Reconciliación de datos: qué es, por qué es importante, cómo empezar y diferencias con la validación de datos

Si alguna vez se ha preguntado en su empresa «¿por qué las cifras del CRM no coinciden con las del ERP?» o «¿por qué las ventas del comercio electrónico no cuadran con los flujos de la pasarela de pago?», no es el único. Por ejemplo, puede ocurrir que los saldos de tesorería muestren discrepancias con respecto a los extractos bancarios. O que las existencias de almacén difieran entre el sistema de gestión y el sistema logístico.

Estas inconsistencias son frecuentes, ya que en las organizaciones los datos fluyen entre diferentes sistemas, formatos heterogéneos y procesos fragmentados, aún más tras operaciones como fusiones y adquisiciones (M&A) de empresas. Por lo general, cada función empresarial tiene su propio sistema de información maestro y muchos satélites, más o menos estructurados:

• Un sistema de gestión (ERP) para la facturación
  
• Un CRM para los datos personales y el historial de interacciones con los clientes
  
• Una plataforma de comercio electrónico para ventas en línea
  
• Un sistema para la gestión del personal
  
• Plataformas de negociación para operaciones financieras
  
• Tiendas corporativas integradas con redes sociales
  
• Sistemas de medición del consumo y facturación en los sectores de la energía y las telecomunicaciones
  
• Sistemas para la planificación y gestión de la producción
  
• Plataforma para la logística
  
• … y así sucesivamente.
  

Cada uno de ellos tiende a hablar un idioma diferente y genera datos con volúmenes y plazos distintos. Pero, ¿qué es, entonces, la conciliación de datos? En términos sencillos, es el proceso de comparación entre dos o más conjuntos de datos para garantizar su precisión, integridad y coherencia. La alternativa es lo que muchos usuarios viven cada día: un ejercicio de copiar y pegar entre CSV y tablas dinámicas. Confiar una conciliación compleja a hojas de Excel, que normalmente carecen de controles de calidad, conduce inevitablemente a errores, retrasos y riesgos.

¿Y cuánto tiempo y recursos valiosos podría ahorrar al liberarlos de tareas de cuadratura y conciliación manual en Excel?

Dos escenarios típicos (y una aclaración)

Una consideración importante: el objetivo de una reconciliación no es necesariamente crear una única fuente de verdad («single source of truth»). El objetivo principal es encontrar discrepancias, identificar errores y alinear las cifras para que los informes y los procesos sean fiables, tanto dentro de la empresa como en la cadena de suministro.

Por lo tanto, se perfilan dos tipos de situaciones:

1. Reconciliación «pura». En muchos escenarios, el objetivo es cuadrar los datos entre diferentes sistemas: verificar que dos o más fuentes de datos den el mismo resultado (los resultados serán cuadraturas, desviaciones, avisos, informes operativos), quizá con la necesidad de corregir datos o explicar las diferencias.
   
2. En otros contextos, el proyecto puede evolucionar hacia la Master Data Management (MDM), en la que, a partir de múltiples fuentes, se define y mantiene un registro de referencia (fuente maestra), por ejemplo, de clientes, productos, condiciones económicas y jerarquías, que se utilizará en los procesos posteriores.
   

Por qué es urgente reconciliar las fuentes de datos

En un contexto cada vez más complejo, muchos procesos críticos de la empresa dependen de una alineación constante entre los sistemas de información. Por eso, la conciliación de datos pasa de ser una actividad de «cierre periódico» y contable a ser una palanca continua de eficiencia y fiabilidad para los directores financieros, las operaciones y las tecnologías de la información.

En tiempos de márgenes reducidos y consumo volátil, por ejemplo, disponer de soluciones escalables para la conciliación de datos de ventas es una necesidad competitiva. Irion EDM aborda el reto desde la raíz: integra los flujos, normaliza las SKU (unidades de almacenamiento), las divisas y el calendario fiscal, y aplica reglas de conciliación multiclave con umbrales de tolerancia predefinidos. De este modo, la junta directiva recibe cifras fiables y puntuales.

