Última actualización:
20
/
08
/
2026
Publicado:
20
/
08
/
2026
Nymiz
Nymiz facilita la protección de datos personales a través de soluciones avanzadas de anonimización basadas en inteligencia artificial y procesamiento del lenguaje natural. Su tecnología permite automatizar la detección y anonimización de información sensible en múltiples idiomas y formatos, cumpliendo con normativas como el RGPD o la CCPA. Nymiz ayuda a organizaciones públicas y privadas a compartir, analizar y reutilizar datos de forma segura, ética y eficiente.
Datos de la empresa
Año de fundación
2019
NIF/CIF
B95987319
Certificaciones
RGPD, ISO 27001, ENS - Alto , NIS2, Certificado Startup Enisa
Todavía no dispone de certificaciones.
Nº de Empleados
21
Public Readiness (Tracción pública)
Valor total de contratos adjudicados (último año)
1.070.000 €
Cantidad de contratos (último año)
42
Clientes públicos destacados
Parlamento Europeo, Consejo Europeo, Ayto Madrid, Ayto Barcelona, Poder Judicial Costa Rica, JEP Colombia, CTTI-Generalitat Catalunya
Canales y colaboraciones
Microsoft Marketplace, AWS Marketplace, Google Marketplade, Integradores como: Soprasteria, NTT Data, Nunsys, Indra-Minsait, Accenture, PWC, KPMG
Vendor Trust (Solvencia económica)
Facturación (último año)
1.700.000 €
Inversión levantada acumulada
5.500.000 €
Contrato mayor valor en los últimos 3 años
354.000 €
Inversores
Startup Wise Guys, Swanlaab Venture Factory, GoHub Ventures, CDTI Innovación's INNVIERTE program, Auyriga Cyber Ventures, Tin Capital
Ecosistema
Aceleradoras
Startup Wise Guys / B Accelerator Tower (BAT) / BIND 4.0 - Basque Open Innovation Platform / Esade Ban / Kalonia Venture Partners / Archipelago Next / Startup Wise Guys
Datos de la empresa
Año
Ventas
Empleados
EBITDA
Clientes
Ronda
Inversión
Inversores
Todavía no se han publicado datos de la empresa.
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Caso de uso
Anonimización inteligente de datos personales para su uso seguro en expedientes públicos y modelos de IA
Problema
- Datos personales sensibles en expedientes y repositorios administrativos: la documentación y las bases de datos públicas contienen información que debe protegerse antes de su uso, publicación o compartición entre organismos.
- Procesos manuales de anonimización lentos y poco escalables: la revisión humana ante grandes volúmenes de expedientes genera cuellos de botella y no responde a plazos de transparencia ajustados.
- Herramientas tradicionales limitadas a un enmascaramiento estático: las soluciones convencionales ocultan datos de forma rígida, sin adaptarse al tipo de dato, al nivel de riesgo ni al uso posterior de la información.
- Riesgo de incumplimiento normativo y freno al aprovechamiento de datos: la falta de garantías técnicas dificulta cumplir con el RGPD y limita el uso seguro de datos públicos para analítica, interoperabilidad o entrenamiento de IA.
...
Solución
- Detección automática de datos personales multilingüe: identifica mediante IA y procesamiento del lenguaje natural (NLP) nombres, cargos, ubicaciones, DNI y otros datos sensibles en documentos y bases de datos, en más de 100 idiomas.
- Combinación de técnicas de anonimización según riesgo y uso: aplica enmascaramiento, tokenización, datos sintéticos, anonimización irreversible o seudonimización reversible, adaptando el método al tipo de dato y al caso de uso.
- Procesamiento masivo de documentos y bases de datos: procesa en lote archivos en múltiples formatos (PDF, Word, Excel) y repositorios completos, agilizando la anonimización frente a la revisión manual.
- Integración flexible con sistemas existentes: se despliega vía API, SaaS u on-premise, conectando con portales de transparencia, sistemas de tramitación e infraestructuras ya implantadas en la Administración.
...
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Caso de uso
Anonimización inteligente de datos personales para su uso seguro en expedientes públicos y modelos de IA
Problema
- Datos personales sensibles en expedientes y repositorios administrativos: la documentación y las bases de datos públicas contienen información que debe protegerse antes de su uso, publicación o compartición entre organismos.
- Procesos manuales de anonimización lentos y poco escalables: la revisión humana ante grandes volúmenes de expedientes genera cuellos de botella y no responde a plazos de transparencia ajustados.
- Herramientas tradicionales limitadas a un enmascaramiento estático: las soluciones convencionales ocultan datos de forma rígida, sin adaptarse al tipo de dato, al nivel de riesgo ni al uso posterior de la información.
- Riesgo de incumplimiento normativo y freno al aprovechamiento de datos: la falta de garantías técnicas dificulta cumplir con el RGPD y limita el uso seguro de datos públicos para analítica, interoperabilidad o entrenamiento de IA.
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Solución
- Detección automática de datos personales multilingüe: identifica mediante IA y procesamiento del lenguaje natural (NLP) nombres, cargos, ubicaciones, DNI y otros datos sensibles en documentos y bases de datos, en más de 100 idiomas.
- Combinación de técnicas de anonimización según riesgo y uso: aplica enmascaramiento, tokenización, datos sintéticos, anonimización irreversible o seudonimización reversible, adaptando el método al tipo de dato y al caso de uso.
- Procesamiento masivo de documentos y bases de datos: procesa en lote archivos en múltiples formatos (PDF, Word, Excel) y repositorios completos, agilizando la anonimización frente a la revisión manual.
- Integración flexible con sistemas existentes: se despliega vía API, SaaS u on-premise, conectando con portales de transparencia, sistemas de tramitación e infraestructuras ya implantadas en la Administración.
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