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Cómo preparar el data room CSRD para auditoría
Actualizado el
26/1/26
Spanish
Qué es el data room CSRD y por qué marca la diferencia
Checklist final para tener el data room "auditor-friendly"
5 pasos críticos para construir tu data room CSRD
Prepara un "dry run" de auditoría: 2 tests que detectan el 80% de problemas
Metodologías y estándares: cómo aterrizarlos en artefactos del data room
Por qué Dcycle es la mejor solución para gestión del data room CSRD
Preguntas frecuentes (FAQs)
Cuando hablamos de preparación para auditoría CSRD, lo primero que las empresas deben entender es que el data room no es solo un repositorio documental. Es un sistema completo de evidencias que demuestra cómo cada cifra publicada está respaldada por información trazable, verificable y reproducible.
Bajo CSRD, la información de sostenibilidad debe ir acompañada de un encargo de aseguramiento (inicialmente de aseguramiento limitado), y el marco europeo avanza hacia enfoques estandarizados y guías para homogeneizar este trabajo. Las empresas que entienden este requisito temprano evitan costosos retrabajos y aceleran su camino hacia el cumplimiento.
Hoy, la gestión de datos ESG ya no es una carga administrativa sino una palanca estratégica para la competitividad. Las organizaciones que miden su impacto ambiental, social y de gobernanza ganan eficiencia, reducen riesgos y se preparan para las exigencias regulatorias venideras. Aquellas que no miden simplemente se quedarán atrás porque no serán competitivas en el mercado.
El data room representa la columna vertebral de tu cumplimiento CSRD, donde cada datapoint debe rastrearse hasta su origen, cada cálculo debe ser reproducible y cada decisión debe estar documentada. Sin esta estructura, la auditoría se convierte en una pesadilla de iteraciones interminables y explicaciones manuales.
En este artículo, exploraremos cómo construir un data room preparado para CSRD que transforme la preparación de auditoría de una carrera reactiva en un proceso sistemático y repetible. Cubriremos los componentes esenciales, la arquitectura técnica, los controles de calidad y las mejores prácticas que hacen que tu paquete de evidencias sea auditable desde el primer día.
El data room csrd es un repositorio estructurado y controlado donde reúnes todas las evidencias que soportan tu estado de sostenibilidad bajo ESRS: datos fuente, transformaciones, cálculos, juicios, controles y aprobaciones.
Su objetivo no es "guardar PDFs" sino demostrar trazabilidad completa desde cada dato publicado hasta su origen y tratamiento, de forma repetible y auditable. Esta distinción es crítica porque los auditores no buscan documentación—buscan pruebas de control sistemático.
Bajo CSRD, el marco europeo anticipa estándares y guías para el trabajo de aseguramiento. Las empresas sujetas a CSRD deben preparar su información sabiendo que profesionales de aseguramiento la evaluarán utilizando criterios establecidos, no solicitudes ad-hoc.
Piensa en cinco preguntas que el auditor intentará responder con evidencia:
Existencia: El dato existe y está respaldado por un documento o sistema fuente.
Integridad: No falta población relevante (periodo, centros, países, proveedores, etc.).
Exactitud: El cálculo y las transformaciones son correctos.
Corte y consistencia: El dato corresponde al periodo y se mantiene el mismo criterio a lo largo del tiempo.
Gobernanza: Hay responsables, revisiones, controles y un rastro de cambios.
Los encargos de aseguramiento sobre reporting no financiero suelen apoyarse en estándares como ISAE 3000 (Revised), que pone el foco en evidencia suficiente y adecuada, sistemas de control y documentación del trabajo, todos alineados con los criterios ESG que guían la transparencia corporativa. Tu data room debe anticipar estos requisitos.
Construir un data room CSRD robusto requiere entender su arquitectura fundamental. Cada componente sirve un propósito específico de auditoría y debe diseñarse para trazabilidad, no solo almacenamiento.
Listado de datapoints ESRS aplicables (solo los materiales) y sus desgloses.
Política de materialidad y resultados (doble materialidad, metodología, decisiones y aprobaciones). EFRAG tiene guías de implementación útiles para materialidad, cadena de valor y lista de datapoints que deben informar tu enfoque.
Matriz de trazabilidad (la pieza central):
Datapoint ESRS → KPI interno → definición → sistema fuente → extracción → transformaciones → cálculo → revisión → evidencia final publicada.