Diferencias entre conciliaciones y validaciones

Una pregunta frecuente es la diferencia entre la reconciliación y la validación de datos. Aunque ambas contribuyen a la calidad general de los datos, operan en fases diferentes y con objetivos distintos. La validación de datos es el conjunto de procesos que se utilizan para verificar que los datos cumplen con las reglas predefinidas antes de ser utilizados o movidos. Aplica reglas y controles para garantizar la coherencia lógica de los datos introducidos y almacenados, entre los que se incluyen:

• Control del tipo de datos: comprueba que se introduzcan números en un campo entero en lugar de texto
  
• Control de rangos y restricciones: garantizar que los valores se encuentren dentro de intervalos predefinidos (por ejemplo, coordenadas geográficas, valores no negativos)
  
• Control de formato: garantizar que las fechas, los códigos postales u otros datos sigan formatos específicos y coherentes.
  
• Control de unicidad: verificar que campos como el correo electrónico o los códigos identificativos no se dupliquen
  
• Control de coherencia lógica: garantizar que, por ejemplo, una fecha de entrega sea posterior a la fecha de envío
  

La validación se lleva a cabo durante la adquisición o preparación de los datos, limpiando, corrigiendo o rechazando directamente las entradas erróneas antes de que contaminen los análisis, informes o modelos de aprendizaje automático. Es como corregir borradores: se identifican los errores tipográficos y gramaticales antes de la publicación, no después de que los lectores los hayan señalado. En resumen: la validación responde a la pregunta «¿este dato es formalmente correcto y cumple las normas?», mientras que la conciliación responde a «¿estos datos procedentes de diferentes sistemas representan la misma realidad?».

Validar significa rechazar un pedido con una cantidad negativa antes de que entre en la base de datos; la conciliación detecta cuando ese mismo pedido aparece en el sistema de almacén, pero no en el software de contabilidad. La validación limpia los datos internamente, la conciliación garantiza la coherencia externa entre múltiples conjuntos de datos. Ambas son necesarias para tener plena confianza en los datos.

Cuatro grandes riesgos de los datos incoherentes

Las empresas que logran alinear los datos de todos los canales de venta (comercio electrónico propio o de terceros, tiendas, distribuidores, agentes en el territorio y redes sociales) pueden registrar aumentos de dos dígitos en su facturación, pero sobre todo reducir la dispersión de los ingresos (informe BCG/Google). Según otros estudios, las conciliaciones incompletas restan hasta un 1 % a la facturación minorista, mientras que un tercio de los errores de cálculo de comisiones se debe a hojas de Excel sin controles de calidad. Resumimos los principales riesgos:

1. Riesgo financiero: errores en el cálculo de comisiones, pérdida de ingresos (revenue leakage), retrasos en el cierre contable mensual. Según algunos análisis, un tercio de los errores en el cálculo de comisiones se debe a hojas de Excel que carecen de controles de calidad adecuados
   
2. Riesgo operativo: decisiones basadas en datos incoherentes, ineficiencias en los procesos, duplicación de esfuerzos para «buscar la verdad» en los números. Los controladores pueden pasar días conciliando manualmente datos entre CSV y tablas dinámicas
   
3. Riesgo de cumplimiento normativo: infracciones normativas, especialmente en sectores regulados como la banca y los seguros. Las normativas en sectores regulados (banca, seguros, farmacéutico, energético) imponen estándares rigurosos sobre la calidad y la coherencia de los datos
   
4. Riesgo reputacional: pérdida de confianza por parte de los grupos de interés, inversores y clientes cuando surgen discrepancias significativas en los estados financieros o en las comunicaciones financieras
   

Más allá de Excel: un proceso de conciliación moderno

Ya sea para calcular comisiones o cuadrar posiciones de trading, los retos y requisitos funcionales son los mismos: las hojas de cálculo dispersas y desalineadas no pueden gestionar esta complejidad. Un proceso de conciliación moderno, gestionado por una plataforma robusta y dedicada como Irion EDM, se basa en cinco pasos fundamentales:

1. Data Ingestion: adquirir los flujos de todos los sistemas fuente, mediante conectores para ERP, comercio electrónico, POS, CRM o leyendo los datos de los sistemas heredados; con la posibilidad de incluir también fuentes de datos multimodales (por ejemplo: facturas en PDF adjuntas a correos electrónicos y otros documentos no estructurados) que introducen complejidades diferentes con respecto a la interfaz con datos estructurados, como las bases de datos relacionale
   
2. Normalización de datos: «traducir» los datos a un lenguaje común. Significa mapear SKU, divisas, tipos de IVA y calendarios fiscales, y normalizar los atributos que lo requieren con fines de comparabilidad
   
