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Power BI | Anonimización de datos con técnicas de hashing

La anonimización de datos es esencial cuando trabajamos con datos personales y debemos cumplir con normativas de privacidad. En lugar de mostrar nombres, correos o teléfonos, podemos transformar estos valores en códigos alfanuméricos únicos mediante funciones hash, manteniendo la utilidad analítica sin exponer datos sensibles. En este vídeo vemos cómo aplicar hashing desde Power Query utilizando un script de Python y la librería estándar hashlib, explicando paso a paso el proceso y los principios detrás de las funciones hash modernas. ➤ Qué es una función hash y por qué se utiliza para anonimización. ➤️ Diferencias entre funciones antiguas (CRC, MD5, SHA-1) y funciones modernas seguras (SHA-256, SHA-384, SHA-512, SHA3). ➤️ Cómo implementar hashing en Power Query mediante un script Python. ➤️ Cómo crear nuevas columnas anonimizadas manteniendo la capacidad de análisis. ➤️ Riesgos y buenas prácticas: cardinalidad, seguridad y elección del algoritmo adecuado. Veremos también algunos escenarios en los que esta técnica puede aplicarse para proteger información personal sin perder la capacidad de analizar comportamientos, métricas de rendimiento o patrones de compra. Carpeta compartida con los recursos utilizados: https://drive.google.com/drive/folder... Música | Título: Remembering Past Everything. Autor: P C III Fuente: www.pipechoir.com Licencia: Creative Commons Attribution 4.0 International License #powerbi #businessintelligence #powerbitutorial #powerbicurso