Las empresas tienen hoy acceso a m\u00e1s datos que nunca. Sin embargo, su verdadero reto ya no consiste en recopilar m\u00e1s informaci\u00f3n, sino en saber qu\u00e9 informaci\u00f3n es fiable, d\u00f3nde se encuentra, qui\u00e9n puede utilizarla y, sobre todo, c\u00f3mo transformarla en valor. Con el auge de la inteligencia artificial, el creciente intercambio de informaci\u00f3n y la evoluci\u00f3n del marco regulatorio europeo, la calidad y la gobernanza de los datos est\u00e1n cada vez m\u00e1s vinculadas al rendimiento empresarial. <\/p>\n
Surge, por tanto, una cuesti\u00f3n clave: \u00bfc\u00f3mo pueden las empresas garantizar que su informaci\u00f3n sea lo suficientemente fiable y est\u00e9 bien gestionada como para generar valor real? <\/p>\n
Los datos ya no son simplemente un recurso generado por la actividad empresarial. Se est\u00e1n convirtiendo en un activo que debe gobernarse, mejorarse y aprovecharse para respaldar la toma de decisiones, los procesos empresariales y nuevos casos de uso.<\/p>\n
Durante a\u00f1os, las empresas se han centrado en generar y almacenar cantidades cada vez mayores de informaci\u00f3n: registros de clientes, informaci\u00f3n financiera, cifras de ventas, datos de producci\u00f3n e informaci\u00f3n generada por dispositivos conectados.<\/p>\n
Sin embargo, disponer de datos no significa necesariamente saber c\u00f3mo utilizarlos.<\/p>\n
La informaci\u00f3n puede ser abundante y, aun as\u00ed, resultar dif\u00edcil de aprovechar. Puede estar dispersa entre m\u00faltiples sistemas, estar mal documentada, tener una calidad insuficiente o ser inaccesible para quienes la necesitan.<\/p>\n
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.<\/strong><\/p>\n Esta cuesti\u00f3n adquiere una nueva dimensi\u00f3n con el auge de la inteligencia artificial. La Estrategia de la Uni\u00f3n de Datos de la Comisi\u00f3n Europea<\/strong>, 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 innovaci\u00f3n y la competitividad europeas.<\/p>\n La pregunta ya no es simplemente: \u00ab\u00bfQu\u00e9 datos tenemos?\u00bb<\/strong><\/p>\n Ahora es: \u00ab\u00bfQu\u00e9 datos podemos utilizar realmente, con qu\u00e9 finalidad y qu\u00e9 valor pueden generar para la empresa?\u00bb<\/strong><\/p>\n Fuentes: <\/strong>Comisi\u00f3n Europea \u2014 Estrategia de la Uni\u00f3n de Datos: liberar el potencial de los datos para la IA<\/a><\/p>\n<\/p>\n El marco regulatorio europeo contin\u00faa evolucionando. La Ley de Datos (Data Act) es aplicable desde el 12 de septiembre de 2025.<\/strong> Uno de sus principales objetivos es facilitar el acceso y el uso de determinados datos generados por productos conectados y servicios relacionados.<\/p>\n Desde el 12 de septiembre de 2026<\/strong>, la obligaci\u00f3n establecida en el art\u00edculo 3, apartado 1, de la Ley de Datos se aplica a los productos conectados y servicios relacionados comercializados despu\u00e9s de esa fecha<\/strong>.<\/p>\n Estos productos deben dise\u00f1arse de manera que los datos que generan sean f\u00e1cilmente accesibles para el usuario<\/strong>, en las condiciones establecidas por el reglamento.<\/p>\n La Ley de Datos tambi\u00e9n introduce normas para determinadas situaciones de intercambio de datos entre empresas y aclara las condiciones en las que las organizaciones pueden acceder a esta informaci\u00f3n y utilizarla.<\/p>\n Se trata de una evoluci\u00f3n importante para las empresas. Los datos dejan de ser \u00fanicamente un recurso interno que las organizaciones generan y almacenan en sus sistemas de informaci\u00f3n. En determinados casos, se convierten en un recurso que puede compartirse, reutilizarse y aprovecharse dentro de un ecosistema m\u00e1s amplio<\/strong>.