By · Last updated 2026-04-07

Itzuli BlogeraLegal Tech

Excel eta GDPR: Kalkulu-Orrien Datu Arriskuak

GDPR Sarbide Eskaerak %180 hazi ziren 2021etik 2024ra (EDPB). DSAR bat eskuz prozesatzeak batez beste 12 ordu irauten du. HR sailak kudeatzen dituzte...

April 7, 20268 min irakurri
Excel GDPR anonymizationspreadsheet redactionDSAR processingEDPB right of accessHR data compliance

Excel GDPR Hutsunea

PDF erredakzio-tresnak ez dute Excel fitxategietan funtzionatzen. Honek betetze-hutsune bat sortzen du. Enpresa-inguruneetan, HR, finantza eta operazio talde guztiei eragiten die.

GDPR Sarbide Eskaeren kopurua %180 hazi zen 2021etik 2024ra (EDPB Urteko Txostena). DSAR bat heltzen denean, eskatzailearen datu pertsonalak partekatu behar dituzu. Fitxategi berean beste guztien datuak ere babestu behar dituzu. Errenkada espezifikoak esportatzea ez da nahiko. Beste erregistroak ikusgai geratzen dira. DSAR betetze egokiak eskatzen du eskatzaile ez diren datu guztiak anonimizatzea.

DSAR bat eskuz prozesatzeak batez beste 12 ordu irauten ditu. Hileko 200 DSARrekin, 2.400 langileen-ordu dira. Eskuzko prozesamenduak ez du eskalatu.

Excel Anonimizazioak Zer Estali Behar Duen

Kalkulu-orriek testu-tresnak ez dauden arazoak dituzte.

Ezkutuko errenkadak eta zutabeak. Excel fitxategiek maiz errenkadak eta zutabeak ezkutatzen dituzte. Hauek zirriborro-erregistroak edo jatorrizko balioak eduki ditzakete. Ikusgai dauden gelaxkak bakarrik irakurtzen dituen tresna batek ezkutuko eremuetako PII galduko du.

Formula erreferentziak. Gelaxka batek beste gelaxketatik eraikitako balio bat erakutsi dezake. Iturburu-gelaxkak garbitzeak ez du formula emaitza eguneratzen. Jatorrizko PII formula emaitzean geratzen da.

Taulabararen cache-a. Excel taulabaren erregistroek iturri-datuen kopia gordetzen dute. Iturri-orria garbitzeak ez du cache-a garbitzen. Fitxategia duen edozeinek cache-an gordetako datuak irakur ditzake.

Orri arteko estekak. 1. orriko izen bat 3. orriko formula batean ager daiteke. 1. orria garbitzeak 3. orria eguneratu gabe formularen bidez jatorrizko balioa agerian utzi dezake.

Betetze-kalitatearen tresna batek orri guztiak prozesatu behar ditu - ezkutukoak barne - eta formula erreferentzia guztiak eguneratu behar ditu.

HR Erabilpen-kasua: 50.000 Langile-Erregistro Partekatzea

Alemaniako fabrikatzaile batek 50.000 langile-erregistro kanpoko kontsultore batekin partekatu behar ditu. GDPR 28. artikuluak kontrol teknikoak eskatzen ditu prozesatzaile batekin datuak partekatzean. Fitxategiak 37 zutabe ditu: izenak, etxeko helbideak, soldatak, balorazioak eta osasun-baja datuak.

50.000 errenkaden eskuzko anonimizazioa ez da bideragarria edozein betetze-leihoan.

Word eta Excel Gehigarria Microsoft Excel barruan funtzionatzen du - esportaziorik gabe. PII detekzioak orri guztiak prozesatzen ditu, ikusgaiak eta ezkutukoak. Izenak pseudonimo koherenteak bihurtzen dira. Bi gelaxketan dagoen izen berberak token bera lortzen du. Analisi-estekak osasuntsu geratzen dira. Helbideak mota egokiaren ordezkoek bihurtzen dira. Soldatak aldatu gabe geratzen dira. 50.000 errenkada guztiak minutuetan prozesatzen dira.

Entitate bakoitzeko arauek datu mota bakoitza modu ezberdinean tratatzeko aukera ematen dute. SSNak kate maskatuak bihurtzen dira. Helbideak hiri-mailako balioak bihurtzen dira. Helbide elektroniko pertsonalak rol-oinarritutako ordezkoetan bihurtzen dira.

Erronka hau ez da Excel-en bakarrik. Fitxategi-formatu bakoitzak bere hutsegite-moduak ditu. Ikusi formatu-zatitzeak nola eragiten dion PII detekzioari fitxategi mota guztitan.

Hiru GDPR Arau Pasarte Bakarrean

Kalkulu-orrien anonimizazioak hiru 5. artikuluaren arau aldi berean betetzen ditu.

Datu minimizazioa (5(1)(c) art.). Hartzaileak behar dituen zutabeak bakarrik partekatzen dira. Identifikatze-zutabeak garbitzen dira.

Biltegiratze-muga (5(1)(e) art.). Jatorrizko fitxategia lege-erretentzioa lortzeko gordetzen da. Kopia garbia iraungitze-aldi laburragoarekin partekatzen da.

Osotasuna eta konfidentzialtasuna (5(1)(f) art.). Datu identifikatzailerik ez da kontrol-eremutik ateratzen. Kopia garbia bakarrik irteten da.

Exekuzio bakoitzeko auditoria-erregistra ere zure 5(2) artikuluaren erregistroa da. Erakusten du zein arau aplikatu zen fitxategi bakoitzean eta gelaxka bakoitzean.

Hileko DSAR bolumen handiak epe estuetan kudeatzen ari diren taldeentzat, ikusi GDPR DSAR batch prozesatzea eskalan.

Iturriak

Prest zure datuak babesteko?

Hasi PII anonimizatzen 285+ entitate mota 48 hizkuntzatan.

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.