10 mejores software de recopilación de datos ESG en 2026

Estas son las 10 mejores opciones de software de recopilación de datos ESG en 2026:

1. Dcycle

• 2. Measurabl
• 3. Sphera
• 4. IBM Envizi ESG Suite
• 5. Deepki
• 6. Enertiv
• 7. Conservice
• 8. Persefoni
• 9. Plan A
• 10. Workiva

Las empresas ya generan datos medioambientales todos los días a través de facturas energéticas, consumos, compras, residuos, transporte, proveedores y sistemas operativos. El problema es que esa información suele estar repartida entre hojas de cálculo, correos y plataformas que no se comunican entre sí.

Cuando aparece una auditoría, una solicitud de un cliente o una obligación como CSRD, los equipos terminan copiando, conciliando y revisando la misma información otra vez. El trabajo no está en crear el informe final. Está en mantener una base de datos estable y trazable durante todo el año.

Un buen software de recopilación de datos ESG debe resolver ese problema desde el origen. La información se estructura una vez y después puede reutilizarse para verificación, cálculos de emisiones, informes, ahorro y decisiones operativas.

En este artículo revisamos las 10 mejores opciones de software de recopilación de datos ESG en 2026 y explicamos qué capacidades realmente importan. Para una comparativa más amplia, también puedes consultar nuestra guía demejores softwares de sostenibilidad.

Las 10 mejores opciones de software de recopilación de datos ESG en 2026

1. Dcycle

Las empresas no necesitan otra herramienta que solo genere informes. Necesitan una plataforma de datos que conecte la información medioambiental que ya existe y la haga reutilizable.

Dcycle funciona como una capa de datos para recopilar, validar y estructurar información procedente de distintas fuentes.

No somos auditores ni consultores. Somos una plataforma de datos diseñada para mantener trazabilidad desde el dato original hasta cada cálculo, indicador o salida.

La misma información puede utilizarse para huella de carbono, CSRD, EINF, SBTi, requisitos de clientes, auditorías, informes, ahorro y decisiones operativas.

Esto evita crear conjuntos de datos separados para cada marco o ciclo de revisión.

Ventajas clave de Dcycle

• Mantiene una cadena de evidencia desde la fuente hasta cada salida.

• Conserva la trazabilidad de los datos y la metodología aplicada.

• Reduce tareas repetitivas mediante automatización.

• Permite reutilizar una misma base de datos para distintos requisitos.

• Protege la lógica de cálculo mediante control de versiones.

• Permite aplicar validaciones, aprobaciones y reglas de control.

• Centraliza información procedente de sistemas internos y externos.

• Mantiene los datos disponibles para finanzas, operaciones, auditoría y otros equipos.

En lugar de reconstruir la evidencia cada año, los equipos trabajan desde una base de datos controlada que puede seguir sirviendo cuando cambian los requisitos.

2. Measurabl

Measurabl se centra especialmente en la recopilación automatizada de datos de consumo.

Puede ser una opción relevante para carteras inmobiliarias y organizaciones donde electricidad, gas, agua y otros consumos representan una parte importante de la información medioambiental.

Sus controles de calidad y detección de anomalías ayudan a reducir errores antes de que los datos se utilicen en cálculos o salidas externas.

Qué te ayuda a hacer

• Automatizar la recopilación de consumos.

• Reducir trabajo manual en carteras grandes.

• Mantener una ruta trazable desde los datos hasta las salidas.

3. Sphera

Sphera ofrece flujos de recopilación con reglas configurables y controles de calidad.

Su enfoque intenta resolver las inconsistencias en el momento en que se recopilan los datos, en lugar de detectarlas cuando ya se está preparando una revisión o salida final.

Puede ser útil para organizaciones con procesos complejos y mayores requisitos de control.

Qué te ayuda a hacer

• Recopilar información mediante flujos guiados.

• Aplicar validaciones en el punto de entrada.

• Mantener trazabilidad durante el proceso.

• Estandarizar datos entre áreas y sistemas.

4. IBM Envizi ESG Suite

IBM Envizi está orientado a organizaciones grandes con arquitecturas de datos complejas.

La plataforma puede consolidar información procedente de múltiples fuentes y conectarla con cálculos, métricas y controles.

Esto puede ser útil cuando la principal dificultad no es calcular una cifra, sino reunir datos consistentes de muchos centros, sistemas y departamentos.

Qué te ayuda a hacer

• Capturar información desde distintas fuentes.

• Aplicar reglas de validación.