<\/p>\n Esto supone un cambio de perspectiva importante: el acceso a la informaci\u00f3n, su utilizaci\u00f3n y el valor que genera deben gestionarse cada vez m\u00e1s de forma estructurada.<\/strong><\/p>\n Fuentes:<\/strong> Reglamento (UE) 2023\/2854 \u2014 Ley de Datos, EUR-Lex<\/a><\/p>\n<\/p>\n Considerar los datos como un activo estrat\u00e9gico implica saber qui\u00e9n es responsable de ellos, qui\u00e9n puede acceder, en qu\u00e9 condiciones y con qu\u00e9 finalidad<\/strong>. La gobernanza de los datos se convierte as\u00ed en una cuesti\u00f3n clave para las empresas.<\/p>\n Debe permitir responder a preguntas pr\u00e1cticas como las siguientes:<\/p>\n El Reglamento General de Protecci\u00f3n de Datos (RGPD)<\/strong> regula el tratamiento de datos personales en la Uni\u00f3n Europea y sigue siendo plenamente aplicable cuando se trata de informaci\u00f3n personal. La autoridad francesa de protecci\u00f3n de datos, CNIL<\/strong>, se\u00f1ala que la Ley de Datos debe aplicarse conjuntamente con el RGPD. En caso de conflicto, el RGPD prevalece cuando est\u00e1 en juego la protecci\u00f3n de los datos personales<\/strong>.<\/p>\n Por tanto, la gobernanza de los datos no es \u00fanicamente una cuesti\u00f3n de cumplimiento normativo. Tambi\u00e9n se est\u00e1 convirtiendo en una condici\u00f3n esencial para generar confianza y mejorar la eficiencia operativa.<\/p>\n Fuentes:<\/strong> Reglamento (UE) 2016\/679 \u2014 Reglamento General de Protecci\u00f3n de Datos (RGPD), EUR-Lex<\/a><\/p>\n<\/p>\n El valor no reside \u00fanicamente en almacenar informaci\u00f3n. Surge cuando los datos permiten comprender mejor una situaci\u00f3n, mejorar un proceso o tomar decisiones m\u00e1s fundamentadas<\/strong>.<\/p>\n Esta es una de las razones por las que cada vez existe una mayor convergencia entre los datos y la inteligencia artificial<\/strong>.<\/p>\n Disponer de datos fiables y bien estructurados constituye una base esencial para las aplicaciones de IA. Sin embargo, su valor tambi\u00e9n depende de la facilidad con la que los usuarios empresariales pueden acceder a esa informaci\u00f3n, comprenderla e interactuar con ella.<\/p>\n En este contexto, los asistentes basados en IA, como <\/strong>Sage Copilot<\/strong><\/a> y <\/strong>SEI Copilot<\/strong><\/a>, pueden complementar un entorno de datos bien gestionado y ayudar a los usuarios a interactuar de forma m\u00e1s natural con la informaci\u00f3n empresarial y aprovechar mejor los datos disponibles.<\/p>\n Descubre nuestras soluciones de inteligencia artificial para empresas<\/strong>, entre ellas Sage Copilot y SEI Copilot.<\/p>\n Una empresa que quiera implantar aplicaciones de IA necesita acceder a informaci\u00f3n pertinente, fiable y f\u00e1cilmente disponible.<\/p>\n La Estrategia de la Uni\u00f3n de Datos de la Comisi\u00f3n Europea identifica espec\u00edficamente el acceso a datos de alta calidad para la IA como una de sus principales l\u00edneas de actuaci\u00f3n.<\/p>\n 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)<\/a><\/strong>, que transforma los datos disponibles en indicadores, an\u00e1lisis y cuadros de mando \u00fatiles para los equipos de la empresa.<\/p>\n Descubre nuestro enfoque de Business Intelligence y <\/strong>Sage Enterprise Intelligence<\/strong><\/a>, una soluci\u00f3n dise\u00f1ada para facilitar el an\u00e1lisis de datos y su aplicaci\u00f3n en la gesti\u00f3n empresarial.<\/p>\n Esto aporta una nueva dimensi\u00f3n a los proyectos de datos.