Esta matriz se convierte en tu sistema de navegación a través del proceso de auditoría. Sin ella, los auditores pierden tiempo mapeando relaciones que deberían ser inmediatamente visibles.
Para cada datapoint o KPI material, mantén un pack de evidencia con esta secuencia:
1. Definición y criterio
Definición operativa del KPI (qué incluye y qué excluye).
Metodología y supuestos (factores, estimaciones, umbrales, redondeos).
Cambios vs año anterior y justificación.
2. Fuente primaria
Export del ERP, facturas energéticas, nómina, compras, residuos, viajes, logística, contadores, etc.
Evidencia de integridad: listado de centros, proveedores, cuentas contables, contratos.
3. Extracción y transformación
Consulta SQL, job ETL, reglas de mapeo, diccionario de datos.
Log de ejecución o pantallazo firmado (si no hay logs).
Controles: reconciliaciones, checks de outliers, duplicados.
4. Cálculo
Hoja de cálculo controlada o script versionado.
Tabla de factores de emisión con fuente, versión y fecha.
Tratamiento de data gaps e incertidumbre.
5. Revisión y aprobación
Evidencia de revisión (checklist, comentarios, ticket, acta).
Firma del responsable y fecha.
Evidencia de segregación de funciones si aplica.
6. Salida reportada
Extracto exacto del reporting final donde aparece el dato.
Referencia cruzada a la versión del documento y al tag digital si ya lo aplicas.
Esta estructura de cadena asegura que los auditores puedan caminar hacia atrás desde cualquier número publicado hasta su origen sin pedir explicaciones adicionales.
CSRD empuja hacia reporting digital y etiquetado para hacer la información comparable. EFRAG trabaja en taxonomías XBRL, y ESMA mantiene el marco de reporting electrónico.
Tu data room debe estar listo para trazar del dato al tag. Prepararse para reporting digital ahora ahorra retrabajos significativos cuando el etiquetado se vuelva obligatorio para tu organización.
Sin metadatos, el data room se convierte en un cajón desastre. Define un "pasaporte de evidencia" y aplícalo siempre:
ID único (EV-AAAA-KPI-0001)
Datapoint ESRS relacionado
KPI interno relacionado
Periodo (FY2025, H1, mensual)
Entidad legal, país, centro
Sistema fuente (ERP, HRIS, facturación energía, TMS, etc.)
Propietario del dato y aprobador
Tipo de evidencia (primaria, derivada, control, aprobación)
Sensibilidad (público, interno, confidencial)
Versión y fecha de captura
Hash o firma (si puedes) y control de cambios
Enlace a la transformación/cálculo que lo usa
Esta estructura de metadatos transforma archivos dispersos en un sistema de evidencia navegable que los auditores pueden consultar sistemáticamente.
No intentes "convencer" al auditor con más documentos. Convéncelo con control interno y trazabilidad:
Compras energéticas reportadas vs mayor contable
Viajes reportados vs proveedor de travel
Residuos vs gestor autorizado y albaranes
Estas reconciliaciones prueban la integridad de la población y detectan datos faltantes antes de que comience la auditoría.
Completitud por centro y por mes
Rangos esperados, outliers, duplicidades
Auditoría de mapeos (cuentas contables → categorías ESG)
Los controles de calidad automatizados demuestran control sistemático sobre la recopilación y procesamiento de datos.
Registro de cambios metodológicos y de perímetro
Comparabilidad interanual y explicación de variaciones
La documentación de cambios prueba que tu reporting mantiene consistencia o divulga apropiadamente los cambios.
Solicitudes a proveedores, criterios de selección, tasas de respuesta
Estimaciones justificadas y "cap" de esfuerzo razonable en pymes de la cadena, según enfoque regulatorio y guías de implementación.
La evidencia de cadena de valor muestra que has hecho esfuerzos razonables para reunir datos primarios antes de recurrir a estimaciones.
Datapoint: Consumo eléctrico y emisiones asociadas.
Fuente primaria: Facturas de comercializadora + export mensual de contadores.
Extracción: CSV firmado por energía, almacenado con versión.
Transformación: Mapeo de CUPS → centro → entidad legal; control de meses faltantes.
