익명화 (Anonymization)는 개인의 개인정보를 보호하기 위해 데이터 세트에서 개인 식별 정보를 제거하거나 수정하는 데이터 처리 기법입니다. 이를 통해 개인이 식별되지 않도록 합니다. 익명화는 의료 기록이나 금융 데이터와 같은 민감한 정보의 분석 및 공유를 용이하게 하기 위해 널리 사용됩니다. 익명화 방법으로는 데이터 마스킹, 가명화, 일반화가 있으며, 이는 식별 가능한 데이터를 개인과 연관 지을 수 없는 형태로 변환합니다. 이로 인해 조직은 데이터 프라이버시나 규제 준수를 해치지 않고 데이터를 분석, 연구, 공개할 수 있습니다.

AnalyticDID는 재식별 위험 및 개인정보 유출에 대한 우려 없이 가치 있는 빅데이터 분석 결과를 낼 수 있도록 하는 개인정보 비식별화 솔루션입니다. 국내∙외 비식별 관련 법을 모두 충족하는 비식별 알고리즘이 적용돼 있으며, 의사 결정에 도움을 줄 수 있도록 빅데이터 분석의 효용성과 위험에 대한 다양한 지표를 가시화해 제공합니다. 개인정보 비식별 조치 가이드라인, ISO/IEC 20889, GDPR, HIPAA 등의 규제에 대응하는 비식별 기술을 제공합니다. 또한, 데이터의 성격, 유형, 활용 목적 등에 따라 다양한 프라이버시 모델 및 빅데이터 분석의 효용성과 위험에 대한 지표들을 제공합니다.