<\/p>\n El objetivo ya no es simplemente construir un almac\u00e9n de datos (data warehouse)<\/strong> o un lago de datos (data lake)<\/strong>, ni implantar una herramienta de generaci\u00f3n de informes. Se trata de crear un flujo coherente que conecte los datos operativos con su utilizaci\u00f3n por parte de los equipos de negocio.<\/p>\n Por tanto, el objetivo no es simplemente almacenar m\u00e1s datos, sino hacer que sean comprensibles, fiables y utilizables<\/strong> para responder a necesidades empresariales concretas: gestionar una actividad, mejorar un proceso, tomar una decisi\u00f3n o desarrollar un nuevo caso de uso.<\/p>\n Gran parte de su valor reside en la capacidad de transformar la informaci\u00f3n en bruto en conocimiento \u00fatil y, finalmente, en acciones concretas. Los datos pueden convertirse as\u00ed en un aut\u00e9ntico activo estrat\u00e9gico, siempre que sean fiables, est\u00e9n bien gestionados y puedan utilizarse eficazmente.<\/strong><\/p>\n Un <\/em>data warehouse<\/em><\/strong> es un repositorio centralizado que re\u00fane datos estructurados procedentes de distintas fuentes para facilitar su an\u00e1lisis.<\/em><\/p>\n Un <\/em>data lake<\/em><\/strong>, por su parte, permite almacenar grandes vol\u00famenes de datos estructurados y no estructurados en su formato original para utilizarlos con diferentes finalidades.<\/em><\/p>\n<\/p>\n Para las empresas, el reto consiste, por tanto, menos en acumular informaci\u00f3n que en construir un activo de datos verdaderamente bien gestionado<\/strong>.<\/p>\n Esto implica, en particular:<\/p>\n Construir un activo de informaci\u00f3n bien gestionado comienza con un requisito esencial: poder confiar en que la informaci\u00f3n sea precisa, coherente y est\u00e9 actualizada<\/strong>.<\/p>\n En las bases de datos de clientes y proveedores, algunos registros pueden estar incompletos, desactualizados o contener informaci\u00f3n incoherente. Estos problemas de calidad pueden tener consecuencias muy concretas para los procesos empresariales: m\u00e1s trabajo manual, dificultades en el intercambio de informaci\u00f3n, an\u00e1lisis menos fiables o problemas a la hora de implantar nuevos procesos digitales.<\/p>\n Mejorar la calidad de los datos es, por tanto, uno de los primeros pasos pr\u00e1cticos para transformar una estrategia de datos en acciones operativas.<\/strong><\/p>\n Sage Data Clean and Control ofrece una respuesta pr\u00e1ctica a este reto, ya que permite analizar, verificar y mejorar la calidad de la informaci\u00f3n empresarial.<\/strong><\/p>\n<\/blockquote>\n La soluci\u00f3n permite analizar los registros de clientes y proveedores, as\u00ed como determinados par\u00e1metros de la empresa, para identificar informaci\u00f3n ausente o incoherente y facilitar las mejoras de calidad. Tambi\u00e9n puede ayudar a las empresas a prepararse para la facturaci\u00f3n electr\u00f3nica<\/strong>, un \u00e1mbito en el que disponer de datos de terceros limpios y actualizados resulta especialmente importante.<\/p>\n Uno de los primeros retos consiste en saber con precisi\u00f3n d\u00f3nde se encuentran los problemas de calidad de los datos<\/strong>.<\/p>\n Sage Data Clean and Control<\/strong> permite analizar los registros y verificar la informaci\u00f3n de clientes y proveedores. La soluci\u00f3n puede identificar datos ausentes o incoherentes y realizar controles sobre diferentes par\u00e1metros de la empresa, como pa\u00edses, IVA e impuestos, m\u00e9todos de pago, unidades de venta o compra e informaci\u00f3n corporativa.<\/p>\n En los registros de terceros, las comprobaciones pueden incluir los datos de identificaci\u00f3n de las empresas. La soluci\u00f3n permite buscar y recuperar n\u00fameros SIREN, SIRET y direcciones que falten<\/strong>, as\u00ed como calcular y verificar los n\u00fameros de IVA intracomunitario a trav\u00e9s del servicio europeo VIES<\/strong>. Tambi\u00e9n ofrece controles para identificar determinadas incoherencias y duplicados.