Estas son las 10 mejores opciones de software de recopilación de datos ESG en 2026 para equipos que necesitan datos listos para divulgación y revisión:
- Dcycle
- Measurabl
- Sphera
- IBM Envizi ESG Suite
- Deepki
- Enertiv
- Conservice
- Persefoni
- Plan A
- Workiva
Cuando buscamos software de recopilación de datos ESG, lo que queremos es casi siempre lo mismo: que la recopilación sea consistente, que los datos estén listos para divulgación y revisión, y que cuando llegue la verificación externa no haya que reconstruir la evidencia desde cero. El riesgo no suele estar en el informe final, sino en la fragmentación: cuando la evidencia vive en demasiados lugares y formatos, reconstruirla se convierte en un proyecto de semanas, no de horas.
En este artículo revisamos las 10 mejores opciones de software de recopilación de datos ESG en 2026 y compartimos un enfoque práctico para implantarlo sin perder trazabilidad desde el primer ciclo.
Las 10 mejores software de recopilación de datos ESG en 2026
1. Dcycle
Nosotros posicionamos Dcycle como una capa de gobierno para recoger datos ESG de entrada y convertirlos en evidencia reutilizable. Su foco es que el mismo conjunto de datos alimente distintos marcos de divulgación sin necesidad de reconstruir la evidencia cada año, y que la cadena de auditoría se mantenga intacta de la recopilación a la divulgación.
Si la evidencia se descoordina entre ciclos, el problema no es solo un dato “inexacto”. Se rompe la historia de auditoría que conecta metodología, evidencia y divulgaciones, que es exactamente lo que los verificadores externos comprueban cuando revisan un informe.
Ventajas clave de Dcycle
- Mantener una cadena de evidencia desde la recopilación hasta registros listos para divulgación.
- Conservar la trazabilidad de datos para que la metodología sea reconstruible en una revisión.
- Crear paquetes de evidencia que encajan con solicitudes de verificación y pasos de auditoría.
- Proteger la lógica de cálculo con versionado, para que los supuestos no cambien sin aviso.
- Definir límites claros para indicar qué entra en cada conjunto de datos por marco.
- Aplicar controles de validación, aprobaciones, disparadores y supuestos para evitar huecos de trazabilidad.
- Reutilizar una base gobernada entre marcos, para no reconstruir evidencia cada año.
- Reducir pasos repetitivos de recopilación con automatización de procesos.
2. Measurabl
Measurabl se centra en la recopilación automatizada de datos a nivel de medidor y en la verificación con controles de calidad y detección de anomalías, lo que ayuda a mantener datos auditables para revisiones. Es ampliamente utilizado en carteras inmobiliarias y de activos intensivos donde los datos de consumo de utilidades son el principal dato de entrada ESG.
Qué te ayuda a hacer
- Automatizar la recopilación de consumos.
- Reducir carga manual en carteras grandes.
- Conservar una ruta auditable desde datos hasta módulos de divulgación.
3. Sphera
Sphera aporta flujos de recopilación con reglas configurables y enfoque en la confianza de los datos, con el objetivo de que lo recogido sea rastreable durante el proceso de revisión. Su enfoque de calidad de datos está diseñado para prevenir inconsistencias en el punto de recopilación en lugar de detectarlas en la fase de informe.
Qué te ayuda a hacer
- Recopilar mediante flujos de trabajo guiados con reglas de validación.
- Aplicar reglas de calidad para estabilizar el conjunto de datos.
- Mantener trazabilidad desde datos hasta divulgación.
4. IBM Envizi ESG Suite
IBM Envizi busca consolidar datos ESG en un sistema de registro, soportando distintos métodos de captura con validaciones y lógica de cálculo conectada a emisiones. Sus capacidades de integración lo convierten en una opción viable para grandes empresas con entornos de datos complejos que necesitan consolidar datos de entrada de muchas fuentes internas y externas.
Qué te ayuda a hacer
- Capturar datos ESG desde diferentes fuentes de entrada.
- Aplicar reglas de validación para mejorar calidad.
- Mantener trazabilidad entre métricas y fuentes.
5. Deepki
Deepki se orienta a la gestión de sostenibilidad que incluye recopilación de datos, análisis e informes, con conectores y flujos orientados a generar informes preparados para auditoría. Es especialmente potente para carteras inmobiliarias e infraestructuras que necesitan datos agregados a nivel de fondo, cartera y activo.
Qué te ayuda a hacer
- Automatizar recopilación con conectores e integraciones.
- Generar paquetes de informes con trazabilidad.
- Agregar datos a nivel de cartera y activos.
