Descripción: La anonimización lógica de datos es un método que se centra en la representación lógica de los datos para la anonimización. Este enfoque permite transformar datos sensibles en una forma que preserva su utilidad para análisis y estudios, al tiempo que elimina la posibilidad de identificar a individuos específicos. A diferencia de la anonimización directa, que puede implicar la eliminación de datos identificativos, la anonimización lógica busca mantener la estructura y las relaciones de los datos, utilizando técnicas como la generalización y la perturbación. Esto significa que, aunque los datos se han modificado para proteger la identidad de los individuos, aún pueden ser utilizados para obtener información valiosa y realizar análisis estadísticos. La anonimización lógica es especialmente relevante en contextos donde se requiere cumplir con regulaciones de protección de datos, como el GDPR en Europa, que exige que los datos personales sean tratados de manera que se garantice la privacidad de los individuos. Este método se ha vuelto cada vez más importante en la era del Big Data, donde la recopilación y el análisis de grandes volúmenes de datos son comunes, y la protección de la privacidad se ha convertido en una preocupación central.
