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Calidad de los datos: cómo mejorar tus datos y generar más valor
Las empresas tienen hoy acceso a más datos que nunca. Sin embargo, su verdadero reto ya no consiste en recopilar más información, sino en saber qué información es fiable, dónde se encuentra, quién puede utilizarla y, sobre todo, cómo transformarla en valor. Con el auge de la inteligencia artificial, el creciente intercambio de información y la evolución del marco regulatorio europeo, la calidad y la gobernanza de los datos están cada vez más vinculadas al rendimiento empresarial.
Surge, por tanto, una cuestión clave: ¿cómo pueden las empresas garantizar que su información sea lo suficientemente fiable y esté bien gestionada como para generar valor real?
Los datos ya no son simplemente un recurso generado por la actividad empresarial. Se están convirtiendo en un activo que debe gobernarse, mejorarse y aprovecharse para respaldar la toma de decisiones, los procesos empresariales y nuevos casos de uso.
Durante años, las empresas se han centrado en generar y almacenar cantidades cada vez mayores de información: registros de clientes, información financiera, cifras de ventas, datos de producción e información generada por dispositivos conectados.
Sin embargo, disponer de datos no significa necesariamente saber cómo utilizarlos.
La información puede ser abundante y, aun así, resultar difícil de aprovechar. Puede estar dispersa entre múltiples sistemas, estar mal documentada, tener una calidad insuficiente o ser inaccesible para quienes la necesitan.
Por tanto, el verdadero valor de los datos depende de varios factores: su calidad, disponibilidad, gobernanza, seguridad y, sobre todo, su capacidad para responder a una necesidad empresarial.
Esta cuestión adquiere una nueva dimensión con el auge de la inteligencia artificial. La Estrategia de la Unión de Datos de la Comisión Europea, publicada en noviembre de 2025, identifica el acceso a datos de alta calidad para la IA como una de sus prioridades clave, con el objetivo de impulsar la innovación y la competitividad europeas.
La pregunta ya no es simplemente: «¿Qué datos tenemos?»
Ahora es: «¿Qué datos podemos utilizar realmente, con qué finalidad y qué valor pueden generar para la empresa?»
Fuentes: Comisión Europea — Estrategia de la Unión de Datos: liberar el potencial de los datos para la IA
El marco regulatorio europeo continúa evolucionando. La Ley de Datos (Data Act) es aplicable desde el 12 de septiembre de 2025. Uno de sus principales objetivos es facilitar el acceso y el uso de determinados datos generados por productos conectados y servicios relacionados.
Desde el 12 de septiembre de 2026, la obligación establecida en el artículo 3, apartado 1, de la Ley de Datos se aplica a los productos conectados y servicios relacionados comercializados después de esa fecha.
Estos productos deben diseñarse de manera que los datos que generan sean fácilmente accesibles para el usuario, en las condiciones establecidas por el reglamento.
La Ley de Datos también introduce normas para determinadas situaciones de intercambio de datos entre empresas y aclara las condiciones en las que las organizaciones pueden acceder a esta información y utilizarla.
Se trata de una evolución importante para las empresas. Los datos dejan de ser únicamente un recurso interno que las organizaciones generan y almacenan en sus sistemas de información. En determinados casos, se convierten en un recurso que puede compartirse, reutilizarse y aprovecharse dentro de un ecosistema más amplio.
Esto supone un cambio de perspectiva importante: el acceso a la información, su utilización y el valor que genera deben gestionarse cada vez más de forma estructurada.
Fuentes: Reglamento (UE) 2023/2854 — Ley de Datos, EUR-Lex
Considerar los datos como un activo estratégico implica saber quién es responsable de ellos, quién puede acceder, en qué condiciones y con qué finalidad. La gobernanza de los datos se convierte así en una cuestión clave para las empresas.
Debe permitir responder a preguntas prácticas como las siguientes:
El Reglamento General de Protección de Datos (RGPD) regula el tratamiento de datos personales en la Unión Europea y sigue siendo plenamente aplicable cuando se trata de información personal. La autoridad francesa de protección de datos, CNIL, señala que la Ley de Datos debe aplicarse conjuntamente con el RGPD. En caso de conflicto, el RGPD prevalece cuando está en juego la protección de los datos personales.
Por tanto, la gobernanza de los datos no es únicamente una cuestión de cumplimiento normativo. También se está convirtiendo en una condición esencial para generar confianza y mejorar la eficiencia operativa.
