Verarbeitungsverzeichnis nach Art. 30 DSGVO: Beispieldaten anonymisieren – DSGVO-konform anonymisieren (Art. 30 DSGVO)

Das Verarbeitungsverzeichnis ist ein Pflichtdokument nach Art. 30 DSGVO, das Verantwortliche und Auftragsverarbeiter seit 25.5.2018 zur Dokumentation aller Verarbeitungstätigkeiten verpflichtet; Unternehmen ab 250 Mitarbeitenden sind grundsätzlich zur Führung verpflichtet. anonym.legal pseudonymisiert PII in Anlagen und Screenshots, damit das Verzeichnis vorgelegt werden kann, ohne echte Betroffenendaten offenzulegen.

When this applies

Sie erstellen oder pflegen das Verzeichnis der Verarbeitungstätigkeiten, und dessen Anlagen enthalten beispielhafte oder reale Personendaten. Das Verzeichnis selbst beschreibt nach Art. 30 DSGVO Zwecke, Datenkategorien, Empfänger und Löschfristen; grundsätzlich sind Unternehmen ab 250 Mitarbeitenden zur Führung verpflichtet, kleinere Betriebe bei risikoreichen Verarbeitungen. Problematisch werden erst die beigefügten Screenshots, Datenmuster und Feldbeispiele, die echte Betroffenendaten zeigen. Gemäß Art. 83 Abs. 4 DSGVO kann ein fehlendes oder unvollständiges Verzeichnis mit bis zu 10 Mio. € oder 2 % des weltweiten Konzernjahresumsatzes geahndet werden. Sobald das Verzeichnis der Aufsichtsbehörde vorgelegt oder mit Auftragsverarbeitern geteilt werden soll, müssen Personendaten in den Anlagen geschützt werden.

  1. Verzeichniseinträge, Screenshots und beispielhafte Datenmuster werden im Originalformat hochgeladen, ohne deren Aufbau zu verändern.
  2. Die Engine durchsucht Anlagen und Datenfelder und erkennt enthaltene Personendaten aus über 267 unterstützten Entitätstypen.
  3. Diese werden konsistent pseudonymisiert, sodass wiederkehrende Beispielpersonen über die Anlagen hinweg eindeutig zuordenbar bleiben.
  4. Zweck, Rechtsgrundlage, Datenkategorien und Fristen der jeweiligen Tätigkeit bleiben im Klartext erhalten, damit das Verzeichnis seine Dokumentationsfunktion behält.
  5. Die Zuordnung von Pseudonym zu Klarname wird in einer verschlüsselten Mapping-Tabelle mit EU-Datenresidenz festgehalten.
  6. Das pseudonymisierte Verzeichnis lässt sich vorlegen, prüfen oder als Muster weitergeben, während sich die Originalanlagen bei Bedarf mit dem Schlüssel re-identifizieren lassen.

What you provide

  • Verzeichniseinträge und beschreibende Anlagen
  • Beispielhafte Datenmuster oder Feldauszüge
  • Screenshots aus den dokumentierten Verarbeitungssystemen

Limitations & cautions

  • Die inhaltliche Vollständigkeit des Verzeichnisses nach Art. 30 DSGVO prüfen Sie eigenständig; die Software wertet die Einträge rechtlich nicht. Ein fehlendes Verzeichnis kann nach Art. 83 Abs. 4 DSGVO mit bis zu 10 Mio. € oder 2 % des weltweiten Konzernjahresumsatzes geahndet werden.
  • Reversible Pseudonymisierung ist nach Art. 4 Nr. 5 DSGVO keine Anonymisierung; solange der Schlüssel existiert, bleiben die Beispieldaten re-identifizierbar und sind zu sichern.

FAQ

Bleiben Zweck und Rechtsgrundlage im Verzeichnis lesbar?

Ja, die beschreibenden Felder zu Zweck, Rechtsgrundlage, Datenkategorien und Fristen bleiben unverändert; nur enthaltene Personendaten in Anlagen werden pseudonymisiert. So bleibt das Verzeichnis als Nachweisinstrument vollständig aussagekräftig.

Kann ich Screenshots mit echten Daten bereinigen?

Ja, anonym.legal erkennt Personendaten in dokumentierten Anlagen und Screenshots und kann sie pseudonymisieren oder maskieren. Wiederkehrende Beispielpersonen werden dabei über mehrere Anlagen hinweg konsistent behandelt.

Eignet sich das Ergebnis als Muster für andere Tätigkeiten?

Ja, die pseudonymisierte Fassung lässt sich datenschutzkonform als Vorlage für ähnliche Verarbeitungstätigkeiten nutzen. Da die Verarbeitung mit EU-Datenresidenz erfolgt, können Sie das Muster auch unternehmensweit teilen.

Bleiben wiederkehrende Beispielpersonen über Anlagen hinweg zuordenbar?

Ja, dieselbe Beispielperson erhält über alle Anlagen hinweg dasselbe Pseudonym, sodass die fachlichen Zusammenhänge zwischen den Datenmustern erhalten bleiben. So bleibt das Verzeichnis als zusammenhängende Dokumentation lesbar.

IT & Data Protection Law

About this page

We update this page when our platform or the law changes.

Read our founder note for how we work.

Each change shows up in the timestamp at the top.

We follow these rules

  • GDPR (EU 2016/679).
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Our promise

We do not sell your data.

We do not train models on your text.

We store your files in Germany.

You can delete your account at any time.

You own your work.

Where we run

Our company HQ is in Saarbrücken, Germany. Our servers run in Hetzner's Falkenstein datacenter.

Hetzner holds ISO 27001 certification.

All data stays in the EU.

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How we test

We run a full check suite on every release.

Each surface gets its own sweep script and report.

Human reviewers spot-check the output each week.

We track recall and precision on a labelled set.

Bad runs block the deploy.

What we never do

  • We never sell your information to third parties.
  • We never train models on what you upload.
  • We never keep your work after you delete it.
  • We never share keys with any outside firm.
  • We never run ads inside the product.

Plans in plain words

We sell credits, not seats.

One credit covers one short job.

Long jobs use a few credits each.

You can top up at any time.

Unused credits roll over each month.

Read the plans page for current rates.

Who built this

A small team of engineers and lawyers built this.

We ship from Europe and work in the open.

Our founder note spells out why we started.

Where to start

How the parts fit

A browser add-on cleans text inside Chrome.

A Word plug-in handles drafts in Office.

A small desktop tool works on whole folders.

An agent protocol link feeds large models safely.

All four share one core engine and one rule set.

Words from our team

We started this work after a lunch about cookies.

One friend kept getting odd ads on her phone.

We asked why a court file leaked through a draft.

We sketched the first build on a napkin that week.

By month three we had a tiny demo for a friend.

She used it on her first case the next day.

Common questions we hear

Can the tool read scanned PDFs? Yes, with OCR.

Does it work on long files? Yes, in small chunks.

Can I roll my own rule set? Yes, save it as a preset.

Does it run offline? The desktop build runs offline.

Do you keep my files? No, the cloud build wipes after each run.

Will it learn from my work? No, we never train on inputs.

A short tour of the workflow

Upload a file or paste a snippet of prose.

Pick the entities you want gone from the draft.

Choose a method: replace, mask, hash, encrypt, or redact.

Press run and watch the side panel show each hit.

Skim the result and tweak any rule that misfired.

Save the cleaned file or send it to a teammate.