Se ejecuta en tu navegador. Los datos nunca salen de tu equipo

Anonimiza tus datos. Con seguridad, en tu navegador

Hash, redacta o pseudonimiza columnas sensibles en CSV, Excel y TSV. El motor corre localmente; nada se sube. El mapeo reversible opcional te permite restaurar los originales más tarde.

Suelta un archivo para anonimizar

CSV, TSV, TXT o Excel. Se procesa en tu navegador, nunca se sube.

Formatos soportados: .csv, .tsv, .txt, .xlsx, .xls

Por qué anonimizar antes de compartir datos

Cada vez que compartes un dataset con un asistente de IA, un compañero, un colaborador externo o una herramienta de terceros, los datos personales están en riesgo. La anonimización reemplaza nombres, emails, teléfonos, DNIs, IBANs y otros identificadores por valores sintéticos o hash. Para que puedas usar los datos sin exponer a las personas detrás.

  • Pega datos anonimizados en ChatGPT, Claude o cualquier LLM sin filtrar información de clientes
  • Comparte un dataset con desarrolladores o analistas que no necesitan los nombres reales
  • Cumple las expectativas de pseudonimización del RGPD y el AI Act en analítica interna
  • Revierte la anonimización después con el archivo de mapeo. Que nunca sale de tu equipo

Cómo funciona

  1. 1
    Suelta tu archivo
    CSV, TSV o Excel. El parseo ocurre en tu navegador; los datos no se suben.
  2. 2
    Elige columnas y métodos
    Las columnas con PII detectada están pre-seleccionadas. Elige hash, redactar, valores falsos o pseudonimización reversible por columna.
  3. 3
    Prueba la vista previa gratis, luego completa
    Vista previa de las primeras 100 filas gratis para verificar. Lanza la anonimización completa (gratis hasta 2.000 filas).
  4. 4
    Descarga archivo + mapeo
    Obtén el archivo anonimizado más un diccionario de mapeo (JSON o CSV). Guarda el mapeo si quieres revertir más tarde.

Cuatro métodos, una herramienta

Hash es de una sola dirección y determinista (el mismo input produce el mismo SHA-256). Redactar reemplaza valores con un marcador como [REDACTED]. Faker genera valores sintéticos realistas por tipo (email, nombre, teléfono, DNI español, IBAN, ciudad). Pseudonimizar emite tokens incrementales (EMAIL_0001, EMAIL_0002…) por columna.

Faker (reversible) y Pseudonimizar producen un archivo de mapeo que puedes usar para restaurar originales. Hash y Redactar son irreversibles a propósito. Elige el método correcto para tu caso.

¿Necesitas restaurar los valores originales más tarde?

Usa la herramienta de des-anonimización: sube el archivo anonimizado junto con el diccionario de mapeo y los valores originales vuelven. También funciona para texto pegado de un LLM.

Abrir herramienta de des-anonimización →

Herramientas relacionadas

Preguntas frecuentes

¿Mis datos salen del navegador?+

No. El motor de anonimización se ejecuta enteramente en un Web Worker dentro de tu navegador. Solo persistimos los metadatos necesarios para el control de pago (número de filas, tamaño). Nunca el contenido del archivo.

¿Qué métodos son reversibles?+

Pseudonimizar siempre es reversible. Faker es reversible cuando marcas 'reversible: true' en la columna. Hash y Redactar son irreversibles a propósito. Una vez aplicados, el valor original no se puede recuperar.

¿Cómo restauro los datos originales?+

Abre la herramienta de des-anonimización y sube el archivo anonimizado junto con el archivo de mapeo. La herramienta reemplaza cada token mapeado por su valor original y te devuelve un archivo restaurado.

¿Cumple el RGPD?+

La pseudonimización cumple el Artículo 4(5) del RGPD. La anonimización fuerte con métodos irreversibles (hash, redactar) va más allá y sale del ámbito del RGPD cuando es realmente irreversible. Recomendamos leer la página de pseudonimización RGPD para más detalles.

¿Cuál es el precio?+

Gratis hasta 2.000 filas. Por encima, la misma tabla de tramos que Compare y Merge: 3$ hasta 25k, 7$ hasta 100k, 15$ hasta 500k, 29$ hasta 1M de filas. Pago único, sin suscripción.

¿Puedo anonimizar archivos SQL dump?+

Todavía no. El motor actual soporta CSV, TSV, TXT y Excel. La anonimización de SQL dumps está en el roadmap pero requiere parseo cuidadoso para preservar la estructura de los INSERT.