Descripción: La anonimización multidimensional es un enfoque que considera múltiples dimensiones de datos para asegurar una anonimización integral. Este método se centra en la protección de la privacidad de los individuos al eliminar o modificar información que podría ser utilizada para identificar a una persona específica. A diferencia de técnicas más simples que pueden centrarse en una sola dimensión, como la eliminación de nombres o identificadores directos, la anonimización multidimensional aborda la complejidad de los datos en su totalidad. Esto incluye la consideración de diversas variables y su interrelación, lo que permite una mayor robustez en la protección de la información sensible. Las características principales de este enfoque incluyen la preservación de la utilidad de los datos, la reducción del riesgo de reidentificación y la adaptación a diferentes contextos de uso. La anonimización multidimensional es especialmente relevante en un mundo donde la recopilación de datos es omnipresente y las preocupaciones sobre la privacidad son cada vez más críticas. Al implementar este enfoque, las organizaciones pueden cumplir con regulaciones de protección de datos y, al mismo tiempo, aprovechar el valor de los datos para análisis y toma de decisiones, sin comprometer la privacidad de los individuos involucrados.
