Descripción: La anonimización lógica es un método de protección de datos que se centra en la estructura lógica de la información, permitiendo que los datos sean utilizados sin revelar la identidad de los individuos a los que pertenecen. Este enfoque implica modificar los datos de tal manera que se mantenga su utilidad para análisis y estudios, pero se elimine cualquier información que pueda vincularse directamente a una persona específica. A diferencia de otros métodos de anonimización, que pueden alterar los datos de forma más drástica, la anonimización lógica busca preservar la integridad y la coherencia de los datos, lo que resulta en un equilibrio entre la privacidad y la utilidad. Este proceso puede incluir técnicas como la generalización, donde se reemplazan valores específicos por categorías más amplias, o la perturbación, que introduce variaciones en los datos. La relevancia de la anonimización lógica ha crecido en un mundo donde la protección de la privacidad es crucial, especialmente en sectores como la salud, la investigación y el marketing, donde se manejan grandes volúmenes de datos personales. Al aplicar este método, las organizaciones pueden cumplir con regulaciones de protección de datos, como el GDPR en Europa, y al mismo tiempo obtener insights valiosos de sus datos sin comprometer la privacidad de los individuos.
