Descripción: La anonimización numérica se refiere a técnicas utilizadas para anonimizar datos numéricos, asegurando que los valores individuales no puedan ser rastreados hasta individuos específicos. Este proceso es fundamental en el contexto de la protección de datos, ya que permite el uso de información valiosa sin comprometer la privacidad de las personas. La anonimización numérica implica la modificación de datos numéricos de tal manera que se elimine cualquier posibilidad de identificación directa o indirecta de los individuos a los que pertenecen. Esto se puede lograr mediante diversas técnicas, como la perturbación de datos, la generalización o la agregación. La relevancia de la anonimización numérica ha crecido en la era digital, donde la recopilación y el análisis de grandes volúmenes de datos son comunes. Las organizaciones deben cumplir con regulaciones de privacidad, como el GDPR en Europa, que exige que los datos personales sean tratados de manera que se proteja la identidad de los individuos. Al aplicar la anonimización numérica, las empresas pueden seguir obteniendo insights valiosos de sus datos sin poner en riesgo la información sensible de sus clientes. En resumen, la anonimización numérica es una herramienta esencial para equilibrar la necesidad de análisis de datos con la obligación de proteger la privacidad individual.