Cálculo: kWh por centro, factor de emisión (fuente y versión), conversión a tCO2e, tratamiento de mix residual si procede.
Revisión: Reconciliación kWh vs gasto contable; aprobación del responsable de operaciones.
Salida: Tabla ESRS, nota metodológica y, si aplica, tag XBRL del datapoint correspondiente.
Este ejemplo demuestra la cadena completa de evidencia desde la factura hasta la cifra reportada.
Matriz ESRS datapoint → KPI → fuente → transformación → cálculo → reporte
Evidencia primaria por cada KPI material con metadatos completos
Scripts/hojas de cálculo controlados, versionados y reproducibles
Logs o pruebas de ejecución de procesos
Reconciliaciones y controles de integridad documentados
Registro de supuestos, estimaciones, incertidumbre y data gaps
Evidencias de revisión y aprobación con fechas y responsables
Preparación para tagging digital (al menos mapeo de datapoints a estructura de reporte)
Si lo montas así, el auditor deja de "buscar pruebas" y pasa a "verificar una cadena." Esto reduce iteraciones, acelera el aseguramiento y, sobre todo, te permite repetir el proceso cada año sin reconstruirlo desde cero.
Construir un data room CSRD efectivo requiere un enfoque sistemático que equilibre minuciosidad con practicidad. Estos pasos aseguran que tu repositorio de evidencias cumpla estándares de auditoría sin crear burocracia innecesaria.
En CSRD, el encargo es (al menos inicialmente) de aseguramiento limitado, y la UE anticipa que la Comisión adoptará estándares de aseguramiento limitado como tarde el 1 de octubre de 2026. Mientras tanto se usan prácticas nacionales y guías transitorias.
Traducción práctica: Tu data room debe permitir que el asegurador haga tres cosas rápido:
Entender el criterio: Qué has considerado "dato reportable" bajo ESRS y por qué.
Rastrear poblaciones: Cuál es el universo (centros, países, proveedores, empleados, activos) y por qué es completo.
Rehacer parcialmente: Que pueda reejecutar un cálculo o una transformación en una muestra sin depender de tu equipo.
Las guías del CEAOB (no vinculantes) existen justo para armonizar cómo se hace ese limitado sobre reporting ESRS durante la transición, tratando temas que suelen romper auditorías: riesgo de fraude, información prospectiva, estimaciones y evaluación de incorrecciones.
Un error típico es meter "mucho" en el data room sin diferenciar qué vale más ante un asegurador. Clasifica evidencias por "fuerza" para priorizar mejoras:
Evidencia externa y trazable: Facturas, certificados, registros regulatorios, confirmaciones de terceros.
Evidencia de sistema con controles: Export del ERP con trazas, logs, roles, inmutabilidad.
Evidencia interna revisada: Reportes internos firmados, actas, tickets aprobados.
Hojas manuales: Excels ad hoc, capturas sin control de cambios (deberían minimizarse o "encapsularse" con controles).
Esto conecta con la lógica de estándares de aseguramiento: el profesional evalúa la fiabilidad de la información usada como evidencia y considera los controles sobre su preparación y mantenimiento.
Cómo se materializa en el data room:
Añade un campo "tipo de evidencia" y "nivel de fiabilidad".
Si el KPI depende de evidencia débil (Excel manual), compénsalo con control fuerte: revisión independiente, lock de versión, reconciliación contra el mayor, y evidencias de quién cambió qué y cuándo.
Para auditoría, lo más valioso no es el documento aislado sino poder demostrar:
Población completa: No falta ningún centro, entidad legal o proveedor relevante.
Criterio estable: Definiciones coherentes en el tiempo o cambios explicados.
Linaje reproducible: Extracción → transformaciones → cálculo → dato publicado.
A nivel de arquitectura, piensa el data room como dos capas:
Capa A. Registro de poblaciones (universos)
Un set de tablas y listas maestras con evidencia:
Lista de entidades y perímetro consolidado.
Lista de centros operativos, activos, plantas, almacenes.
Lista de proveedores (y segmentación por materialidad o spend).
Lista de empleados (headcount, FTE, colectivos) con reglas HR.
Cada lista debe tener:
Fuente "de autoridad" (ERP, HRIS, maestro contable).
Fecha de snapshot.
Responsable y aprobación.