3. Reconciliación de datos (matching): es el núcleo del proceso. Se aplican las reglas de matching multiclave y se gestionan las excepciones de forma inteligente, utilizando umbrales de tolerancia (para importes que difieren en unos pocos céntimos) y listas blancas para ignorar las discrepancias conocidas y no relevantes
   
4. Motor de cálculo: la conciliación no es solo una comparación, también es un cálculo. Se necesita un motor de reglas centralizado para gestionar la compleja lógica de comisiones, descuentos, devengos (acumulaciones) o tarifas y penalizaciones
   
5. Gobernanza y auditoría: el proceso debe ser transparente. Esto significa disponer de versiones de las normas, linaje de datos y paneles de control que muestren los KPI empresariales, generen los informes necesarios y envíen notificaciones automáticas para la gestión de excepciones
   

Caso de uso de la conciliación de datos: de las finanzas al comercio electrónico

1. Cuadrado de derivados cotizados: alineación diaria de los datos de front, middle y back office en el ámbito bancario (derivados cotizados/OTC, posiciones de caja y colaterales), integrando sistemas de negociación y contabilidad; operaciones críticas para el inicio de la actividad diaria, con normalización, reglas de emparejamiento multiclave y producción de resultados en dashboards y Excel; aplica un enfoque transparente de extremo a extremo a las transacciones y reduce los riesgos operativos
   
2. Proceso diario de grandes volúmenes: conciliación entre front/middle/back y contrapartes de mercado en operaciones, posiciones, precios y ejercicios; aplica filtros en perímetros homogéneos, normalizaciones específicas, listas blancas, tolerancias y alertas automáticas para sincronizar los flujos; realiza controles sistemáticos y oportunos sobre grandes volúmenes de datos
   
3. Conciliación de mensajes financieros: se aplica diariamente a las entradas y salidas, alinea los registros financieros internos gracias a claves de coincidencia predefinidas, clasificando las anomalías (graves/advertencias), con desglose y posibilidad de coincidencia manual; garantiza la supervisión puntual de las incongruencias y la reducción de los tiempos de verificación
   
4. Reducción de los costes operativos (por ejemplo, pagos digitales) debidos a la gestión manual de las inconsistencias en los datos
   
5. Alineación de ventas y pagos (ejemplo: comercio minorista) entre los pedidos de comercio electrónico y los puntos de venta con facturas y almacén.
   
6. Comisiones y descuentos retroactivos (por ejemplo: gestión de la red de ventas) con cálculo centralizado y conciliación en cada línea del pedido
   
7. Reconciliación de actividades logísticas (por ejemplo, servicios portuarios): cálculo de tarifas básicas, alineación de recargos y penalizaciones con los datos operativos, con la ventaja de poder calcular con total transparencia las comisiones y los honorarios
   

Las capacidades de Irion (también) para reconciliar datos

Irion EDM integra en un único entorno la ingestión, la normalización, la conciliación, los cálculos relacionados (comisiones, descuentos, devengos, retro-pricing) y todos los aspectos relacionados con la gestión de datos. Las reglas están versionadas y son trazables; los procesos son repetibles y escalables; los conjuntos de datos están normalizados y son fiables, listos para alimentar modelos de inteligencia artificial. La plataforma permite:

• Automatizaciones y sugerencias (basadas en metadatos): un diccionario subyacente sugiere campos clave, umbrales y reglas, lo que reduce los errores y el tiempo de configuración
• Gran rendimiento de ejecución: mayor frecuencia de controles y resultados consultables inmediatamente en paneles de control dedicados
• IA/ML para la correspondencia: soporte para la configuración de reglas y tolerancias con un enfoque basado en reglas y trazable.
• Flujo de trabajo y alertas integrados: coordinación de pasos críticos, notificaciones por correo electrónico, informes y registros de auditoría
  

De los datos brutos a la decisión informada

Con las soluciones de gestión de datos de Irion EDM, dentro y entre las áreas de la empresa se habla el mismo idioma: los números son coherentes y están disponibles con la frecuencia y las notificaciones deseadas, los datos están normalizados, son fiables desde el punto de vista cualitativo y van acompañados de su linaje: listos para alimentar modelos de inteligencia artificial o aprendizaje automático sin necesidad de realizar tareas de limpieza adicionales.