Si te toca preparar el reporting ESG con datos de tu empresa, es normal que te encuentres con un “cajón desastre”: hojas de cálculo, PDFs, informes de proveedores, datos de planta, encuestas internas… y cada uno de ellos en un formato, con una unidad y una periodicidad distinta.

En este artículo verás, de forma clara y sencilla, cuáles son los retos más comunes al trabajar con datos ESG y un método práctico de 5 pasos con el que superarlos. ¡Vamos allá!

¿Por qué los datos ESG son tan heterogéneos?

Esto se debe, principalmente, a las siguientes problemáticas o limitaciones que te compartimos:

• Muchas fuentes: Operaciones (energía, agua, residuos), RR. HH. (igualdad, seguridad), compras (proveedores), compliance (ética), finanzas (CAPEX/OPEX climáticos) …
• Distintas frecuencias: Tiempo real (contadores), mensual (energía), trimestral (proveedores), anual (encuestas) …
• Formatos variados: CSV, Excel, PDF, correos, portales de clientes/proveedores.
• Criterios y límites organizativos distintos: Centros, países, unidades de negocio distintas…
• Cambios constantes: Nuevas normativas, rotación de proveedores, ajustes en los métodos de cálculo…

El reto, como te podrás imaginar, no es “tener datos”, sino hacerlos comparables, trazables y confiables para un reporting ESG que tenga realmente un sentido y una coherencia.

5 Pasos para ordenar tu reporting ESG con datos

1) Haz un inventario de datos ESG (qué tengo y dónde está)

Crea una ficha por cada conjunto de datos ESG, incluyendo:

• Qué mide
• Unidad y factor de conversión
• Frecuencia y horizonte histórico
• Origen y responsable
• Cobertura y límites
• Calidad conocida/riesgos
• Uso previsto

2) Homologa unidades, periodicidades y límites

Para poder sumar y comparar te recomendamos:

• Unidades: Establece una unidad estándar y documenta los factores de conversión.
• Periodicidad: Define el “paso” de tu informe (mensual/trimestral/anual) y agrega o desagrega coherentemente.
• Límites y perímetros: Especifica de forma clara si el dato es por centro, país o grupo; si incluye exclusivamente operaciones propias o si también tiene en cuenta la cadena de suministro; y a qué alcance pertenece (1, 2, 3 en emisiones).

3) Define metadatos y reglas de validación

La calidad no se improvisa. Por ello, establece reglas automáticas y controles manuales:

• Exhaustividad: No aceptes series con > 5% de valores vacíos sin justificación.
• Rangos plausibles: Establece unos mínimos y máximos que sean realistas.
• Consistencia temporal: Diferencias entre meses superiores a ±20% deberían generarte una alerta para llevar a cabo una revisión.
• Coherencia cruzada: Si la producción baja un 10% y la energía sube un 30%, investiga, algo está ocurriendo.
• Duplicados: Trata de identificar todas aquellas entradas repetidas.
• Trazabilidad: Es muy importante que en la información se pueda ver quién subió el dato, cuándo, y si hubo algún tipo de corrección.

*Sugerencia práctica: Mantén un log de incidencias (qué falló, por qué, y cómo se resolvió) a modo de auditoría y aprendizaje.

4) Conecta los datos con los KPIs y con la materialidad

Cada dataset debería saber para qué KPI “sirve” y a qué tema material se vincula (clima, agua, seguridad, ética, derechos humanos…). Así evitarás recopilar por recopilar y podrás priorizar.

Ejemplo: Horas de formación en PRL → KPI: % de la plantilla formada → Tema material : “Formación en PRL”.

5) Versionado y evidencia

• Versiona métodos y factores: Si cambias el método de cálculo, actualiza la versión y recalcula el histórico o detalla el cambio en una nota explicativa.
• Conserva evidencias: Mantén evidencias que te puedan servir en el futuro, como por ejemplo de facturas de energía, contratos, informes de proveedores, actas de comité…
• Fija una fecha de cierre: Define una fecha de corte y un flujo claro de aprobaciones.

Retos típicos… y cómo solucionarlos

1. Datos faltantes o estimados

Qué ocurre: Sensores fuera de servicio, proveedores que entregan tarde…

Solución: Una política de estimaciones transparentes (cómo, cuándo y por cuánto tiempo) y sustitución en cuanto llegue el dato real. Hasta entonces, marca el dato como “estimado”.

2. Doble conteo

Qué ocurre: La misma energía se cuenta dos veces en distintos centros o categorías.

Solución: Contar con identificadores únicos por contrato/servicio y una revisión de los límites organizativos.

3. Factores de emisión desalineados

Qué ocurre: Cada área usa un factor de emisión completamente distinto.

Solución: Contar con un documento corporativo en el que se establezcan los factores de emisión comunes.

4. Inconsistencias entre plantas/países

Qué ocurre: Por ejemplo, podemos encontrar que una planta incluye el autoconsumo, frente a otras que no lo tienen en cuenta.

Solución: Elaborar una guía corporativa de métricas y límites, y complementarlo haciendo una formación a los empleados.