doccapeDATA ermöglicht es Ihrem Unternehmen, durch intelligente Pseudonymisierung und Anonymisierung nicht nur die Datenschutzkonformität zu gewährleisten, sondern auch bisher unzugängliche Datenbestände sicher und effizient nutzbar zu machen.
Anonymisierte Datensätze öffnen den Weg zu wahrer Datenwertschöpfung – und on top minimieren Sie Risiken, wie Datenleaks und Reputationsschäden. Pseudonymisieren Sie mühelos Namen, Straßen, Bankdaten, uvm.
Gesichter, Logos, Stempel, Kennzeichen, Unterschriften – um nur paar der Entitäten zu erwähnen, die doccapeDATA erkennt, versteht und anonymisiert. Direkt im Dokument oder als Bilddatei.
Egal ob Nummernschilder, Straßenschilder, Ladenaufschriften oder Gesichter – doccapeDATA blurred sensible Daten in Videos und bietet Ihnen dennoch die Möglichkeit diese Daten zu nutzen, ohne die Privatsphäre zu gefährden.
doccapeDATA ermöglicht Ihnen Ihr eigenes Modell nachhaltig zu optimieren. Im Editor, zu dem nur ausgewählte Personen Zugriff haben, kann das Modell durch manuelle Änderungen nachgebessert werden. Neue Entitäten erkennen oder ausgewählte Bereiche schwärzen? Kein Problem!
Machen Sie den ersten Schritt, um Ihre Daten effizienter und wirtschaftlicher zu nutzen. Kontaktieren Sie uns heute für eine kostenlose Beratung oder Demo und entdecken Sie, wie unser Anonymisierungstool Ihnen helfen kann, Kosten zu senken und gleichzeitig den Wert Ihrer Datenbestände zu maximieren.
Buchen Sie Ihren Demo Termin oder lassen Sie sich von uns persönlich beraten!
Einfach und schnell innerhalb der eigenen Infrastruktur anonymisieren
299 €
14 Tage kostenlos testen >
* Alle Preise gelten zzgl. der gesetzlichen MwSt.
** Bei Dokumenten mit ca. 10 Seiten
Für alle mit vielen Daten und hohen Anforderungen an die Systemintegration
Auf Anfrage
14 Tage kostenlos testen >
Die Ready-To-Use Cloud Lösung - auf Deutschen Servern
Coming Soon
und Early Bird Rabatt sichern
Bei der Anonymisierung werden personenbezogene Daten so unkenntlich gemacht, dass die Daten nicht mehr einer natürlichen Person zugeordnet werden können. Beispielsweise durch Schwärzen.
Bei der Pseudonymisierung werden die personenbezogenen Daten durch ein Pseudonym ersetzt. Hierbei kann unterschieden werden, ob der Personenbezug durch einen Code für bestimmte Personen wiederherstellbar sein soll oder ob der Personenbezug durch ein fiktives Pseudonym für immer verloren gehen soll.
Der Vorteil beim Pseudonymisieren liegt darin, dass durch das Pseudonym viele Zusammenhänge im Text bestehen bleiben und die Daten auch noch bspw. für das Trainieren von Sprachmodellen geeignet sind. Hier ein Beispiel:
Max Mustermann (PER-1) ist Abteilungsleiter der Musterfirma (ORG-1) und is der Chef von Frau Musterfrau (PER-2). Herr Mustermann (PER-1) hat Frau Musterfrau (PER-2) kürzlich befördert.
Die Entitäten die von doccapeDATA erkannt werden, können durch den Kunden selbst bestimmt und erweitert werden. Standartmäßig erkennt doccape folgende Entitäten:
doccapeDATA unterstützt PDFs, Word-Dateien (doc und docx) und Bildformate (png, jpg, uvm.)
doccapeDATA kann zu 100% On Premise ohne Internetzugang betrieben werden. Die Daten werden ausschließlich auf der firmeninternen Infrastruktur verarbeitet und gespeichert.
Wir stellen zusätzlich eine Demo Instanz bereit, damit die Funktionen von doccape getestet werden können. Für die Bereitstellung, arbeiten wir mit dem ISO12001 zertifizierten Rechenzentrum der Hetzner Online GmbH zusammen. Die doccapeDATA Demo Instanz wird dabei ausschließlich auf in Deutschland betriebenen Servern ausgeführt.
Nein. doccapeDATA hat eine sehr hohe Genauigkeit bei der Erkennung und Zuordnung der personenbezogenen Daten. Welche Daten erkannt und ersetzt werden sollen, hängt von der Konfiguration ab. Die Verantwortung, dass alle personenbezogenen Daten entfernt wurden, liegt beim Nutzer.
Ja. Die API ermöglicht es, doccape in die eigene Software zu integrieren und den Prozess zur Pseudonymisierung zu automatisieren. Wir bieten eine interaktive Dokumentation an. Der API Key kann ganz einfach nach der Registrierung über die Einstellungen erstellt werden.