<\/p>\n Identificar una anomal\u00eda es solo el primer paso. El siguiente reto consiste en poder actuar sobre los registros afectados<\/strong>.<\/p>\n Sage Data Clean and Control<\/strong> permite realizar correcciones y ajustes, incluso de forma masiva, lo que facilita la actualizaci\u00f3n de las bases de datos. Este enfoque va m\u00e1s all\u00e1 de la simple verificaci\u00f3n y permite establecer un proceso m\u00e1s estructurado de mejora de la calidad de los datos<\/strong>.<\/p>\n De este modo, la soluci\u00f3n ayuda a las empresas a mantener bases de datos m\u00e1s coherentes y mejor preparadas para los procesos empresariales que dependen de la informaci\u00f3n de clientes, proveedores y empresas.<\/p>\n Sage Data Clean and Control tambi\u00e9n est\u00e1 disponible para <\/strong>Sage X3<\/strong><\/a>, donde permite verificar y mejorar la informaci\u00f3n de terceros, entre otras cosas mediante controles relacionados con los datos de identificaci\u00f3n empresarial.<\/p>\n Las ventajas de la limpieza de datos van, por tanto, m\u00e1s all\u00e1 de la simple correcci\u00f3n de los registros de clientes o proveedores.<\/p>\n La informaci\u00f3n de calidad facilita los intercambios entre aplicaciones, contribuye a mejorar la fiabilidad de los procesos que dependen de los datos de terceros<\/strong> y crea mejores condiciones para desarrollar nuevos casos de uso.<\/p>\n En el contexto de la facturaci\u00f3n electr\u00f3nica, la calidad de los datos adquiere especial importancia. Sage presenta Data Clean and Control como una soluci\u00f3n que permite verificar, ajustar y depurar las bases de datos para preparar a las empresas para los procesos de facturaci\u00f3n electr\u00f3nica.<\/p>\n Mejorar la calidad de los datos es, por tanto, un primer paso pr\u00e1ctico para controlar mejor la informaci\u00f3n y, en \u00faltima instancia, aprovecharla de forma m\u00e1s eficaz.<\/strong> La calidad de los datos no es un fin en s\u00ed mismo: constituye la base sobre la que pueden construirse los procesos empresariales, los an\u00e1lisis y los nuevos usos digitales.<\/p>\n<\/p>\n Estas cuestiones ya no se limitan al \u00e1mbito interno de las empresas.<\/p>\n La Estrategia de la Uni\u00f3n de Datos de la Comisi\u00f3n Europea<\/strong>, publicada en noviembre de 2025, hace especial hincapi\u00e9 en la soberan\u00eda de los datos<\/strong> y en la gesti\u00f3n de los flujos internacionales de informaci\u00f3n. Entre otros objetivos, pretende reforzar la posici\u00f3n 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 pa\u00edses.<\/p>\n El 8 de julio de 2026<\/strong>, la Comisi\u00f3n Europea puso en marcha una consulta espec\u00edfica sobre soberan\u00eda de los datos, abierta hasta el 15 de septiembre de 2026<\/strong>.<\/p>\n La consulta se centr\u00f3, en particular, en las dependencias que afectan a las organizaciones europeas<\/strong>, los obst\u00e1culos a las transferencias de datos y los riesgos relacionados con el acceso desde terceros pa\u00edses a determinada informaci\u00f3n sensible.<\/p>\n El plazo de consulta ya ha finalizado y sus conclusiones pueden contribuir a los debates europeos en curso sobre c\u00f3mo reforzar la soberan\u00eda de los datos.<\/p>\n Para las empresas, esto introduce una nueva dimensi\u00f3n de an\u00e1lisis:<\/p>\n La estrategia de datos est\u00e1 cada vez m\u00e1s vinculada a la computaci\u00f3n en la nube, la ciberseguridad, la inteligencia artificial y la soberan\u00eda digital<\/strong>.