By · Last updated 2026-05-10

Tornar al BlogGDPR i Compliment

Augment de les SALP: processament per lots per al RGPD

L'APD irlandesa va multar LinkedIn amb 310 M d'euros i Meta amb 251 M d'euros el 2024. La creixent consciencia sobre l'aplicacio de les APD esta disparant el volum de Sol-licituds d'Acces dels Interessats.

May 10, 20268 min llegit
DSAR processing automationdata subject access requestGDPR Article 12 responsethird-party PII removalbatch DSAR anonymization

Augment de les SALP: processament per lots per al compliment del RGPD

L'article 12 del RGPD estableix un termini d'un mes. Les organitzacions han de respondre a les Sol-licituds d'Acces als Interessats (SALP) en 30 dies. Els casos complexos disposen d'una prorrogacio de 60 dies. El termini comenca en el moment de la recepcio. No hi ha cap periode de carencia. Superar el termini es, per si sol, una infra ccio.

El 2024, les multes de les APD van fer que els drets sobre les dades fossin ampliament coneguts. L'APD irlandesa va multar LinkedIn amb 310 milions d'euros per utilitzar publicitat comportamental sense consentiment valid. Va multar Meta amb 251 milions d'euros per no notificar una violacio de dades a temps. Cada multa va anar acompanyada d'una campanya de conscienciacio. Mes persones van saber que tenien drets. El volum de SALP va augmentar.

El Marc d'Aplicacio Coordinat de l'EDPB del 2024 va centrar-se en els incompliments del dret d'acces. Les organitzacions que no poden mostrar registres de SALP nets ara es troben sota major escrutini.

Consulteu el nostre resum de compliment i les nostres practiques de seguretat per saber com donem suport a les obligacions del RGPD.

El problema de les DCP de tercers

Les respostes a les SALP plantegen un problema especific: les DCP de tercers.

Un interessat sol-licita tots els registres sobre ell. Aquests registres poden mencionar altres persones. Una nota d'atencio pot incloure el numero de telefon d'un altre client. Un fil de correus pot mostrar l'adreca d'un company. Un registre de queixes pot mencionar un tercer. Enviar aquests registres exposa les dades d'altres persones. Aixo constitueix una infra ccio separada dels seus drets.

Heu de revisar cada document. Heu d'eliminar les references a tercers abans d'enviar-los. Una empresa de telecomunicacions amb 300 SALP al mes te aproximadament 50 documents per sol-licitud. Aixo son 15.000 documents cada mes nomes per al compliment de les SALP.

Un equip de tres persones no pot fer-ho. La revisio manual no cap en un termini d'un mes a aquesta escala.

Arquitectura de processament per lots

Un preset de resposta a SALP resol aquest problema. El preset escaneja cada document. Troba tots els noms de persones, dades de contacte i altres identificadors. Anonimitza totes les coincidencies excepte les de l'interessat sol-licitant. Introduïu el nom i el numero de compte d'aquesta persona al principi del treball.

Els altres clients esmentats en els registres s'anonimitzen. Els empleats citats en les notes de servei s'anonimitzen. Els tercers en els correus s'anonimitzen. Tot aixo succeeix abans d'assemblar el paquet de documents.

Processar 50 documents porta minuts, no hores. L'equip de compliment verifica la sortida per als casos excepcionals. El temps de resposta baixa de setmanes a dies.

Visiteu la nostra pagina d'entitats per veure quins tipus de dades detecta el preset per defecte.

El que importa per a un flux de treball defensable

Tres aspectes fan que un flux de treball de SALP sigui defensable.

Velocitat. Les eines per lots eliminen el coll d'ampolla que causa retards en situacions d'alt volum.

Precisio. El preset ha d'eliminar les DCP de tercers sense tocar les dades propies de l'interessat. Un preset ben configurat gestiona aquesta distincio.

Registre d'auditoria. L'article 5(2) exigeix prova de compliment. Les execucions per lots registren quins documents s'han processat, quin preset s'ha usat i quan. Aquest registre es la vostra evidencia.

Fonts

Preparat per protegir les vostres dades?

Comenceu a anonimitzar PII amb més de 285 tipus d'entitats en 48 idiomes.

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.