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Onboarding-Unterlagen anonymisieren: Stammdaten neuer Mitarbeiter schützen – DSGVO-konform anonymisieren

Onboarding-Checklisten und Stammdatenblätter neuer Mitarbeiter enthalten Namen, Adressen, Bankverbindungen und Sozialversicherungsnummern. anonym.legal pseudonymisiert diese Personendaten, damit Onboarding-Prozesse als Muster dokumentiert, in Schulungen genutzt oder mit Dienstleistern abgestimmt werden können, ohne die Identität der neuen Beschäftigten offenzulegen.

When this applies

Sie dokumentieren oder optimieren den Onboarding-Prozess und nutzen reale Unterlagen als Muster oder Schulungsmaterial. Stammdatenblätter neuer Beschäftigter bündeln früh sehr viele Identifikationsmerkmale: Name, Anschrift, Geburtsdatum, Bankverbindung und Sozialversicherungsnummer. Für die Prozessdarstellung oder eine Schulung ist der konkrete Personenbezug nicht erforderlich, nur der Ablauf und die Struktur der Vorlagen. Oft sollen solche Muster auch für die Einarbeitung neuer HR-Kräfte oder die Abstimmung mit externen Lohnbüros dienen. Eine pseudonymisierte Fassung erlaubt die Weitergabe an Trainer oder Dienstleister, ohne reale Beschäftigtendaten breit zu streuen.

  1. Onboarding-Checklisten, Prozessdokumente und Stammdatenblätter werden hochgeladen.
  2. Die Erkennung prüft den Inhalt gegen über 285 Entitätstypen und markiert Name, Anschrift, Geburtsdatum, Bankverbindung und Sozialversicherungsnummer.
  3. Jede betroffene Person wird über alle Dokumente hinweg konsistent durch dasselbe Pseudonym ersetzt.
  4. Prozessschritte, Verantwortlichkeiten, Fristenlogik und Vorlagentexte bleiben als sachliche Inhalte im Klartext erhalten.
  5. Die Zuordnung von Pseudonym zu Klardaten wird in einer verschlüsselten, EU-ansässigen Mapping-Tabelle gespeichert.
  6. Die anonymisierte Fassung wird als Muster oder Schulungsmaterial exportiert; bei Bedarf lässt sich der reale Datensatz über den Schlüssel wiederherstellen.
  7. Sollen mehrere Eintritte abgebildet werden, lassen sich weitere Datenblätter ergänzen, wobei jede Person dokumentübergreifend dasselbe Pseudonym behält.

What you provide

  • Onboarding-Checklisten und Prozessdokumente
  • Stammdatenblätter neuer Mitarbeiter
  • Formulare zur Bankverbindung und Sozialversicherung
  • Angabe, welche Prozessfelder als Muster sichtbar bleiben sollen
  • Liste der Dienstleister, die das Muster erhalten sollen

Limitations & cautions

  • Die Vollständigkeit und Rechtskonformität des Onboarding-Prozesses prüft anonym.legal nicht.
  • Die Software bereitet Unterlagen auf und ersetzt keine personalrechtliche Beurteilung des Ablaufs.
  • Die Aufbewahrung der originalen Stammdaten für die laufende Beschäftigung bleibt Ihre Verantwortung.

FAQ

Bleiben die Prozessschritte im Muster erhalten?

Ja, Prozessschritte und Vorlagentexte bleiben im Klartext sichtbar. Nur personenbezogene Daten werden pseudonymisiert. Das Muster gibt den Ablauf vollständig wieder, ohne reale Beschäftigte zu nennen.

Werden Sozialversicherungsnummern in den Stammdaten erkannt?

Ja, Sozialversicherungsnummern gehören zu den unterstützten Entitätstypen und werden pseudonymisiert oder maskiert. Auch Bankverbindungen und Geburtsdaten werden als Identifikationsmerkmale erfasst.

Kann ich die Unterlagen als Schulungsmaterial nutzen?

Ja, die anonymisierte Fassung eignet sich datenschutzkonform als Vorlage oder Schulungsmaterial. Da kein Personenbezug mehr besteht, lässt sie sich auch an externe Trainer oder Dienstleister weitergeben.

Muss ich die originalen Stammdaten zusätzlich aufbewahren?

Ja, für das laufende Beschäftigungsverhältnis benötigen Sie die originalen Stammdaten weiterhin. anonym.legal erzeugt nur eine pseudonymisierte Muster- oder Schulungsfassung und ersetzt nicht Ihre reguläre Datenhaltung. Die Verantwortung für deren Aufbewahrung bleibt bei Ihnen.

Onboarding

About this page

We update this page when our platform or the law changes.

Read our founder note for how we work.

Each change shows up in the timestamp at the top.

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  • GDPR (EU 2016/679).
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We do not sell your data.

We do not train models on your text.

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Our servers live in Falkenstein, Germany.

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We run a full check suite on every release.

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Bad runs block the deploy.

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We sell credits, not seats.

One credit covers one short job.

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Who built this

A small team of engineers and lawyers built this.

We ship from Europe and work in the open.

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.

Choose a method: replace, mask, hash, encrypt, or redact.

Press run and watch the side panel show each hit.

Skim the result and tweak any rule that misfired.

Save the cleaned file or send it to a teammate.