6. Enertiv
Enertiv automatiza la ingesta de facturas de utilidades con controles de calidad y conecta los datos recopilados con cálculos de emisiones y flujos de envío para marcos comunes. Su enfoque reduce la carga manual del procesamiento de facturas y crea una ruta trazable desde el registro original de la factura hasta la cifra de emisiones informada.
Qué te ayuda a hacer
- Automatizar la ingesta de facturas con controles de calidad.
- Conectar recopilación con cálculos de emisiones.
- Soportar flujos de envío por marco.
7. Conservice
Conservice utiliza un modelo de factura a sala de juntas para software de sostenibilidad, combinando la recopilación de datos de utilidades con validación y flujos de presentación ESG en una sola plataforma. Está diseñado para organizaciones que quieren pasar de los datos brutos de utilidades a informes listos para divulgación sin ensamblar múltiples herramientas.
Qué te ayuda a hacer
- Gestionar recopilación de datos de utilidades y su validación.
- Automatizar envíos de sostenibilidad para necesidades de informes.
- Conectar KPIs con actividades de divulgación.
8. Persefoni
Persefoni conecta múltiples fuentes y automatiza la extracción y el procesamiento para cálculos de huella de carbono, con una plataforma de integración que soporta la captura de datos de actividad y la automatización del procesamiento. Su enfoque en la contabilidad del carbono lo convierte en una opción sólida para organizaciones que necesitan seguimiento detallado de emisiones de Alcance 1, 2 y 3 junto a su recopilación ESG más amplia.
Qué te ayuda a hacer
- Conectar múltiples fuentes de datos de actividad.
- Automatizar extracción y procesamiento para huella de carbono.
- Mantener trazabilidad entre recopilación y resultados de emisiones.
9. Plan A
Plan A aporta una plataforma estructurada de contabilidad de carbono con recopilación automatizada, con detección de errores, extracción desde documentos e integración API opcional. Su enfoque pone el énfasis en la gobernanza de datos estructurada desde el primer paso de recopilación, no solo en la salida del informe.
Qué te ayuda a hacer
- Recopilar de forma estructurada y gobernada.
- Reducir carga manual con automatización de mapeo.
- Producir resultados de informes con métodos repetibles.
10. Workiva
Workiva soporta la elaboración de informes de sostenibilidad con flujos CSRD/ESRS y automatización orientada a la evidencia, diseñado para recopilar datos de fuentes diversas y mapear divulgaciones a los resultados exigidos por los estándares. Es especialmente adecuado para grandes organizaciones que necesitan coordinar la recopilación de datos entre muchos colaboradores manteniendo un único hilo de evidencia auditable.
Qué te ayuda a hacer
- Automatizar recopilación de datos de sostenibilidad para ciclos de informes.
- Asignar tareas a proveedores de datos dentro de flujos gobernados.
- Generar rastros de evidencia listos para verificación.
Qué es el software de recopilación de datos ESG y cómo funciona
Software de recopilación de datos ESG es una categoría de herramientas diseñadas para capturar, validar, centralizar y estructurar la información medioambiental, social y de gobernanza que una organización necesita para elaborar sus informes de sostenibilidad. No son simples repositorios de datos, sino sistemas que conectan la recogida con la trazabilidad, la validación y la preparación para verificación, de forma que cada cifra del informe final pueda rastrearse hasta su origen.
La diferencia entre una empresa que supera una verificación externa con comodidad y otra que la pasa con dificultad casi siempre está en la calidad del sistema de recopilación. Cuando los datos están fragmentados en hojas de cálculo, correos y sistemas diferentes, reconstruir la evidencia puede convertirse en semanas de trabajo interno. Cuando están en un software de recopilación de datos ESG bien configurado, el mismo proceso tarda horas.
Qué datos recoge y de dónde
Software de recopilación de datos ESG captura información en tres categorías principales. En el lado medioambiental se incluyen los consumos energéticos, generalmente desde facturas o conexiones directas a contadores, las emisiones de gases de efecto invernadero calculadas a partir de datos de actividad con factores de emisión verificados, y datos de agua, residuos generados, transporte y logística.
En el lado social cubre información de plantilla como contrataciones, abandonos, accidentes laborales y horas de formación, métricas de diversidad e inclusión, y datos de cadena de suministro cuando se exigen evaluaciones de proveedores. En el lado de gobernanza recoge composición del consejo de administración, política de remuneración, comités de auditoría, registros de denuncias, medidas anticorrupción y marcos de gestión de riesgos.
Las fuentes pueden ser sistemas ERP, ficheros de RRHH, proveedores de datos externos, APIs de contadores y medidores, y formularios de captura manual. Un buen software de recopilación de datos ESG integra estas fuentes con el menor retrabajo posible y ejecuta validaciones automáticas que detectan inconsistencias antes de que lleguen al informe.
