Urlaubsabgeltung § 7 Abs. 4 BUrlG: Personaldaten anonymisieren – DSGVO-konform anonymisieren (§ 7 Abs. 4 BUrlG)

Endet das Arbeitsverhältnis mit nicht genommenem Urlaub, ist dieser nach § 7 Abs. 4 BUrlG abzugelten; weil die Berechnung Personalstammdaten, Urlaubskonten und Gehaltsangaben heranzieht, pseudonymisiert anonym.legal diese Personendaten, damit Abgeltungsberechnungen und Schriftsätze ohne Offenlegung der Beschäftigtenidentität erstellt werden können.

When this applies

Der Anspruch auf Urlaubsabgeltung entsteht, wenn das Arbeitsverhältnis endet und der Arbeitnehmer seinen Urlaub ganz oder teilweise nicht mehr nehmen konnte; nach § 7 Abs. 4 BUrlG ist dieser Resturlaub dann in Geld abzugelten. Die Berechnung stützt sich auf Personalstammdaten, das Urlaubskonto und die Vergütungshöhe. Geltend gemacht oder geprüft wird der Anspruch typischerweise nach Ausspruch der Kündigung oder bei Abschluss eines Aufhebungsvertrags. Weil Stammblatt, Urlaubskonto und Gehaltsabrechnung Namen, Personalnummern und Vergütungsangaben enthalten, entsteht der Bedarf, diese Personendaten zu pseudonymisieren, um die Abgeltungsberechnung ohne Offenlegung der Beschäftigtenidentität zu erstellen. So lässt sich der Tagessatz ermitteln und der Anspruch beziffern, ohne das absolute Gehalt und die Stammdaten gegenüber jedem Bearbeiter offenzulegen.

  1. Personalstammblatt, Urlaubskonto und Gehaltsabrechnung werden in anonym.legal eingelesen.
  2. Die Engine erkennt Name, Personalnummer und Vergütungsangaben als personenbezogene Entitäten.
  3. Die betroffene Person wird konsistent pseudonymisiert, sodass sich die Dokumente einander zuordnen lassen.
  4. Urlaubstage, Abrechnungszeiträume und Berechnungsgrößen bleiben sichtbar, damit die Abgeltung unverändert berechenbar ist.
  5. Die Pseudonymzuordnung wird in einer verschlüsselten Mapping-Tabelle mit EU-Datenresidenz gespeichert, getrennt vom anonymisierten Dokument.
  6. Die anonymisierte Berechnung kann zur Anspruchsbegründung verwendet und mit dem Schlüssel für die offizielle Geltendmachung wieder re-identifiziert werden.

What you provide

  • Urlaubskonto mit Angabe der offenen Urlaubstage
  • Personalstammdaten des ausscheidenden Beschäftigten
  • Gehaltsabrechnungen zur Ermittlung des Tagessatzes
  • Beendigungsschreiben oder Aufhebungsvertrag

Limitations & cautions

  • Die Berechnungsmethode, die Behandlung von Mehrurlaub und Verjährungsfragen der Abgeltung prüft anonym.legal nicht.
  • Ob und in welcher Höhe der Abgeltungsanspruch besteht, bleibt eine juristische Bewertung außerhalb des Funktionsumfangs.
  • Die Vollständigkeit und Richtigkeit der vorgelegten Urlaubs- und Gehaltsdaten müssen Sie selbst sicherstellen; inhaltliche Fehler erkennt die Software nicht.

FAQ

Bleiben die offenen Urlaubstage in der Berechnung erhalten?

Ja, Urlaubstage und Berechnungsgrößen bleiben sichtbar; nur Personendaten werden pseudonymisiert. So lässt sich die Höhe der Abgeltung auch anhand der anonymisierten Unterlagen ermitteln. Sie können einzelne Werte zusätzlich als schützenswert markieren, wenn sie nicht in die Berechnung einfließen sollen.

Werden Gehaltsdaten in der Abrechnung geschützt?

Ja, Vergütungsangaben werden als Entitätstyp erkannt und können pseudonymisiert oder maskiert werden. Sie entscheiden, ob der Betrag für die Berechnung sichtbar bleibt oder vollständig geschützt wird. Damit lässt sich der Tagessatz ermitteln, ohne das absolute Gehalt offenzulegen.

Kann ich Personalstammblätter direkt hochladen?

Ja, anonym.legal verarbeitet gängige Personalunterlagen und erkennt darin enthaltene Personendaten. Die Verarbeitung erfolgt mit EU-Datenresidenz, sodass sensible Stammdaten geschützt bleiben. Mehrere Dokumente zu derselben Person werden dabei konsistent pseudonymisiert.

Lässt sich die finale Berechnung wieder re-identifizieren?

Ja, mit dem zugehörigen Schlüssel stellen Sie die Klarnamen für die offizielle Geltendmachung wieder her. Die anonymisierte Fassung nutzen Sie für die interne Prüfung, die re-identifizierte Fassung für das Anspruchsschreiben.

Arbeitsrecht

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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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Press run and watch the side panel show each hit.

Skim the result and tweak any rule that misfired.

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