LOS DATOS EN LA DUE DILIGENCE: SABER QUÉ COMPRAS, OPERAR DESDE EL DÍA UNO Y CRECER SIN EMPEZAR DE CERO

16/02/2026

Nota de prensa

En cualquier adquisición, los sistemas rara vez hablan el mismo idioma, los KPIs no siempre coinciden y el reporting a veces llega tarde. Sin un proceso previo de evaluación del modelo de datos, resulta difícil saber con precisión qué se compra, operar con fiabilidad desde el primer día y escalar con velocidad. La solución es simple, pero exigente: tratar el dato como un activo y unificarlo en una base común sobre la que decidir y ejecutar.

Por qué los datos importan en una due diligence

La evaluación de calidad, estructura, coherencia y gobernanza de los datos que sostienen tu compra es importante por tres razones:

Te dice la verdad (a veces oculta) sobre lo que compras

Te capacita para operar desde el primer día

Te permite crecer más rápido con un modelo común, especialmente en build‑ups, donde unificar el dato es más efectivo que sustituir sistemas.

“Mirar bajo la alfombra”: lo que revela la evaluación de los datos

En una industria rápida y ágil como la de Private Equity, los tiempos son clave. Una revisión rigurosa del modelo de datos de una empresa permite descubrir a tiempo:

Inconsistencia de KPIs clave

Datos mal estructurados

Dependencias críticas

Problemas como falta de gobernanza clara o ausencia de owners claros

Dificultades de integración entre sistemas

Riesgos de cumplimiento

Sin estructura ni gobernanza del dato, compras con visibilidad limitada, integras con fricción y, como resultado, generas menos valor.

Cómo la evaluación de los datos permite operar desde el primer día

El objetivo inmediato de este proceso no es (solo) evaluar la calidad técnica. Es preparar el terreno para operar la compañía con garantías, a través de:

Visibilidad real del ecosistema de datos (calidad, consistencia y gobernanza)

Arquitectura y modelo de datos definidos (que presenta cómo debería estructurarse la información clave para la operación)

Identificación y mitigación de riesgos

Roadmap estratégico claro de integración y sinergias

Por un lado, evalúa la calidad, trazabilidad y fiabilidad de la información sobre la que se construyen las operaciones.

Por otro, determina el grado de madurez de la compañía y, a partir de ahí, los requisitos para escalar procesos e integrar su modelo operativo y de negocio.

Cómo realizar un assessment de datos en la due diligence de forma eficaz

Para que sea realmente efectiva, este estudio debe buscar:

Entregar una radiografía clara del ecosistema de datos

Evaluar su impacto en la operación y en la creación de valor

Proponer un plan de mitigación y un roadmap inicial para la fase post-deal

En zenital trabajamos esto con las siguientes fases:

Preparación: inventario de sistemas, fuentes y KPIs críticos

Workshop inicial: sesión con perfiles de IT y negocio para entender procesos, reglas de negocio y dependencias clave

Alineación y análisis de gaps: identificación de inconsistencias, dependencias, riesgos y limitaciones técnicas.

Modelo de datos objetivo y roadmap: diseño de la arquitectura de datos común.

Entrega final: informe con riesgos, modelo de datos, solución recomendada y plan de implementación concreto.

El vínculo directo entre datos fiables y creación de valor: las estrategias de build-up, el mejor ejemplo

Tras el assessment, el trabajo no termina: empieza la ejecución basada en datos. El paso natural es aprovechar la evaluación para sentar una base común que dé soporte a decisiones y a la coordinación del negocio:

un modelo de datos compartido con un punto único

un inventario común de KPIs y definiciones

un plan de acción claro

y un marco de gobernanza

Aquí, las estrategias de build-up son el mejor ejemplo porque muestran que crear valor no exige cambiar todos los sistemas, sino unificar los datos en un punto común que estandariza y conecta fuentes. Así: