Anonimizar índices y documentos de data room para due diligence con acceso controlado – Anonimización conforme al RGPD según Código Civil art. 1258 (buena fe); Código Civil art. 1266 (error en el consentimiento); RGPD art. 6(1)(b); RGPD art. 28

Los data rooms de due diligence contienen documentos que identifican a la sociedad target, sus administradores, socios, clientes y proveedores clave, datos sujetos al RGPD art. 6(1)(b). anonym.legal seudonimiza los documentos del data room por capas —primero índice, luego contenido— para que los asesores externos accedan a la información relevante con exposición mínima de datos identificativos.

Cuándo se aplica

Aplica en procesos de M&A, inversión o compraventa de negocio donde el vendedor quiere que el comprador revise la documentación de la sociedad objetivo sin exponer innecesariamente datos personales de empleados, clientes o proveedores hasta las fases avanzadas del proceso.

  1. Sube el índice del data room y los documentos en PDF o DOCX a anonym.legal.
  2. El motor seudonimiza primero el índice, asignando denominaciones neutras a entidades y personas clave identificadas.
  3. En la segunda capa, cada documento se procesa individualmente aplicando los mismos seudónimos del índice para garantizar consistencia.
  4. Los contratos, estados financieros, registros laborales y licencias se seudonomizan manteniendo su estructura y datos numéricos.
  5. Se genera un mapa de reversión unificado para todo el data room, con residencia de datos en la UE.
  6. Los documentos seudonimizados se exportan con la misma estructura de carpetas del data room original.
  7. El acceso al mapa de reversión se gestiona bajo protocolo de autorización documentado.

Qué proporciona usted

  • Índice del data room en PDF, DOCX o Excel
  • Documentos de la data room en PDF o DOCX
  • Indicación de las categorías de datos a seudonimizar (empleados, clientes, proveedores)
  • Protocolo de acceso al mapa de reversión

Limitaciones y precauciones

  • anonym.legal no evalúa la integridad o completitud del data room; esa supervisión corresponde al asesor de la operación.
  • Documentos con datos financieros muy específicos o contratos con clientes de referencia pueden ser indirectamente identificables.
  • El procesamiento de data rooms de gran volumen puede requerir coordinación técnica adicional para garantizar la consistencia de los seudónimos entre documentos.

Preguntas frecuentes

¿Cómo se garantiza la consistencia de los seudónimos entre los distintos documentos del data room?

anonym.legal construye un diccionario de entidades al procesar el índice del data room. Ese diccionario se aplica de forma consistente en todos los documentos del data room, de modo que una misma entidad o persona recibe siempre el mismo seudónimo independientemente del documento en que aparezca.

¿Pueden seudonimizarse los estados financieros del data room?

Sí. Los estados financieros se procesan seudonimizando los identificadores de la entidad (razón social, CIF) y, si se indica, los nombres de clientes o proveedores que figuren en notas o anexos. Los importes, partidas y ratios financieros se conservan íntegros como datos estructurales para el análisis.

¿Quién puede acceder al mapa de reversión del data room?

El acceso al mapa de reversión debe estar restringido al responsable de la operación por parte del vendedor y, una vez alcanzado el hito de cierre acordado, al comprador. El protocolo de acceso debe estar documentado antes de iniciar la seudonimización.

Contratos Mercantiles

About this page

We update this page when our platform or the law changes.

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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.

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Email support@anonym.legal.

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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

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  • 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.