Reconciliación (por ejemplo, centros en ESG vs centros en contabilidad).
Capa B. Mapa de linaje y reproducibilidad
Aquí brilla un enfoque "data engineering":
Define el dataset "gold" de cada KPI y su contrato (campos, unidades, reglas).
Guarda la transformación como artefacto (SQL, notebook, job ETL) y su hash o versión.
Guarda el resultado "gold" con partición por periodo y entidad, y sin posibilidad de overwrite sin rastro.
Esto reduce fricción cuando el asegurador quiera "re-perform" (recalcular) parte del trabajo en una muestra, que es un patrón habitual en encargos de aseguramiento.
EFRAG reconoce que ESRS no detalla el nivel de evidencia para soportar materialidad y, por eso, IG1 da guías prácticas enfatizando basarse en evidencia soportable y lo más objetiva posible.
Estructura recomendada del "case file" de materialidad (muy audit-friendly):
Metodología: Criterios, escalas, umbrales, definición de impacto y de riesgo financiero.
Inventario inicial: Lista larga de temas e IROs, con fuentes (benchmark, due diligence, incidentes, quejas, auditorías, regulatorio).
Evidencia de consulta: Stakeholders, encuestas, talleres, entrevistas, y cómo se integran.
Racional de decisión: Por qué un tema pasa a material o no, con trazabilidad a evidencias.
Gobernanza: Quién aprueba, actas, fechas, gestión de conflictos.
Truco práctico: Para cada IRO material, guarda un "one pager" con 5 campos: evidencia clave, impacto o riesgo, boundary (propio vs cadena de valor), métricas que lo demuestran, y controles.
IG2 sobre cadena de valor existe porque es uno de los puntos más difíciles: qué datos pedir, a quién, hasta dónde, y qué hacer cuando no llega información.
En el data room, lo que mejor funciona es separar:
A. Evidencia de proceso (no solo de resultado)
Mapa de cadena de valor y criterios de priorización (tiers, spend, criticidad).
Paquetes de solicitud a proveedores: plantillas, fechas, recordatorios, tasas de respuesta.
Evaluación de calidad del dato recibido y reglas de aceptación.
B. Evidencia de estimación
Cuando estimas (por ejemplo, Scope 3, impactos aguas arriba, etc.), el asegurador mirará:
Base de cálculo (actividad, spend, modelos).
Factores y fuentes (versión, país, año).
Sensibilidades: rangos, escenarios, incertidumbre y por qué es razonable.
Las guías transitorias del CEAOB tratan explícitamente la problemática de estimaciones e información prospectiva, así que conviene anticiparlo con documentación estructurada.
Otro error común es subestimar el alcance: ESRS tiene muchos datapoints, además de disposiciones de "phasing-in". IG3 ofrece una lista completa (en Excel) y una nota explicativa, incluyendo que el número de datapoints no equivale al número de hechos reportados en un informe humano o digital.
Cómo usarlo sin convertirlo en burocracia:
Crea un índice maestro: datapoint → estado (material/no material/no aplica) → fuente → owner → evidencia clave → link al pack.
Añade una columna "tipo de evidencia esperada" (externa, sistema, interna, estimación).
Registra "phasing-in" con reglas claras para no prometer datos que aún no aplican.
Este enfoque sistemático asegura que estés rastreando todos los requisitos aplicables sin perderte en el detalle.
Para auditoría, el data room debe demostrar que:
Hay control de acceso (mínimo privilegio).
Hay versionado y rastro de cambios.
Hay retención y bloqueo de evidencias del periodo reportado.
Implementación práctica:
Estructura de permisos por carpetas (lectura para auditor, escritura solo para data owners).
Convención de nombres con ID, periodo, entidad, versión.
Registro de cambios: Cada sustitución de evidencia requiere ticket, motivo y aprobación.
Esto se alinea con la exigencia general de mantener documentación adecuada del encargo y evidencia de que el trabajo se ejecutó conforme a estándares aplicables.
Antes de la CSRD, muchas empresas ya reportaban su desempeño no financiero mediante el einf, o Estado de Información No Financiera. Comprender esa base previa permite aprovechar estructuras de reporte existentes y facilitar la transición hacia los requisitos más amplios de la directiva europea actual.
