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Anhörung vor Kündigung § 102 BetrVG: Beschäftigtendaten anonymisieren – DSGVO-konform anonymisieren (§ 102 BetrVG)

Vor jeder Kündigung ist der Betriebsrat nach § 102 BetrVG anzuhören; das Anhörungsschreiben nennt den betroffenen Beschäftigten, Sozialdaten und Kündigungsgründe. anonym.legal pseudonymisiert diese Personendaten in Mustern und Schulungsfällen, damit das Anhörungsverfahren dokumentiert werden kann, ohne die Identität der betroffenen Person außerhalb des konkreten Vorgangs offenzulegen.

When this applies

Sie bereiten Betriebsratsanhörungen vor einer Kündigung als Muster auf oder nutzen abgeschlossene Verfahren für Schulungen. Nach § 102 BetrVG ist der Betriebsrat vor jeder Kündigung anzuhören, und das Anhörungsschreiben benennt den betroffenen Beschäftigten mit Sozialdaten wie Alter, Betriebszugehörigkeit und Unterhaltspflichten sowie die Kündigungsgründe. Für eine Mustervorlage des Anhörungsverfahrens kommt es auf den Aufbau, die Begründungstiefe und die Fristen an, nicht auf die Identität der betroffenen Person. Weil solche Schreiben sensible Sozial- und Leistungsdaten bündeln und nicht breit gestreut werden dürfen, besteht hier der Bedarf, die Personendaten zu schützen, während Struktur und Begründung des Verfahrens lesbar bleiben.

  1. Das Anhörungsschreiben und die beigefügten Unterlagen werden im Originalformat in anonym.legal hochgeladen, ohne den Aufbau zu verändern.
  2. Die Engine durchsucht den Inhalt und erkennt Name, Sozialdaten, Anschrift und weitere PII des betroffenen Beschäftigten aus über 285 unterstützten Entitätstypen.
  3. Der betroffene Beschäftigte und weitere genannte Personen werden über alle Dokumente hinweg konsistent durch dasselbe Pseudonym ersetzt.
  4. Verfahrensrelevante Inhalte — Kündigungsart, Begründung, Fristen und Stellungnahme des Gremiums ohne Personenbezug — bleiben im Klartext erhalten.
  5. Die Zuordnung von Pseudonym zu Klarname wird in einer verschlüsselten Mapping-Tabelle mit EU-Datenresidenz festgehalten.
  6. Die anonymisierte Vorlage wird als Muster oder Schulungsfall exportiert; das tatsächliche Anhörungsverfahren führen Sie weiterhin mit Klardaten.

What you provide

  • Anhörungsschreiben an den Betriebsrat
  • Sozialdaten und Begründung der Kündigung
  • Liste der namentlich genannten Personen

Limitations & cautions

  • anonym.legal prüft nicht die Ordnungsmäßigkeit oder Vollständigkeit der Anhörung und bewertet keine Kündigungsgründe; die Software bereitet ausschließlich die Daten auf.
  • Ob die Wochenfrist nach § 102 BetrVG gewahrt ist und ob die Anhörung wirksam erfolgte, bleibt in Ihrer Verantwortung und ersetzt keine arbeitsrechtliche Beurteilung.
  • Die Re-Identifikation setzt die sichere Verwahrung des zugehörigen Schlüssels voraus.

FAQ

Bleiben die Kündigungsgründe im Muster lesbar erhalten?

Ja, Kündigungsart, Begründung und Verfahrensangaben ohne Personenbezug bleiben vollständig im Klartext erhalten. Nur personenbezogene Daten wie Name und Sozialdaten des Beschäftigten werden pseudonymisiert. So bildet das Muster das Anhörungsverfahren vollständig ab, ohne die betroffene Person zu nennen.

Werden auch Sozialdaten wie Betriebszugehörigkeit erkannt?

Ja, Sozialdaten mit Personenbezug wie Alter, Betriebszugehörigkeit und Unterhaltspflichten gehören zu den über 285 unterstützten Entitätstypen und werden pseudonymisiert. Verfahrensbezogene Angaben ohne Personenbezug bleiben erhalten. Zusätzliche Felder können Sie manuell als schützenswert markieren.

Prüft die Software die Wirksamkeit der Anhörung?

Nein, anonym.legal bewertet weder die Ordnungsmäßigkeit der Anhörung noch die Kündigungsgründe; die Software bereitet ausschließlich die Daten auf. Die Wahrung der Fristen und die rechtliche Beurteilung bleiben Ihre Aufgabe. Für das tatsächliche Verfahren verwenden Sie weiterhin die Klardaten.

Betriebsrat

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A small team of engineers and lawyers built this.

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Our founder note spells out why we started.

Where to start

How the parts fit

A browser add-on cleans text inside Chrome.

A Word plug-in handles drafts in Office.

A small desktop tool works on whole folders.

An agent protocol link feeds large models safely.

All four share one core engine and one rule set.

Words from our team

We started this work after a lunch about cookies.

One friend kept getting odd ads on her phone.

We asked why a court file leaked through a draft.

We sketched the first build on a napkin that week.

By month three we had a tiny demo for a friend.

She used it on her first case the next day.

Common questions we hear

Can the tool read scanned PDFs? Yes, with OCR.

Does it work on long files? Yes, in small chunks.

Can I roll my own rule set? Yes, save it as a preset.

Does it run offline? The desktop build runs offline.

Do you keep my files? No, the cloud build wipes after each run.

Will it learn from my work? No, we never train on inputs.

A short tour of the workflow

Upload a file or paste a snippet of prose.

Pick the entities you want gone from the draft.

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Skim the result and tweak any rule that misfired.

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