By · Last updated 2026-05-01

Zpět na blogGDPR a shoda

Interní identifikátory zaměstnanců jsou také osobními údaji

Každá velká organizace má proprietární interní identifikátory, které propojují anonymizované záznamy se skutečnými osobami. 34 % pokut GDPR se týká nedostatečných technických opatření — a tato mezera je jedním z důvodů.

May 1, 20268 min čtení
employee ID anonymizationproprietary identifier detectionquasi-PIIGDPR custom entitiesno-code pattern builder

Co jsou kvazi-osobní údaje?

GDPR článek 4 pokrývá veškerá data, která mohou identifikovat osobu. Data nemusí nikoho přímo jmenovat. Stačí, že identifikace je možná prostřednictvím dalších kroků.

Interní identifikátory zaměstnanců jsou jasným příkladem. Vezměme hodnotu „EMP-EU-123456.“ Tento řetězec nikoho nejmenuje. Ale HR systém obsahuje jednoduchou vyhledávací tabulku. EMP-EU-123456 odpovídá Marii Schmidtové, senior inženýrce z Mnichova. Kdokoli s přístupem k této tabulce ji dokáže najít. Podle GDPR je takový identifikátor osobním údajem.

Stejné pravidlo platí pro další interní kódy:

  • Čísla zákaznických účtů propojená se záznamy v CRM
  • Projektové kódy propojené s názvy klientů ve smluvních systémech
  • Referenční čísla případů v právních spisech
  • Čísla zdravotních záznamů propojená se záznamy pacientů

Odstranění jmen a e-mailových adres nestačí. Pokud interní identifikátory v souboru zůstanou, reidentifikace je vzdálena jen dva kroky.

Proč tato mezera vede k pokutám

34 % všech pokut GDPR se týká nedostatečných technických opatření podle článku 32. Toto číslo pochází ze zprávy DLA Piper GDPR Annual Report 2025. Neschopnost detekovat kvazi-identifikující interní identifikátory spadá do této kategorie.

EDPB v roce 2024 řešil více než 900 případů v rámci konzistentního mechanismu. Přeshraniční vymáhání znamená, že jediná mezera ve sdíleném datovém souboru může vést ke koordinovanému postupu několika členských států EU.

Standardní nástroje pro ochranu osobních údajů detekují univerzální vzory: jména, e-maily, telefonní čísla, národní identifikátory. Váš interní formát identifikátoru neznají. Žádný nástroj jej nezná, dokud mu ho neukážete. To je ta mezera.

Jak funguje nástroj pro tvorbu vzorů bez kódu

Globální logistická společnost potřebuje anonymizovat záznamy o zaměstnancích pro externí audit. Jejich identifikátory zaměstnanců používají formát: EMP-[REGION]-[6 číslic]. Tři příklady: EMP-EU-123456, EMP-APAC-789012, EMP-AMER-345678.

Compliance tým zadá tři příklady do pomocníka pro tvorbu vzorů s umělou inteligencí. AI vrátí:

  • Vzor: EMP-[A-Z]{2,4}-\d{6}
  • Odpovídá všem třem příkladům
  • Navrhovaný název entity: EMPLOYEE-ID
  • Doporučený další krok: otestovat s více regionálními kódy

Tým otestuje dalších deset vzorků. Vzor funguje na všechny.

Vlastní entitu uloží do sdílené předvolby GDPR pro celý tým. Všech 47 dokumentů z auditního balíčku je zpracováno v jedné dávce. Každý identifikátor zaměstnance je nahrazen označením podle pracovní role. Auditní firma obdrží soubory, které již nelze propojit s žádnou fyzickou osobou.

Žádná pomoc inženýrů není potřeba. Celé nastavení trvá méně než hodinu.

Co se stane dál

Jakmile je vlastní entita uložena do sdílené předvolby, používají stejné nastavení všichni členové týmu. Noví zaměstnanci jej dostanou hned první den. Dávkové úlohy, volání API i ruční nahrávání používají stejný vzor.

Auditní stopa ukazuje, která předvolba byla použita pro každý soubor. Pokud si úřad pro ochranu osobních údajů vyžádá doklad o procesu anonymizace, dokážete jej předložit.

Celý pracovní postup nastavení vlastní entity popisuje článek Vlastní identifikátory PII pro organizační anonymizaci. Jak zachovat konzistenci tohoto nastavení napříč týmy, popisuje článek Předvolby konzistence anonymizace pro audit GDPR.

Zdroje

Připraveni chránit svá data?

Začněte anonymizovat PII s více než 285 typy entit ve 48 jazycích.

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.