Scope 2: Conviene almacenar dos resultados en paralelo (location-based y market-based) y trazar la diferencia por factor y contrato energético. El Scope 2 Guidance define requisitos específicos para este doble enfoque.
Scope 3: Modela por categorías y método (activity-based, spend-based, supplier-specific). La guía de cálculo de Scope 3 describe métodos y fuentes de datos por categoría, traduciéndose en campos y evidencias distintas por feed. Este enfoque es esencial para estimar correctamente la huella de carbono corporativa y su trazabilidad.
ESRS E1 exige desgloses y, por ejemplo, distingue el total con Scope 2 medido por método location-based y market-based, además de pedir Scope 3 por categorías significativas. Esto impacta directamente en tu esquema y en la forma de empaquetar evidencia.
ISO 14064-1 especifica principios y requisitos para cuantificar y reportar emisiones y removals a nivel organización, incluyendo diseño, desarrollo, gestión, reporting y verificación del inventario.
En el data room, esto se convierte en: documentación de límites organizacionales, límites operacionales, metodología, factores, y control de cambios de año base.
Si alguna parte del reporting usa LCA o datos de producto (por ejemplo, para soportar decisiones, claims internos o aproximaciones en cadena de valor), ISO 14040 e ISO 14044 te obligan a documentar objetivo y alcance, inventario, evaluación de impacto, interpretación y, en ciertos casos, revisión crítica.
Esto implica guardar modelizaciones, datasets de inventario, reglas de asignación y el rastro de revisiones.
Si además usas metodología de Environmental Footprint, la Recomendación 2013/179/EU es una referencia de método común a nivel UE.
Tabla de factores versionada (effective_from, effective_to).
Fuente y versión obligatorias.
Conversión de unidades validada por test.
Política de actualización: Cuándo se cambia factor y cómo se reexpresan series históricas.
Esta gobernanza asegura que los factores de emisión no sean solo números sino datos controlados con linaje.
Campo "data_quality_tier" (por ejemplo: supplier-specific, activity-based, spend-based, proxy).
Documenta el racional y evidencia del esfuerzo razonable para conseguir dato primario.
Conserva sensibilidad mínima: Si el factor o el gasto cambia un X%, cuánto cambia el KPI.
Esto es crítico en Scope 3 y en temas con imputaciones, donde el asegurador suele centrar preguntas.
CSRD introduce requisitos de reporte electrónico y marcado (tagging). A nivel técnico, añade una capa "tag mapping":
Datapoint ESRS → sección del informe → tabla/celda → dato en gold dataset → tag XBRL.
EFRAG explica el marco de reporte digital con XBRL ligado a la obligación de marcado del reporting de sostenibilidad.
Esto te permite que el auditor trace del tag al dato y del dato al run sin fricción.
Un bundle ideal para "Total GHG emissions" incluiría:
Outputs: Scope 1, Scope 2 location-based, Scope 2 market-based, Scope 3 por categorías significativas, total y conciliación.
Inputs: ActivityData por fuente (energía, combustibles, refrigerantes, viajes, logística) con source_document_id.
Factors: Tabla de factores usada y versión, más evidencia de su procedencia.
Checks: Cobertura mensual, reconciliación contable, duplicados, outliers.
Run: Manifiesto y hash de outputs.
Approvals: Revisión técnica y aprobación de reporting.
Así, el data room deja de ser "documentación" y pasa a ser "evidencia operativa" preparada para muestreo, re-performance y verificación sistemática.
Cuando se trata de construir y mantener un data room preparado para CSRD, lo que verdaderamente marca la diferencia no es solo tener documentación sino contar con un sistema de evidencia sistemático, automatizado y trazable.
En Dcycle, no somos auditores ni consultores—somos una solución para empresas que necesitan medir, gestionar y comunicar su desempeño ESG con precisión y sin complicaciones.
Nuestra plataforma centraliza todos los datos ESG—ambientales, sociales y de gobernanza—desde cualquier fuente (ERP, CRM, hojas de cálculo o sistemas internos) y los transforma en métricas estandarizadas, trazables y listas para informes oficiales.
Automatizamos la recopilación, validación y distribución de datos ESG en distintos marcos normativos. Esto permite a las empresas cumplir con los principales estándares internacionales sin duplicar esfuerzos ni depender de múltiples herramientas desconectadas.
