Data anonymization is a type of process to remove sensitive information to enable privacy protection. By removing personally identifiable information from data sets, people whom the data describe remain anonymous.
Example of use
Data anonymization may enable the transfer of information across a boundary, such as between two departments within an agency or between two agencies, while reducing the risk of unintended disclosure.
Få reda på när vi släpper nästa projekt. Prenumerera på vårt nyhetsbrev och följ Datastory i sociala medier.
Vi använder cookies för att ge dig en bättre upplevelse av vår webbplats. Genom att surfa vidare på Datastory, godkänner du vår användning av cookies.