”.

En comparación con la anonimización pura, la seudonimización tiene dos ventajas. La primera es que preserva la capacidad de un propietario de datos para reindentificar un conjunto de datos personales de forma segura, en circunstancias determinadas, como en el caso de un informe o notificación reglamentaria. La segunda es que la creación de seudónimos fiables en los archivos relacionados permite vincular esto archivos, preservando así el crecimiento y el enriquecimiento de los datos.
Piense en el propietario de datos como un chef que conoce un gran número de recetas y platos que sólo él puede elaborar. Si se considera su repertorio culinario como datos, la seudonimización le permite eliminar ingredientos secretos manteniendo la organización lógica de sus entradas, platos principales y postres, y creando nuevos sabores. La anomización sólo le permitiría eliminar ingredientes en secreto.

 

¿Cuándo utilizar la seudonimización para la colaboración de datos?

Además de preservar la privacidad del consumidor, la seudonimización permite a los especialistas de mercadotecnia colaborar de forma segura para analizar y medir los datos al nivel global e individual. Así, los archivos seudonimizados pueden seguir vinculándose entre las tablas de datos de diferentes socios para producir información sobre el recorrido de compra o el verdadero impacto de una campaña de mercadotecnia. Estos archivos también pueden ser utilizados para crear modelos de comportamientos de la audiencia y servir de guía para la planificación y las estrategias de mercadotecnia.