• Conectar métricas con sus fuentes.

• Consolidar grandes volúmenes de información.

5. Deepki

Deepki tiene un enfoque especialmente fuerte en inmobiliario e infraestructuras.

Combina recopilación, análisis y estructuración de datos a nivel de activo, cartera y fondo.

Esto permite a organizaciones con numerosos edificios o instalaciones trabajar con información agregada sin perder el detalle del dato original.

Qué te ayuda a hacer

• Automatizar la recopilación mediante conectores.

• Consolidar información a nivel de cartera y activo.

• Mantener trazabilidad entre distintas capas de datos.

• Preparar salidas para revisión y análisis.

6. Enertiv

Enertiv automatiza principalmente la ingesta de facturas y datos de utilidades.

La plataforma puede conectar estos registros con cálculos de emisiones y otras salidas.

Su valor está en reducir el trabajo manual que suele existir entre recibir una factura, extraer la información y convertirla en un dato utilizable.

Qué te ayuda a hacer

• Automatizar la ingesta de facturas.

• Aplicar controles de calidad.

• Conectar consumos con cálculos de emisiones.

• Mantener trazabilidad desde el documento original.

7. Conservice

Conservice combina recopilación de datos de utilidades con validación y preparación de información para diferentes usos.

Su enfoque puede resultar útil para organizaciones que quieren trabajar desde el dato bruto hasta el indicador final dentro de un mismo sistema.

Qué te ayuda a hacer

• Recopilar y validar datos de utilidades.

• Reducir pasos manuales.

• Conectar KPIs con distintas salidas.

• Estructurar información para procesos internos y externos.

8. Persefoni

Persefoni está especialmente orientado a contabilidad de carbono.

La plataforma conecta diferentes fuentes de actividad y automatiza parte del procesamiento necesario para calcular emisiones.

Puede ser una buena opción para organizaciones que necesitan trabajar con Alcance 1, 2 y 3 de forma estructurada.

Qué te ayuda a hacer

• Conectar múltiples fuentes de datos de actividad.

• Automatizar parte del procesamiento para huella de carbono.

• Mantener trazabilidad entre datos y resultados.

• Trabajar con inventarios de emisiones complejos.

9. Plan A

Plan A combina recopilación automatizada, contabilidad de carbono y gestión estructurada de datos.

Incluye capacidades como extracción desde documentos, detección de errores e integraciones mediante API.

Su enfoque pone atención en la calidad del dato desde el inicio del proceso.

Qué te ayuda a hacer

• Recopilar información de forma estructurada.

• Reducir trabajo manual.

• Automatizar mapeos y extracción.

• Mantener métodos repetibles entre ciclos.

10. Workiva

Workiva se centra especialmente en procesos de divulgación y coordinación entre numerosos usuarios.

Puede ser útil para grandes organizaciones donde muchas personas participan en la recopilación, revisión y aprobación de información.

Sus flujos permiten conectar datos, tareas y evidencia con distintas salidas.

Qué te ayuda a hacer

• Coordinar la recopilación entre distintos equipos.

• Asignar responsables.

• Mantener evidencia asociada a cada salida.

• Gestionar flujos relacionados con CSRD y ESRS.

Consejo: al comparar plataformas, pregunta cómo gestionan los cambios de metodología entre periodos. Recopilar datos sin mantener versiones claras puede crear diferencias difíciles de explicar cuando llega una revisión externa.

Qué es el software de recopilación de datos ESG y cómo funciona

El término “software de recopilación de datos ESG” se utiliza para describir plataformas que capturan y estructuran información utilizada en marcos ambientales, sociales y de gobernanza.

Sin embargo, una parte importante de esa información ya existe como datos físicos y operativos.

En el área medioambiental hablamos de energía, materiales, agua, residuos, transporte, compras y emisiones.

La función de la plataforma es conectar esas fuentes, aplicar controles y mantener trazabilidad.

Después, la misma base puede alimentar distintos usos sin volver a recopilar la información.

Qué datos recoge y de dónde

En la parte medioambiental, una plataforma puede recopilar:

• Consumo de electricidad.

• Combustibles.

• Agua.

• Residuos.

• Transporte y logística.

• Compras.

• Materiales.

• Datos de proveedores.

• Información necesaria para calcular emisiones.

Las fuentes pueden incluir sistemas ERP, plataformas de facturación, APIs, hojas de cálculo, contadores, bases de datos internas y proveedores externos.

Cuando también se cubren áreas sociales o de gobernanza, pueden añadirse sistemas de RRHH, información sobre plantilla, registros de políticas y controles corporativos.