Fuentes: Reglamento (UE) 2016/679 — Reglamento General de Protección de Datos (RGPD), EUR-Lex
El valor no reside únicamente en almacenar información. Surge cuando los datos permiten comprender mejor una situación, mejorar un proceso o tomar decisiones más fundamentadas.
Esta es una de las razones por las que cada vez existe una mayor convergencia entre los datos y la inteligencia artificial.
Disponer de datos fiables y bien estructurados constituye una base esencial para las aplicaciones de IA. Sin embargo, su valor también depende de la facilidad con la que los usuarios empresariales pueden acceder a esa información, comprenderla e interactuar con ella.
En este contexto, los asistentes basados en IA, como Sage Copilot y SEI Copilot, pueden complementar un entorno de datos bien gestionado y ayudar a los usuarios a interactuar de forma más natural con la información empresarial y aprovechar mejor los datos disponibles.
Descubre nuestras soluciones de inteligencia artificial para empresas, entre ellas Sage Copilot y SEI Copilot.
Una empresa que quiera implantar aplicaciones de IA necesita acceder a información pertinente, fiable y fácilmente disponible.
La Estrategia de la Unión de Datos de la Comisión Europea identifica específicamente el acceso a datos de alta calidad para la IA como una de sus principales líneas de actuación.
Una vez que los datos se han validado y estructurado, el siguiente reto consiste en utilizarlos para analizar la actividad empresarial y respaldar la toma de decisiones. Este es precisamente el objetivo de la Business Intelligence (BI), que transforma los datos disponibles en indicadores, análisis y cuadros de mando útiles para los equipos de la empresa.
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Esto aporta una nueva dimensión a los proyectos de datos.
El objetivo ya no es simplemente construir un almacén de datos (data warehouse) o un lago de datos (data lake), ni implantar una herramienta de generación de informes. Se trata de crear un flujo coherente que conecte los datos operativos con su utilización por parte de los equipos de negocio.
Por tanto, el objetivo no es simplemente almacenar más datos, sino hacer que sean comprensibles, fiables y utilizables para responder a necesidades empresariales concretas: gestionar una actividad, mejorar un proceso, tomar una decisión o desarrollar un nuevo caso de uso.
Gran parte de su valor reside en la capacidad de transformar la información en bruto en conocimiento útil y, finalmente, en acciones concretas. Los datos pueden convertirse así en un auténtico activo estratégico, siempre que sean fiables, estén bien gestionados y puedan utilizarse eficazmente.
Un data warehouse es un repositorio centralizado que reúne datos estructurados procedentes de distintas fuentes para facilitar su análisis.
Un data lake, por su parte, permite almacenar grandes volúmenes de datos estructurados y no estructurados en su formato original para utilizarlos con diferentes finalidades.
Para las empresas, el reto consiste, por tanto, menos en acumular información que en construir un activo de datos verdaderamente bien gestionado.
Esto implica, en particular:
Construir un activo de información bien gestionado comienza con un requisito esencial: poder confiar en que la información sea precisa, coherente y esté actualizada.
En las bases de datos de clientes y proveedores, algunos registros pueden estar incompletos, desactualizados o contener información incoherente. Estos problemas de calidad pueden tener consecuencias muy concretas para los procesos empresariales: más trabajo manual, dificultades en el intercambio de información, análisis menos fiables o problemas a la hora de implantar nuevos procesos digitales.
Mejorar la calidad de los datos es, por tanto, uno de los primeros pasos prácticos para transformar una estrategia de datos en acciones operativas.
Sage Data Clean and Control ofrece una respuesta práctica a este reto, ya que permite analizar, verificar y mejorar la calidad de la información empresarial.
La solución permite analizar los registros de clientes y proveedores, así como determinados parámetros de la empresa, para identificar información ausente o incoherente y facilitar las mejoras de calidad. También puede ayudar a las empresas a prepararse para la facturación electrónica, un ámbito en el que disponer de datos de terceros limpios y actualizados resulta especialmente importante.
Uno de los primeros retos consiste en saber con precisión dónde se encuentran los problemas de calidad de los datos.
Sage Data Clean and Control permite analizar los registros y verificar la información de clientes y proveedores. La solución puede identificar datos ausentes o incoherentes y realizar controles sobre diferentes parámetros de la empresa, como países, IVA e impuestos, métodos de pago, unidades de venta o compra e información corporativa.
