Erronka
Ikerketa-erakundeek datu partekatze eta pribatutasun arteko tentsioak dituzte:
- Ikerketa-etikak parte-hartzaileen pribatutasuna babestea eskatzen du
- Lankidetzak datu partekatzea behar du erakundeen artean
- Ikuspegi longitudinalean pseudonimo koherenteak behar dira
- Argitalpenek ezin dute informazio identifikagarririk izan
Soluzioa
Pseudonimizazio koherente eta erreproduzigarria ikerketa-datuetan.
Erreproduzigarria
Datu berdina berriro prozesatu eta emaitza berdinak lortu.
Ikerketa Formatuak
CSV, JSON eta datu egituratuen laguntza ikerketa formatu ohikoentzat.
ID Koherenteak
Identifikatzaile berdinak dokumentu guztietan pseudonimo berdina izango du. Egokia ikerketa longitudinalean.
Partekatu Segurtasunez
Partekatu datu-multzoak lankideekin parte-hartzaileen pribatutasuna arriskuan jarri gabe.
Galdera Ohikoenak
Nola laguntzen du cloak.business-ek ikerlariei datu-multzoak segurtasunez partekatzen?
cloak.business-ek pseudonimizazio koherentea eskaintzen du — parte-hartzailearen identifikatzaile berdinak dokumentu eta datu-multzo guztietan pseudonimo berdina izango du. Horrek datu-lotura mantentzen du ikerketa longitudinalean, parte-hartzaileen pribatutasuna guztiz babestuz.
cloak.business-ek IRB eta etika batzordeen desidentifikazio eskakizunak onartzen al ditu?
Bai. cloak.business-ek 320+ entitate motatan identifikatzaile zuzen eta ia-zuzenak detektatu eta kentzen ditu. Ordeztu eta Ezabatu metodoek IRB-ak onartutako partekatze eta argitalpenerako egokiak diren datu desidentifikatuak sortzen dituzte, erakunde gehienen etika araudietan.
Zein ikerketa datu formatu onartzen ditu cloak.business-ek?
cloak.business-ek CSV, JSON eta testu soila onartzen ditu datu egituratuen APIaren bidez, eta testu librearen analisia endpoint estandarren bidez. Honek ikerketa formatu ohikoak estaltzen ditu, hala nola inkesta esportazioak, elkarrizketa transkripzioak eta datu klinikoen dump-ak.
Is This Right for You?
Best For
- Organizations with compliance obligations (GDPR, HIPAA, CCPA, PCI-DSS)
- Teams regularly sharing datasets containing names, IDs, or medical records
- Developers building AI pipelines that process user-submitted content
- Enterprises requiring audit logs and reproducible anonymization for legal holds
Not Ideal For
- Single-language English-only pipelines with no PII — regex-only tools may suffice
- Real-time streaming at sub-5ms latency — NLP inference adds overhead
- Fully air-gapped environments without internet access — use Desktop App instead
- Unstructured media files (audio, video) — text extraction is a prerequisite limitation