Dieses IT-Projekt ist Teil unserer Digitalisierung und Optimierung der IT-Landschaft unserer Kunden. Durch gezielte Maßnahmen fördern wir den technologischen Fortschritt, optimieren systemübergreifende Prozesse und schaffen eine nachhaltige Basis für zukünftige Entwicklungen. Unsere IT-Referenzprojekte dienen als Grundlage zur Orientierung. Sie unterstützen die Wiederverwendbarkeit erprobter Konzepte im Rahmen der Projektumsetzung.
Dies ist eines von 4882 IT-Projekten, die wir erfolgreich mit unseren Kunden abgeschlossen haben.Wobei dürfen wir Sie unterstützen?
Anonymizer
Kurzbeschreibung
AnonDoc ist ein Werkzeug zur DSGVO-konformen Anonymisierung personenbezogener Daten in Word-, Excel-, PowerPoint- und PDF-Dokumenten. Benutzer laden über einen Desktop-, Web- oder Kommandozeilen-Client eine oder mehrere Dateien hoch und erhalten anonymisierte Kopien zurück. Dokumente können in Projekten gruppiert werden, und innerhalb eines Projekts pflegt das Werkzeug eine zuverlässige, konsistente Zuordnung zwischen ursprünglichen und anonymisierten Werten (zum Beispiel wird aus jedem 'Andreas Schmidt' derselbe 'Franz Muxedner'). Jede Zuordnung ist eindeutig innerhalb ihres Projekts. Benutzer wählen eine einzelne Datei oder einen Ordner mit unterstützten Dateien aus, legen den Speicherort für die Ergebnisse fest und vergeben optional einen Projektnamen; wird keiner angegeben, wird automatisch einer generiert.
Ergänzung
Technisch ist es ein Kotlin/Ktor-REST-Dienst mit gemeinsamen DTOs in einem Multiplattform-Contracts-Modul sowie einem Web- Client. Ein Desktop- und ein CLI-Client sind als zukünftige Erweiterung geplant. Microsoft Presidio erkennt personenbezogene Daten. Es nutzt eine transformerbasierte NLP-Engine (spaCy zur Tokenisierung sowie HuggingFace-BERT-NER-Modelle für Englisch und Deutsch); DataFaker erzeugt realistische Pseudonyme. Projektbezogene Zuordnungen werden AES-GCM-verschlüsselt in SQLite gespeichert, sodass dasselbe Original innerhalb eines Projekts stets dasselbe Pseudonym ergibt. Ein coroutinenbasierter Job-Manager verarbeitet Uploads nebenläufig und meldet den Fortschritt über Server-Sent Events. Formatspezifische Adapter (derzeit .docx über docx4j) extrahieren und ersetzen den Text. Originaldateien sind flüchtig; nur verschlüsselte Zuordnungen bleiben erhalten. Metriken werden über Micrometer/Prometheus bereitgestellt, OpenAPI/Swagger-UI dokumentiert die API.
Fachbeschreibung
Das Projekt wird mithilfe von Claude Code spec driven entwickelt. Der Entwickler verfasst eine allgemeine Beschreibung des Projekts und der technischen Infrastruktur. Claude Code generiert aus diesen allgemeinen Beschreibungen Spezifikationen, die vom Entwickler geprüft werden. Sobald die Spezifikationen genehmigt sind, generiert Claude Code den Code.
IT-Projektdaten
- Branchen Consulting
- Fachaufgaben Business Analytics, Business Process Management (BPM), Datenschutz, DSGVO-Umsetzung, Geschäftsprozessanalyse, Softwareentwicklung
- DV-Aufgaben Individualsoftware-Neuentwicklung
- Systemumgebungen Künstliche Intelligenz (KI), Technische Datenverarbeitung
- Vorgehensmodell Agile Softwareentwicklung
- Programmiersprachen Kotlin
- Systemsoftware Docker, Docker Desktop
- Middleware und Frameworks docx4j, Exposed, Ktor, Microsoft Presidio
Projektbeginn11.05.2026
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