Protege información personal y sensible en entornos estructurados y no estructurados —en castellano, euskera e inglés— garantizando el cumplimiento del RGPD, LOPDGDD, NIS2 y ENS, sin que el dato abandone un perímetro soberano en la UE.
Hoy cada equipo, proyecto y proveedor resuelve la anonimización de forma aislada: scripts ad-hoc, reglas ETL dispares y criterios no alineados. El resultado es riesgo normativo y datos que tardan semanas en estar disponibles.
Soluciones no estandarizadas por ámbito y proveedor, imposibles de auditar y gobernar de forma centralizada.
Expedientes que combinan terminología jurídica en castellano y euskera, donde las herramientas genéricas fallan al no reconocer entidades locales.
RGPD, LOPDGDD, NIS2 y ENS exigen control de la «ventana de riesgo de transición» y trazabilidad completa del tratamiento.
Datamask se sitúa entre los orígenes de datos y sus consumidores, aplicando técnicas diferenciales según la naturaleza del dato y garantizando que la identidad nunca se exponga fuera del proceso autorizado.
Eliminación de la singularización, prevención de vínculos y mitigación de la inferencia (K-anonimidad, L-diversidad) para publicación segura.
Tokenización consistente con cifrado que preserva el formato (FPE, FF3-1 NIST) y reversión auditada bajo custodia de claves.
Generación de datasets equivalentes en tipología y extensión, sin relación 1:1 con personas reales, conservando la utilidad analítica.
Reconocimiento de entidades en castellano, euskera e inglés sobre texto libre y documentos complejos.
Detección de firmas manuscritas y digitales, sellos, logotipos, códigos QR y de barras en orientación horizontal y vertical.
Cifrado con preservación de formato y tokenización consistente entre bases de datos para cruces analíticos legítimos.
Consola visual para revisar entidades detectadas, incluir/excluir datos y aplicar cambios globales antes de confirmar.
Oracle, SQL Server, PostgreSQL, MySQL y BBDD nativas de AWS, Azure y GCP, además de ficheros y repositorios documentales.
Procesamiento online en tiempo real y por lotes con monitorización de estado y descarga masiva de resultados.
Aislamiento por cliente y SSO con Okta y Microsoft EntraID vía SAML 2.0 / OpenID Connect.
Tipologías activables, listas blancas y negras y excepciones positivas/negativas por iniciativa o proyecto.
El núcleo NER se apoya en modelos Gemini desplegados en región de la UE (Vertex AI / Google Distributed Cloud) con residencia del dato garantizada y sin uso del dato para entrenamiento, optimizados para la morfología aglutinante del euskera y la terminología administrativa local.
Métricas de referencia en validación interna sobre corpus administrativo bilingüe; las cifras definitivas se fijan durante la Fase 0 de onboarding con datos de muestra del cliente.
Operamos bajo «Zero Data at Rest»: los datos se procesan en memoria efímera cifrada y los buffers se purgan tras la entrega. Las claves y metadatos de seudonimización se custodian cifrados, separados del dato.
| Dimensión | Datamask | Nymiz | Pangeanic |
|---|---|---|---|
| Soberanía del dato | Absoluta · residencia UE · cero datos en reposo | Nube privada o SaaS | Servicio gestionado de datos/IA |
| Soporte euskera cooficial | check_circle Nativo trilingüe optimizado | Multilingüe genérico | NLP multilingüe |
| Procesamiento efímero | check_circle RAM cifrada, sin persistencia | Logs y métricas | Operación continua de datos |
| FPE / tokenización consistente | check_circle FF3-1 (NIST) | Parcial | Parcial |
| Visión: firmas, QR, sellos | check_circle Sí | Limitado | Limitado |
Publicación de datasets con K-anonimidad y datos sintéticos para portales de transparencia.
Anonimización de historiales y expedientes clínicos para investigación y analítica secundaria.
Redacción irreversible de expedientes, firmas y datos biométricos en documentos complejos.
Seudonimización reversible que preserva la integridad referencial en desarrollo y QA.
Crea una cuenta y entra en el tenant de demostración para probar la anonimización con tus propios textos y documentos, en castellano, euskera e inglés.
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