Los datos se adaptan fácilmente a marcos como CSRD, EINF, SBTi, Taxonomía Europea o certificaciones ISO, garantizando coherencia, trazabilidad y fiabilidad en todo momento.
Trazabilidad completa desde fuente hasta reporte: Cada datapoint publicado se rastrea a través de nuestro sistema hasta su fuente original, transformación y cálculo.
Generación automatizada de evidencias: Nuestra plataforma crea automáticamente los paquetes de evidencia que los auditores necesitan, incluyendo metadatos, controles de calidad y rastros de aprobación.
Controles de calidad integrados: Verificaciones sistemáticas de integridad, exactitud y consistencia reducen hallazgos de auditoría antes de que ocurran.
Preparado para reporting digital: Nuestra arquitectura está lista para el etiquetado XBRL y requisitos de reporting electrónico.
Cálculos reproducibles: Cada métrica incluye lógica de cálculo versionada que los auditores pueden verificar y re-ejecutar en muestras.
Gestión de poblaciones: Reconciliación automática contra datos maestros asegura que no falten centros, entidades o periodos.
Además, todo el sistema funciona en la nube, lo que significa implementación inmediata sin instalaciones complejas ni desarrollos técnicos. En cuestión de minutos, las empresas pueden empezar a visualizar su información ESG, generar informes auditables y tomar decisiones basadas en datos reales y actualizados.
Nuestra propuesta está pensada para hacer fácil lo que antes era tedioso: eliminamos hojas de cálculo, procesos manuales y errores humanos. Con ello, los equipos financieros, de sostenibilidad o dirección pueden centrarse en lo importante: interpretar los datos, optimizar sus operaciones y planificar con criterio.
Creemos firmemente que la sostenibilidad debe ser una palanca estratégica de competitividad, no un trámite administrativo. Por eso, nuestra misión es clara: convertir los datos ESG en decisiones empresariales más inteligentes, eficientes y rentables.
Con Dcycle, las empresas pueden controlar su información, reducir costes, automatizar procesos y garantizar la trazabilidad total de sus indicadores ESG. En un mercado donde medir bien es la diferencia entre avanzar o quedarse atrás, nuestra propuesta es simple: hacer que la sostenibilidad funcione como un motor real de crecimiento.
Al construir un data room CSRD, lo primero que debemos tener claro es qué necesitamos resolver y qué esperamos del sistema. No se trata de crear un archivo documental sino identificar una solución que demuestre control sistemático sobre tus datos ESG.
Debemos priorizar tres aspectos clave: automatización, trazabilidad y adaptabilidad.
Una buena plataforma debe recopilar datos automáticamente, mantener la trazabilidad completa de cada registro y permitir adaptarse a distintos marcos normativos sin configuraciones complejas.
También conviene asegurarnos de que la solución sea fácil de implementar, escalable y compatible con nuestros sistemas internos. Esto evitará sobrecostes y nos permitirá empezar a trabajar con rapidez, manteniendo la fiabilidad del dato desde el primer momento.
Las principales ventajas están en la funcionalidad específicamente diseñada para cumplimiento CSRD. Mientras que los sistemas genéricos simplemente almacenan archivos, las plataformas CSRD centralizan toda la información en un mismo entorno, automatizan reportes, reducen los procesos manuales y facilitan la generación de documentación compatible con CSRD, EINF, SBTi, Taxonomía Europea o ISOs.
Además, muchas plataformas actuales ofrecen mayor transparencia en precios y tiempos de implementación, algo que facilita la planificación y el control del proyecto desde el inicio.
El cambio no es solo tecnológico sino también estratégico: pasamos de medir por obligación a gestionar por valor.
Para comparar de forma objetiva distintas soluciones de data room CSRD, lo más recomendable es definir criterios medibles antes de empezar. Esto nos permite evaluar cada solución en función de nuestras necesidades reales, sin dejarnos llevar por el marketing o por funcionalidades que no aportan valor a nuestro negocio.
Podemos hacerlo evaluando cuatro variables:
Cobertura normativa: Qué marcos y estándares CSRD y ESG soporta.
Grado de automatización: Cuánto reduce las tareas manuales.
Trazabilidad del dato: Cómo se documenta y valida cada información.
Facilidad de integración: Cómo se conecta con nuestros sistemas internos (ERP, CRM, BI, etc.).
