Descripción: La anonimización transformativa es un método que transforma los datos en una forma que no puede ser rastreada de vuelta a los datos originales mientras se retiene su valor analítico. Este enfoque se centra en modificar los datos de tal manera que se elimine cualquier información que pueda identificar a individuos específicos, garantizando así la privacidad y la seguridad de la información sensible. A diferencia de la simple anonimización, que puede dejar ciertos rastros o patrones identificables, la anonimización transformativa busca crear un conjunto de datos completamente desvinculado de su origen. Este proceso puede incluir técnicas como la generalización, donde se agrupan datos en categorías más amplias, o la perturbación, donde se alteran los valores de los datos de manera controlada. La relevancia de este método ha crecido en un mundo donde la protección de datos personales es cada vez más crítica, especialmente con la implementación de regulaciones como el GDPR en Europa. La anonimización transformativa permite a las organizaciones analizar y utilizar datos sin comprometer la privacidad de los individuos, facilitando así la investigación y el desarrollo en diversas áreas, desde la salud hasta el marketing, sin el riesgo de exposición de información personal.