La clave es no tratar todos estos datos como archivos independientes.

Una buena plataforma conecta cada fuente con un proceso claro de validación y responsabilidad.

Cómo conecta con CSRD, ESRS y EINF

CSRD, ESRS y EINF son posibles salidas de los datos que una organización ya tiene estructurados.

La plataforma no debería obligar a crear una base diferente para cada marco.

Los ESRS definen determinados datapoints y requisitos de divulgación. El sistema debe poder mapear la información existente a esos requisitos manteniendo la trazabilidad.

LaEINF comparte parte de la información que también puede utilizarse en otros procesos.

Esto significa que una empresa puede recopilar un dato una vez y reutilizarlo en varias salidas.

La calidad de la plataforma no debería medirse por cuántas plantillas genera, sino por lo bien que conserva la conexión entre el dato original y cada uso posterior.

Por qué las empresas necesitan software de recopilación de datos ESG en 2026

Las empresas ya tienen gran parte de la información que necesitan.

El reto está en conseguir que sea verificable, repetible y útil para más de un equipo.

Cuando los datos están bien estructurados, pueden servir para costes, operaciones, auditorías, clientes y requisitos regulatorios.

Más allá de las obligaciones directas

No todas las empresas están sujetas directamente a las mismas obligaciones.

Sin embargo, muchas reciben solicitudes de información de clientes, bancos, inversores y grandes empresas de su cadena de valor.

Eso hace que incluso empresas que no estén directamente dentro de un marco puedan necesitar responder a cuestionarios o proporcionar datos medioambientales.

La solución no debería ser crear una hoja de cálculo nueva cada vez que llega una solicitud.

Una base estructurada permite reutilizar la misma información y adaptar únicamente la salida necesaria.

Del dato disperso a una base trazable

Uno de los problemas más habituales no es que falten datos.

Los datos existen, pero están fragmentados.

Las facturas energéticas pueden estar en el sistema financiero.

Los residuos pueden aparecer en documentos enviados por un gestor externo.

Los proveedores pueden estar gestionados en hojas de cálculo.

El transporte puede registrarse en otro sistema.

Una plataforma de datos conecta esas fuentes y mantiene información como origen, fecha, responsable y metodología.

Después puede aplicar validaciones antes de que los datos lleguen a cálculos o salidas.

Eso reduce tanto el trabajo manual como el riesgo de inconsistencias.

4 factores clave para elegir software de recopilación de datos ESG

La mejor herramienta no es necesariamente la que tiene más funcionalidades.

Debe resolver cuatro problemas básicos: calidad, trazabilidad, reutilización e integración.

1. Automatización con validación, no solo captura

Recopilar datos automáticamente no es suficiente.

La plataforma también debe aplicar reglas de calidad.

Por ejemplo, puede detectar consumos anómalos, datos duplicados o periodos incompletos antes de que entren en un cálculo.

Corregir estos problemas durante la recopilación es mucho más eficiente que descubrirlos meses después.

2. Cadena de evidencia y trazabilidad

Cada métrica importante debería poder conectarse con su origen.

Esto permite explicar de dónde salió una cifra, qué transformación se aplicó y qué metodología se utilizó.

La trazabilidad resulta útil para auditorías, pero también para controles internos.

Finanzas y operaciones pueden revisar una cifra sin depender de la persona que preparó originalmente el cálculo.

3. Integración para reutilizar los datos

Un mismo dato puede utilizarse para varios fines.

Por ejemplo, el consumo eléctrico puede servir para calcular emisiones, analizar costes, responder a un cliente y preparar una salida CSRD.

Una plataforma que obliga a mantener una base distinta para cada requisito genera más trabajo y aumenta el riesgo de inconsistencias.

El objetivo debe ser estructurar el dato una vez.

4. Cobertura cuantitativa y cualitativa

Algunos procesos incluyen cifras, pero también documentación y evidencia cualitativa.

Las políticas, procedimientos y decisiones internas pueden necesitar controles de versión y aprobación igual que las métricas.

Cuando la plataforma cubre ambos tipos de información, resulta más fácil mantener una historia coherente entre datos y documentación.

Consejo: antes de seleccionar una plataforma, comprueba si mantiene un vínculo claro entre documentos fuente, datos procesados y resultados finales.

Cómo planificar la implantación sin perder el control

La implantación debería empezar por los datos, no por la interfaz de la herramienta.