Al comparar con estos parámetros, la decisión se vuelve más racional y alineada con los objetivos del negocio. Lo importante no es tener "más datos", sino que esos datos sean útiles, fiables y fáciles de convertir en acción.
Antes de implementar un data room CSRD, es fundamental organizar y auditar los datos existentes. Esto implica revisar qué información tenemos, en qué formato, y qué parte de ella sigue siendo relevante o debe actualizarse.
El segundo paso es definir quién será responsable de cada tipo de dato dentro de la nueva plataforma: emisiones, consumo energético, proveedores, gobernanza, etc. De este modo, la implementación será más rápida y sin pérdidas de información.
También recomendamos planificar las integraciones con los sistemas internos (como ERP o CRM) y establecer un calendario de adopción progresiva. Así garantizamos que los equipos se adapten de forma natural, manteniendo la operatividad del día a día sin interrupciones.
Porque no somos auditores ni consultores—somos una solución para empresas que buscan automatizar, centralizar y aprovechar sus datos ESG con una visión integral.
Nuestro objetivo es que cada compañía pueda gestionar su información no financiera de forma eficiente, sin depender de procesos manuales ni de múltiples herramientas desconectadas.
Recopilamos todos los datos ESG—ambientales, sociales y de gobernanza—y los distribuimos automáticamente en los distintos casos de uso: CSRD, EINF, SBTi, Taxonomía, ISOs o cualquier otro marco regulatorio. Todo desde una única plataforma, en la nube, lista para usar y sin necesidad de instalación.
Además, facilitamos que los equipos colaboren, compartan información y generen reportes en cuestión de minutos. La trazabilidad está garantizada y la fiabilidad del dato es total.
Nuestra misión es clara: convertir la sostenibilidad en una palanca estratégica para la empresa. No queremos que la gestión ESG sea una carga, sino una herramienta que aporte claridad, eficiencia y competitividad.
Si algo define nuestra propuesta, es esto: hacemos que medir, gestionar y comunicar el impacto ESG sea más simple, más rápido y más rentable.
Antes de que entre el asegurador:
Elige 10 datapoints materiales y prueba el camino inverso: cifra publicada → dataset final → transformación → fuente → evidencia externa.
Si en algún punto necesitas "explicar de palabra," falta artefacto.
Escoge 3 KPIs (uno ambiental, uno social, uno de governance) y rehace el cálculo desde la fuente en un entorno limpio.
Si no sale igual, documenta la diferencia y arregla el control.
Con estos tests, tu data room deja de ser una carpeta bonita y se convierte en un sistema de evidencia y trazabilidad preparado para CSRD y para cualquier salto futuro a razonable si llega.
Si lo que quieres es que el asegurador pueda verificar con rapidez, el data room tiene que funcionar como un sistema de evidencia reproducible: cada cifra reportada debe apuntar a un "run" de cálculo, ese run debe apuntar a entradas versionadas y esas entradas deben apuntar a fuentes primarias.
Esto encaja con la lógica de los encargos de aseguramiento modernos en sostenibilidad (criterio, evidencia, trazabilidad y documentación del trabajo).
Bronze (raw): Ingestas tal cual de fuentes (ERP, facturas, sensores, HR).
Silver (standardised): Normalización de unidades, mapeos, deduplicación, dimensiones maestras.
Gold (reporting): Datasets finales por KPI y por datapoint ESRS, listos para disclosure.
Evidence layer: Manifiestos de ejecución, checks de calidad, aprobaciones, y artefactos que "empaquetan" el soporte de cada cifra.
La clave es que el data room no sea solo carpetas, sino un conjunto de vistas y paquetes de evidencia generables a demanda.
Un data room técnico suele fallar porque no modela explícitamente "quién", "qué", "de dónde" y "cómo" se calcula. Un modelo base útil:
Dimensiones maestras
ReportingEntity: Entidad legal, consolidación, moneda, país.
Facility o Site: Centro, planta, almacén, oficina (con jerarquía y vigencia temporal).
Supplier: Proveedor, país, categoría, relación con compras.
Account o CostCenter: Cuentas contables, centros de coste, mapeo a categorías ESG.
Employee: Headcount y FTE, colectivo, país, tipo de contrato (con reglas HR).
Hechos y metadatos
ActivityData: Dato de actividad (kWh, litros, km, toneladas, horas, euros de spend).