En los registros de terceros, las comprobaciones pueden incluir los datos de identificación de las empresas. La solución permite buscar y recuperar números SIREN, SIRET y direcciones que falten, así como calcular y verificar los números de IVA intracomunitario a través del servicio europeo VIES. También ofrece controles para identificar determinadas incoherencias y duplicados.
Identificar una anomalía es solo el primer paso. El siguiente reto consiste en poder actuar sobre los registros afectados.
Sage Data Clean and Control permite realizar correcciones y ajustes, incluso de forma masiva, lo que facilita la actualización de las bases de datos. Este enfoque va más allá de la simple verificación y permite establecer un proceso más estructurado de mejora de la calidad de los datos.
De este modo, la solución ayuda a las empresas a mantener bases de datos más coherentes y mejor preparadas para los procesos empresariales que dependen de la información de clientes, proveedores y empresas.
Sage Data Clean and Control también está disponible para Sage X3, donde permite verificar y mejorar la información de terceros, entre otras cosas mediante controles relacionados con los datos de identificación empresarial.
Las ventajas de la limpieza de datos van, por tanto, más allá de la simple corrección de los registros de clientes o proveedores.
La información de calidad facilita los intercambios entre aplicaciones, contribuye a mejorar la fiabilidad de los procesos que dependen de los datos de terceros y crea mejores condiciones para desarrollar nuevos casos de uso.
En el contexto de la facturación electrónica, la calidad de los datos adquiere especial importancia. Sage presenta Data Clean and Control como una solución que permite verificar, ajustar y depurar las bases de datos para preparar a las empresas para los procesos de facturación electrónica.
Mejorar la calidad de los datos es, por tanto, un primer paso práctico para controlar mejor la información y, en última instancia, aprovecharla de forma más eficaz. La calidad de los datos no es un fin en sí mismo: constituye la base sobre la que pueden construirse los procesos empresariales, los análisis y los nuevos usos digitales.
Estas cuestiones ya no se limitan al ámbito interno de las empresas.
La Estrategia de la Unión de Datos de la Comisión Europea, publicada en noviembre de 2025, hace especial hincapié en la soberanía de los datos y en la gestión de los flujos internacionales de información. Entre otros objetivos, pretende reforzar la posición de Europa frente a estos flujos y proteger mejor determinados datos sensibles no personales frente a los riesgos asociados a las restricciones, las dependencias o el acceso desde terceros países.
El 8 de julio de 2026, la Comisión Europea puso en marcha una consulta específica sobre soberanía de los datos, abierta hasta el 15 de septiembre de 2026.
La consulta se centró, en particular, en las dependencias que afectan a las organizaciones europeas, los obstáculos a las transferencias de datos y los riesgos relacionados con el acceso desde terceros países a determinada información sensible.
El plazo de consulta ya ha finalizado y sus conclusiones pueden contribuir a los debates europeos en curso sobre cómo reforzar la soberanía de los datos.
Para las empresas, esto introduce una nueva dimensión de análisis:
La estrategia de datos está cada vez más vinculada a la computación en la nube, la ciberseguridad, la inteligencia artificial y la soberanía digital.
Gestionar la información ya no consiste únicamente en conocer su contenido, sino también en comprender dónde se encuentra, quién puede acceder a ella y en qué entorno se procesa.
Fuentes: Comisión Europea — Estrategia de la Unión de Datos · Comisión Europea — Consulta específica sobre la protección de la soberanía de los datos de la UE
La transformación es, por tanto, profunda.
La información ya no es simplemente el resultado de las operaciones empresariales. Se está convirtiendo en un recurso que debe mejorarse, gobernarse, protegerse y aprovecharse para respaldar a los equipos y mejorar el rendimiento empresarial.
El contexto europeo está impulsando esta evolución. La Ley de Datos establece un marco para el acceso y la utilización de determinada información. Por su parte, la Estrategia de la Unión de Datos pretende mejorar el acceso a información de alta calidad para la inteligencia artificial y reforzar la capacidad de Europa para gestionar los datos y los flujos asociados.
Para las empresas, el reto ya no consiste simplemente en «trabajar con datos». Consiste en crear un entorno en el que la información adecuada sea fiable, las responsabilidades estén claras y la tecnología responda a necesidades empresariales reales.
El valor no reside en la cantidad de información que posee una empresa, sino en su capacidad para gestionarla y transformarla en resultados útiles.
Es así como los datos se convierten realmente en un activo estratégico.