Kreditorenstammdaten: Lieferantendaten für Tests und Export anonymisieren – DSGVO-konform anonymisieren

Kreditoren- und Debitorenstammdaten bündeln Namen, Anschriften, Bankverbindungen, Steuer- und USt-IdNr. der Geschäftspartner. anonym.legal pseudonymisiert diese Personendaten reversibel, damit Stammdatenauszüge für Migrationen, Testsysteme oder Dienstleister bereitgestellt werden können, ohne sämtliche Geschäftspartner-Identitäten in fremde Umgebungen zu übertragen.

When this applies

Sie stellen Auszüge aus dem Kreditoren- oder Debitorenstamm bereit, etwa für eine Systemmigration, ein Test- oder Schulungssystem oder die Übergabe an einen IT-Dienstleister. Stammsätze enthalten gebündelt Name, Anschrift, Bankverbindung sowie Steuer- und Umsatzsteuer-Identifikationsnummer jedes Geschäftspartners. Weil ein Test- oder Fremdsystem nicht denselben Schutz wie das Produktivsystem bietet, besteht hier der Bedarf, diese Personendaten zu pseudonymisieren, während die Datensatzstruktur für die Verarbeitung erhalten bleibt.

  1. Der Stammdatenexport wird im Originalformat in anonym.legal eingelesen, ohne Feldstruktur oder Datensatzschlüssel zu verändern.
  2. Die Engine durchsucht den Bestand und erkennt Name, Anschrift, Bankverbindung, Steuer- und USt-IdNr. aus über 285 unterstützten Entitätstypen.
  3. Jeder Geschäftspartner wird konsistent pseudonymisiert, sodass derselbe Kreditor über alle abhängigen Datensätze hinweg eindeutig zugeordnet bleibt.
  4. Nicht personenbezogene Felder — Kreditorennummer, Zahlungsbedingungen, Kontierungsangaben und Währung — bleiben im Klartext erhalten.
  5. Die Zuordnung von Pseudonym zu Klarname wird in einer verschlüsselten Mapping-Tabelle mit EU-Datenresidenz festgehalten.
  6. Der anonymisierte Auszug kann in Test- oder Fremdsysteme übernommen und bei Bedarf mit dem zugehörigen Schlüssel re-identifiziert werden.

What you provide

  • Kreditoren- oder Debitorenstamm als Export
  • Feldbeschreibung der relevanten Stammdatenfelder
  • Liste der zu schützenden Geschäftspartner

Limitations & cautions

  • anonym.legal prüft nicht die fachliche Richtigkeit der Stammdaten und ersetzt keine Stammdatenpflege; die Software bereitet ausschließlich die Daten auf.
  • Die referenzielle Konsistenz zu abhängigen Belegen außerhalb des Exports liegt in Ihrer Verantwortung.
  • Die Re-Identifikation setzt die sichere Verwahrung des zugehörigen Schlüssels voraus.

FAQ

Bleiben Kreditorennummern und Zahlungsbedingungen unverändert?

Ja, nicht personenbezogene Felder wie Kreditorennummer, Zahlungsbedingungen und Kontierungsangaben bleiben im Klartext erhalten. Nur personenbezogene Daten wie Name, Anschrift und Bankverbindung werden pseudonymisiert. So bleibt der Datensatz für Test und Verarbeitung nutzbar.

Werden USt-IdNr. und Steuernummern zuverlässig erkannt?

Ja, Umsatzsteuer-Identifikationsnummern und Steuernummern gehören zu den über 285 unterstützten Entitätstypen und werden pseudonymisiert oder maskiert. Auch Bankverbindungen der Geschäftspartner werden erfasst. Zusätzliche Felder können Sie manuell als schützenswert markieren.

Eignet sich der Auszug für ein Testsystem?

Ja, der anonymisierte Stammdatenauszug lässt sich in Test- oder Schulungssysteme übernehmen, ohne die echten Geschäftspartner-Identitäten zu übertragen. Die konsistente Pseudonymisierung erhält die Beziehungen zwischen den Datensätzen. Bei Bedarf re-identifizieren Sie den Auszug mit dem Schlüssel.

Buchhaltung

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One credit covers one short job.

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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.