<\/p>\n Gestionar la informaci\u00f3n ya no consiste \u00fanicamente en conocer su contenido, sino tambi\u00e9n en comprender d\u00f3nde se encuentra, qui\u00e9n puede acceder a ella y en qu\u00e9 entorno se procesa.<\/strong><\/p>\n Fuentes:<\/strong> Comisi\u00f3n Europea \u2014 Estrategia de la Uni\u00f3n de Datos<\/a> \u00b7 Comisi\u00f3n Europea \u2014 Consulta espec\u00edfica sobre la protecci\u00f3n de la soberan\u00eda de los datos de la UE<\/a><\/p>\n <\/p>\n<\/p>\n La transformaci\u00f3n es, por tanto, profunda.<\/p>\n La informaci\u00f3n ya no es simplemente el resultado de las operaciones empresariales. Se est\u00e1 convirtiendo en un recurso que debe mejorarse, gobernarse, protegerse y aprovecharse<\/strong> para respaldar a los equipos y mejorar el rendimiento empresarial.<\/p>\n El contexto europeo est\u00e1 impulsando esta evoluci\u00f3n. La Ley de Datos establece un marco para el acceso y la utilizaci\u00f3n de determinada informaci\u00f3n. Por su parte, la Estrategia de la Uni\u00f3n de Datos pretende mejorar el acceso a informaci\u00f3n de alta calidad para la inteligencia artificial y reforzar la capacidad de Europa para gestionar los datos y los flujos asociados.<\/p>\n Para las empresas, el reto ya no consiste simplemente en \u00abtrabajar con datos\u00bb. Consiste en crear un entorno en el que la informaci\u00f3n adecuada sea fiable, las responsabilidades est\u00e9n claras y la tecnolog\u00eda responda a necesidades empresariales reales<\/strong>.<\/p>\n El valor no reside en la cantidad de informaci\u00f3n que posee una empresa, sino en su capacidad para gestionarla y transformarla en resultados \u00fatiles<\/strong>.<\/p>\n Es as\u00ed como los datos se convierten realmente en un activo estrat\u00e9gico.<\/strong><\/p><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":" Calidad de los datos: c\u00f3mo mejorar tus datos y generar m\u00e1s valor Las empresas tienen hoy acceso a m\u00e1s datos que nunca. Sin embargo, su verdadero reto ya no consiste en recopilar m\u00e1s informaci\u00f3n, sino en saber qu\u00e9 informaci\u00f3n es fiable, d\u00f3nde se encuentra, qui\u00e9n puede utilizarla y, sobre todo, c\u00f3mo transformarla en valor. 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\n<\/strong>Identificar los datos realmente estrat\u00e9gicos para las distintas \u00e1reas de la empresa y comprender d\u00f3nde se generan, almacenan y utilizan.<\/li>\n
\n<\/strong>La calidad de una decisi\u00f3n automatizada o de una aplicaci\u00f3n de IA depende, en parte, de la informaci\u00f3n que la sustenta. La calidad de los datos es, por tanto, una cuesti\u00f3n operativa.<\/li>\n
\n<\/strong>La gobernanza debe establecer funciones y responsabilidades: \u00bfqui\u00e9n es responsable de los datos y conoce su contenido? \u00bfQui\u00e9n responde de su calidad? \u00bfQui\u00e9n puede utilizarlos?<\/li>\n
\n<\/strong>El creciente intercambio de informaci\u00f3n entre aplicaciones, proveedores, socios y servicios en la nube aumenta la necesidad de garantizar la seguridad y el control de los flujos de datos.<\/li>\n
\n<\/strong>Un proyecto de datos no debe definirse \u00fanicamente en funci\u00f3n de la tecnolog\u00eda. Debe partir de una necesidad empresarial y de un valor esperado claramente identificado.<\/li>\n<\/ol>\n\n
Identificar anomal\u00edas e informaci\u00f3n incompleta<\/h4>\n
Pasar de la verificaci\u00f3n a la mejora de la calidad<\/h4>\n
La calidad de los datos como base para nuevos usos<\/h4>\n
Soberan\u00eda de los datos: una cuesti\u00f3n que toma forma en 2026<\/strong><\/h4>\n
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