EmissionFactor: Factor con fuente, versión, geografía, validez temporal, unidad.
CalculationRun: Ejecución concreta (fecha, versión de código, inputs, outputs, parámetros).
DataQualityCheck: Test, resultado, umbral, población, evidencias.
EvidenceItem: Artefacto probatorio (factura, export, log, aprobación) con hash.
Approval: Firma, rol, fecha, alcance (KPI, periodo, entidad), comentarios.
Con esto puedes montar una tabla o vista "Trace" que haga: datapoint ESRS → KPI → dataset gold → CalculationRun → inputs (ActivityData + EmissionFactor) → EvidenceItems.
Implementa un "manifiesto de ejecución" por KPI, generado automáticamente en cada run, que incluya:
Identificador del run y timestamp.
Lista de inputs con su versión (snapshots) y conteos (filas, centros, meses).
Versión de factores (tabla, fecha de actualización).
Parámetros (método, redondeo, exclusiones, reglas).
Hash del output (por ejemplo SHA-256 del fichero o partición).
Esto permite re-performance parcial en una muestra sin depender de explicaciones manuales.
Para auditoría, los controles más útiles son los que convierten riesgos típicos en tests medibles:
Cobertura por centro y mes: Ningún hueco fuera de tolerancia.
Reconciliación con "source of truth": kWh vs gasto contable energía; toneladas expedidas vs TMS; headcount vs HRIS.
Cambios de perímetro: Altas y bajas de centros con fecha efectiva.
Unidades y conversiones: Validación de unidad esperada por fuente (kWh, MWh).
Tests de duplicados: Facturas repetidas, albaranes replicados, viajes duplicados.
Checks de plausibilidad: Límites por intensidad (kWh/m², km/empleado, residuos/tonelada producida).
Etiquetar cada fila como "medido" vs "estimado".
Guardar el método y el motivo del data gap.
Sensibilidad: Rango y supuestos principales, especialmente en cadena de valor.
Estos controles transforman hallazgos potenciales de auditoría en procesos sistemáticos de calidad.
Piensa en conectores por dominio operativo:
ERP y contabilidad: Compras, gastos, activos, centros, cuentas.
Compras y proveedores: P2P (pedidos, albaranes), clasificación, spend por categoría.
Energía: Facturas de comercializadora, contadores, submetering, BMS.
Viajes: Travel management (billetes, hoteles, alquiler), tarjetas corporativas.
Logística: TMS y WMS, pesos, distancias, modos, incoterms, devoluciones.
HR: Headcount, FTE, rotación, absentismo, formación.
HSE y compliance: Incidentes, sanciones, quejas, canales éticos.
Contrato mínimo por feed: Campos obligatorios, unidades, granularidad, periodicidad, reglas de "late arriving data", y campo de "source_document_id" para enlazar con evidencia.
Para reducir trabajo manual, automatiza la generación de "packs" por KPI:
Extracto de entradas (muestra o población completa según sensibilidad).
Factores usados y su fuente.
Informe de calidad (tests pasados, fallidos, excepciones aceptadas).
Manifiesto del run y hash.
Evidencia de aprobación.
Esta automatización asegura consistencia y completitud en todos los paquetes de evidencia.
Sí, en la práctica muchas empresas industriales tienen que responder igual. Clientes y bancos piden datos de cadena de valor, huella y controles.
Puedes no publicar, pero vas a tener que demostrar.
Depende de tu doble materialidad, pero en industria suelen aparecer con frecuencia E1 (clima), E2 (contaminación y sustancias), E5 (circularidad), S1 (seguridad y condiciones laborales), S2 (cadena de valor) y G1 (conducta y controles).
Se estructura como proceso: inventario de IROs por planta y proceso, criterios de evaluación, umbrales, evidencias y decisiones registradas.
Así puedes defender el por qué ante revisión y repetirlo cada año sin reinventarlo.
Lo mínimo viable suele estar ya en tu organización: facturas y contadores de energía, datos EHS, compras y proveedores, RRHH y PRL, y registros de residuos y agua.
Se puede arrancar con un piloto por planta y escalar.
Con un enfoque realista: datos primarios cuando existan, y factores secundarios justificables cuando no.
Con trazabilidad de supuestos, versiones y evidencias por categoría.
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