By · Last updated 2026-05-04

Powrót do blogaGDPR i zgodność

Prawo do usunięcia danych RODO: działania EDPB w 2025 roku

Skoordynowane działania egzekucyjne EDPB (CEF) w 2025 roku objęły zgodność z prawem do usunięcia danych w 32 organach nadzorczych. Dziewięć z nich wszczęło formalne dochodzenia — a najczęściej wykrywaną wadą było stosowanie pseudonimizacji zamiast prawdziwego usunięcia.

May 4, 20269 min czytania
GDPR right to erasureEDPB coordinated enforcement 2025Article 17 compliancedata minimizationanonymization vs deletion

Prawo do usunięcia danych RODO: wyniki EDPB za 2025 rok

Zaktualizowano na rok 2026.

Działania EDPB w zakresie prawa do usunięcia danych w 2025 roku

Europejska Rada Ochrony Danych przeprowadziła w 2025 roku zakrojone na szeroką skalę działania dotyczące Artykułu 17 RODO — prawa do usunięcia danych. Uczestniczyły w nich 32 organy ochrony danych z państw UE i EOG, działające jednocześnie. Celem było wykrycie systemowych naruszeń, a nie pojedynczych przypadków.

Działania te są częścią Skoordynowanych Ram Egzekucyjnych (CEF). Dziewięć organów wszczęło już formalne dochodzenia na podstawie uzyskanych wyników.

Siedem powtarzających się uchybień

Raport CEF wskazał siedem problemów stwierdzonych u skontrolowanych podmiotów:

  1. Słabe procedury rozpatrywania wniosków o usunięcie danych
  2. Zbyt szerokie odrzucanie uzasadnionych wniosków
  3. Nadmierne obciążenia nakładane na osoby składające wnioski
  4. Niemożność zlokalizowania wszystkich danych osobowych w różnych systemach
  5. Przekraczanie 30-dniowego terminu odpowiedzi wymaganego przez RODO
  6. Niedostateczna informacja zwrotna dla osób o wynikach ich wniosków
  7. Błędna anonimizacja stosowana zamiast usunięcia danych. Podmioty deklarowały „anonimizację”, ale pozostawiały dane możliwe do powiązania z konkretnymi osobami.

Siódme uchybienie jest najbardziej złożone. Dotyka każdy podmiot, który stosuje tę metodę w celu ograniczenia przechowywanych danych osobowych.

Anonimizacja a usunięcie danych

Prawo do usunięcia danych RODO nie zawsze oznacza fizyczne skasowanie. Motyw 65 dopuszcza anonimizację, gdy usunięcie nie jest wykonalne. Typowe przypadki to taśmy kopii zapasowych i systemy analityczne.

CEF pokazuje, że ta możliwość jest nadużywana. Podmioty oznaczają procesy jako „anonimizację”, aby uniknąć faktycznego usunięcia. Jednak procesy te nadal pozostawiają dane możliwe do powiązania z konkretnymi osobami.

EDPB wyznacza wyraźną granicę.

Prawdziwa anonimizacja oznacza, że związku między danymi a osobą nie można odtworzyć. Administrator nie ma możliwości ponownego powiązania. Żadna strona trzecia nie ma tej możliwości. Takie dane wypadają poza zakres RODO. Wniosek jest realizowany.

Pseudonimizacja to co innego. Ponowne powiązanie jest możliwe przy użyciu właściwego klucza. Dane osobowe nadal istnieją. Wniosek nie jest realizowany. Dane muszą zostać usunięte albo klucz musi być zniszczony.

Podejście dwuwarstwowe

Podmioty stosujące anonimizację w systemach analitycznych potrzebują dwóch warstw.

Warstwa 1 — pozyskiwanie danych: Surowe dane osobowe trafiają tutaj. Dane te podlegają wnioskom o usunięcie. Gdy osoba powołuje się na prawa wynikające z Artykułu 17, dane w tej warstwie są kasowane.

Warstwa 2 — analityka: Do tej warstwy trafiają wyłącznie zanonimizowane dane wyjściowe. Jeśli proces był kompletny i jednokierunkowy, wyniki te nie są danymi osobowymi. Wnioski o usunięcie ich nie dotyczą.

Ta struktura działa tylko wtedy, gdy proces maskowania spełnia trzy warunki.

Pierwszy: jednokierunkowy. Odwracalne tokeny i szyfrowane zamiany nie kwalifikują się.

Drugi: kompletny. Wszystkie typy identyfikatorów muszą być uwzględnione. Samo usunięcie imion i nazwisk nie wystarczy.

Trzeci: udokumentowany. Podmiot musi być w stanie wykazać organowi nadzorczemu, jak działa jego metoda.

Sklep detaliczny, który zamienia imiona i nazwiska klientów na zaszyfrowane tokeny, wykonał pseudonimizację — nie prawdziwe usunięcie. Warstwa analityczna nadal zawiera dane osobowe. Wnioski o usunięcie nadal mają do nich zastosowanie.

Nasz przewodnik dotyczący zgodności z RODO opisuje podstawy prawne dla każdego podejścia. Nasz przegląd środków bezpieczeństwa i zgodności zawiera listę wymaganych kontroli. Instrukcje krok po kroku znajdziesz w przewodniku po audycie anonimizacji RODO.

Źródła

Gotowy, aby chronić swoje dane?

Rozpocznij anonimizację PII z 285+ typami podmiotów w 48 językach.

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.

Related reading

We follow these rules

  • GDPR (EU 2016/679).
  • ISO/IEC 27001:2022.
  • NIS2 (EU 2022/2555).
  • HIPAA safe harbor under 45 CFR § 164.514(b)(2).

Our promise

We do not sell your data.

We do not train models on your text.

We store your files in Germany.

You can delete your account at any time.

You own your work.

Where we run

Our servers live in Falkenstein, Germany.

We use Hetzner. They hold ISO 27001 certification.

All data stays in the EU.

Backups run every day.

Need help?

Email support@anonym.legal.

We reply within one business day.

How we test

We run a full check suite on every release.

Each surface gets its own sweep script and report.

Human reviewers spot-check the output each week.

We track recall and precision on a labelled set.

Bad runs block the deploy.

What we never do

  • We never sell your information to third parties.
  • We never train models on what you upload.
  • We never keep your work after you delete it.
  • We never share keys with any outside firm.
  • We never run ads inside the product.

Plans in plain words

We sell credits, not seats.

One credit covers one short job.

Long jobs use a few credits each.

You can top up at any time.

Unused credits roll over each month.

Read the plans page for current rates.

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.