Tabelle anonymisieren (und echte Daten zurückholen)

Du hast die Kundenliste, den Zahlungsplan oder die Anwesenheitsliste und möchtest sie analysieren lassen, darfst aber keine Namen und Kontaktdaten herausgeben. Hier legst du Spalte für Spalte fest, was nach außen geht: Namen werden zu gleichbleibenden Platzhaltern, damit die Zählungen stimmen, und am Ende kommen die echten Werte wieder in die Antwort.

Tippe hier oder ziehe eine .csv-Datei hierher

Füge die Tabelle ein (kopiere sie aus Excel und füge sie hier ein) Die erste Zeile ist die Kopfzeile Werte, die sich nur in Groß- und Kleinschreibung unterscheiden, als gleich behandeln

Tabelle und Werte bleiben in deinem Browser: Die Zuordnung zwischen Platzhaltern und echten Daten wird nie gespeichert oder gesendet.

Warum sich hier Namen maskieren lassen

Das Schwester-Tool, Text anonymisieren, sagt ausdrücklich, dass es Eigennamen NICHT erkennt, und das stimmt: In einem Satz lässt sich „Müller“ nicht von irgendeinem anderen Wort unterscheiden. In einer Tabelle stellt sich die Frage nicht: Die Spaltenüberschrift sagt schon, dass die Spalte Namen enthält. Hier werden Namen nicht erraten, sondern gelesen. Deshalb entscheidest du pro Spalte und nicht pro Wort: Steht in einer Spalte „Notizen“ ein Name mitten im Satz, muss diese Spalte weg oder an das andere Tool übergeben werden.

Derselbe Kunde, auf vier Arten geschrieben

Das ist der Fehler, den man nicht sieht: „Thomas Müller“, „THOMAS MÜLLER“ und „Thomas Müller “ mit einem Leerzeichen am Ende würden zu drei verschiedenen Kunden, die Tabelle sähe perfekt aus, und die Analyse würde drei Personen statt einer zählen. Leerzeichen werden immer entfernt. Groß- und Kleinschreibung standardmäßig nicht: „Müller GmbH“ und „Müller Gmbh“ dürfen nicht ungefragt zusammengelegt werden. Die Vorschau zeigt dir aber, wie viele Werte sich nur durch Leerzeichen oder Groß- und Kleinschreibung unterscheiden, damit du entscheidest.

Die Platzhalter und das Wiedereinsetzen der Werte

Der Platzhalter hat dieselbe Form wie beim anderen Tool, [NAME_7], denn etwas wie „Kunde 7“ wird vom Modell umgeschrieben: Es dekliniert es, übersetzt es, fasst es zusammen. Die Nummerierung folgt der Reihenfolge, in der die Werte in der Datei vorkommen, daher ergibt dieselbe Datei immer dieselben Platzhalter. Die Zuordnung existiert nur in diesem Tab: Sie wird weder gespeichert noch gesendet, beim Schließen der Seite geht sie also verloren, aber wenn du dieselbe Datei noch einmal verarbeitest, entsteht sie identisch neu.

Wenn es nichts wieder einzusetzen gibt

Spricht die Antwort von Durchschnitten, Summen oder Entwicklungen pro Monat, nennt sie keine einzelne Zeile: Es gibt nichts wieder einzusetzen, und das ist in Ordnung. Das Wiedereinsetzen der Werte zählt, wenn die Antwort die Zeilen einzeln nennt, zum Beispiel „der Kunde mit den meisten offenen Rechnungen ist [NAME_12]“. Deshalb ist „0 wieder eingesetzt“ kein Fehler, und das steht auch im Ergebnis.

Pseudonyme, keine Anonymität

Man muss es klar sagen: Das ist Pseudonymisierung. Bleiben Geburtsdatum, Postleitzahl und Betrag in der Tabelle, ist die Person auch ohne Namen erkennbar, und zwei mit derselben Zuordnung maskierte Tabellen lassen sich miteinander abgleichen. Lässt du solche Spalten im Klartext, weist dich das Tool ausdrücklich darauf hin, statt dich das später selbst herausfinden zu lassen. Liegt deine Tabelle als .xlsx vor? Öffne sie zuerst mit Excel (XLSX) in CSV, oder kopiere die Zellen aus Excel und füge sie hier ein.