Descripción: La anonimización granular se refiere a técnicas de anonimización que operan a un nivel de detalle muy específico de los datos. Este enfoque permite modificar o eliminar información sensible de manera que se preserve la utilidad de los datos para análisis y estudios, al tiempo que se protege la identidad de los individuos involucrados. A diferencia de métodos más generales que pueden afectar grandes conjuntos de datos, la anonimización granular se centra en atributos específicos, como nombres, direcciones o números de identificación, permitiendo que otros datos permanezcan intactos. Esto es especialmente relevante en contextos donde se requiere un equilibrio entre la privacidad y la utilidad de los datos, como en investigaciones médicas, estudios de mercado o análisis de comportamiento. Las técnicas pueden incluir la perturbación de datos, la generalización o el uso de pseudónimos, y son fundamentales para cumplir con regulaciones de protección de datos, como el GDPR en Europa. La anonimización granular no solo ayuda a mitigar riesgos de exposición de datos personales, sino que también permite a las organizaciones seguir obteniendo conocimientos valiosos sin comprometer la privacidad de los individuos.