Antes de elegir una plataforma, identifica qué información existe, quién la controla y para qué se va a utilizar.

1. Partir de los usos que necesita la empresa

Define primero qué salidas necesita la organización.

Pueden incluir una huella de carbono, un cuestionario de cliente, CSRD, EINF, SBTi, una auditoría o un análisis interno de costes.

Después identifica qué datos alimentan cada salida.

Este ejercicio permite detectar solapamientos.

Normalmente, gran parte de la información se repite entre diferentes necesidades.

2. Definir responsabilidades por dominio de datos

Cada fuente debe tener un responsable claro.

Finanzas puede controlar facturas.

Operaciones puede gestionar consumos.

Compras puede controlar proveedores.

Otros equipos pueden intervenir en validación o aprobación.

Definir estas responsabilidades desde el principio evita problemas de calidad cuando el volumen de información aumenta.

3. Ejecutar un piloto con datos reales

Antes de ampliar la plataforma a toda la organización, prueba un alcance reducido.

Puede ser un centro, una filial o un conjunto concreto de indicadores.

Utiliza datos reales y procesos reales.

Después comprueba si cada resultado puede rastrearse hasta su fuente.

Si la trazabilidad falla durante el piloto, es mejor corregirla antes de añadir más datos.

4. Proteger la lógica de cálculo con versionado

Las metodologías pueden cambiar.

También pueden actualizarse factores de emisión, categorías o supuestos.

Estos cambios deberían quedar registrados.

El control de versiones permite explicar por qué un indicador ha cambiado entre un periodo y otro.

Sin esa información, los equipos pueden terminar intentando reconstruir decisiones meses después.

Dcycle como plataforma para recopilar y reutilizar datos medioambientales

Qué hacemos y qué no hacemos

Dcycle no es una firma de auditoría ni una consultora.

Es una plataforma de datos para empresas que necesitan recopilar, estructurar y reutilizar información medioambiental.

Puedes consultar más detalles sobre nuestraplataforma de recopilación de datos.

El objetivo no es crear una base específica para cada informe.

La plataforma mantiene la información preparada para distintos equipos y usos.

Cómo funciona Dcycle a alto nivel

Dcycle recoge datos desde diferentes fuentes, los normaliza y aplica controles antes de convertirlos en indicadores.

Cada dato mantiene conexión con su fuente.

Después, esa misma información puede utilizarse para huella de carbono, requisitos de clientes, auditorías, EINF, CSRD, SBTi, informes, ahorro y decisiones operativas.

Esto evita que cada nuevo requisito se convierta en un proyecto independiente de recopilación.

Capacidades clave

Mantener evidencia reutilizable para distintos marcos, incluida laEINF.

Conectar información con objetivos relacionados conSBTi.

Reutilizar datos para el cálculo de lahuella de carbono corporativa.

Preparar salidas relacionadas conCSRD.

• Automatizar tareas repetitivas de recopilación y validación.

• Mantener trazabilidad desde el dato original.

• Aplicar controles de versiones y aprobaciones.

• Conectar información procedente de sistemas financieros y operativos.

Una base de datos, múltiples usos

El principal valor no está en producir un documento final.

Está en estructurar la información una vez.

Una factura eléctrica puede utilizarse para emisiones, costes, un cuestionario de cliente y una salida regulatoria.

Un dato de transporte puede servir para operaciones, huella de carbono y análisis de eficiencia.

Un registro de proveedor puede utilizarse en Scope 3 y en procesos de compras.

La misma base sirve a distintos equipos.

Ese es el cambio de enfoque: los requisitos externos dejan de determinar cómo se construye el sistema.

La empresa mantiene una base de datos medioambientales propia y utiliza esa información para los resultados que necesita en cada momento.

Así, compliance se convierte en una de las posibles salidas del dato, junto con informes, ahorro y decisiones operativas.

Conclusión

El objetivo no debería ser crear un proceso nuevo cada vez que aparece una regulación, un cuestionario o una petición de un cliente. Lo más eficiente es mantener los datos ambientales bien estructurados y decidir después cómo utilizarlos.

Este enfoque reduce trabajo duplicado, mejora la trazabilidad y facilita que finanzas, operaciones, compras y compliance trabajen con la misma información.

A medida que cambian los requisitos, la empresa puede adaptar sus outputs sin reconstruir toda la base desde cero. Así, los datos ambientales dejan de ser solo una obligación y pasan a convertirse en una herramienta útil para controlar costes, responder más rápido y tomar mejores decisiones.

Preguntas Frecuentes (FAQs)