Cómo conecta con CSRD, ESRS e EINF
Los marcos normativos de divulgación ESG definen qué hay que informar; el software de recopilación de datos ESG se encarga de que los datos necesarios para esas divulgaciones lleguen en el formato y con la trazabilidad adecuados. La CSRD, la directiva europea que obliga a informar sobre sostenibilidad a un número creciente de empresas desde 2024, define el calendario de obligaciones y remite a los ESRS para los estándares de contenido.
Los ESRS a su vez concretan los datos, indicadores y divulgaciones cualitativas exigidos, organizados en estándares transversales (ESRS 1 y ESRS 2) y temáticos que cubren clima, biodiversidad, recursos hídricos, trabajadores, gobernanza y más. El software debe ser capaz de mapear los datos recogidos a los Data Points específicos de cada ESRS, no solo generar un informe de resumen.
La EINF, el equivalente español de la memoria de sostenibilidad exigida desde 2018, se solapa en gran medida con la CSRD, por lo que un software bien configurado puede alimentar ambas divulgaciones desde la misma base de datos. La clave no es elegir el software con más plantillas de marcos, sino el que mantiene la cadena de evidencia entre los datos de origen y las divulgaciones finales.
Por qué las empresas necesitan software de recopilación de datos ESG en 2026
La pregunta ya no es si una empresa debe recopilar datos ESG, sino cómo hacerlo de forma que la información sea verificable, repetible y escalable. En 2026, el contexto regulatorio y de mercado en España hace que la respuesta a esa pregunta sea urgente para un número creciente de organizaciones.
El calendario de obligaciones en España
La CSRD se está transponiendo de forma escalonada. Las empresas ya sujetas a la NFRD, grandes cotizadas con más de 500 trabajadores que en España ya presentaban EINF, tienen que informar para el ejercicio 2024 con entrega en 2025. Las otras grandes empresas con más de 250 trabajadores, más de 40 millones de euros de facturación o más de 20 millones de activos tienen la obligación para el ejercicio 2025 con entrega en 2026.
Este es el grupo que necesita tener su sistema de recopilación operativo ahora mismo, no en los meses previos al cierre del ejercicio. Las pymes cotizadas entran en 2026 con entrega en 2027, aunque con estándares simplificados (VSME), y también necesitan estructurar la recopilación y la divulgación.
Más allá de las obligaciones directas, las grandes empresas sujetas a CSRD tienen que informar sobre su cadena de valor, lo que genera una presión real sobre proveedores y empresas medianas que quieran seguir siendo parte de esa cadena. Para las empresas del segundo y tercer escalón, 2026 no es un horizonte lejano: es el año en el que necesitan tener datos estructurados para el ejercicio en curso.
Del dato disperso al informe auditable
El problema más habitual que encontramos cuando una empresa empieza a preparar su primer informe ESG no es la falta de datos, sino la fragmentación. Los datos existen, pero viven en sitios distintos: las facturas de energía están en el portal del proveedor, los datos de RRHH están en el sistema de nóminas, la información de residuos está en un correo de la empresa gestora, y los datos de cadena de suministro están en hojas de cálculo individuales.
Software de recopilación de datos ESG resuelve ese problema a través de tres mecanismos. La centralización significa que todos los datos van a un único sistema de registro con fuente, fecha y responsable registrados junto a cada entrada. La validación automática aplica reglas de calidad antes de que los datos lleguen al cálculo final. Y la trazabilidad para verificación garantiza que cada dato del informe puede rastrearse hasta su origen.
Esa trazabilidad es exactamente lo que distingue un informe que supera la verificación a la primera de uno que genera observaciones y requerimientos de información adicional. Las organizaciones que invierten en software de recopilación de datos ESG estructurado en el primer año están sistemáticamente mejor posicionadas para la verificación en el segundo.
4 factores clave para elegir software de recopilación de datos ESG
La mejor elección reduce riesgo en tres lugares: calidad de los datos, responsabilidad sobre ellos y posibilidad de reutilizarlos entre marcos. Buscamos capacidades que mantengan la evidencia estable de un ciclo a otro y que conviertan la verificación en una confirmación, no en una búsqueda.
1. Automatización con validación, no solo captura
La recopilación debe automatizarse con reglas claras de calidad aplicadas en el punto de captura, no en la fase de informes. Un error habitual es implantar una herramienta que agrega datos pero no los valida: cuando la validación se omite en la fase de recopilación, se acumula como deuda de revisión con problemas que aparecen tarde en el ciclo, cuando ya no hay tiempo para corregirlos de forma limpia.
2. Cadena de evidencia y trazabilidad auditable
Se necesita un enlace entre los datos de entrada recopilados y el resultado de la métrica o divulgación, y ese enlace tiene que mantenerse en cada paso de transformación. Eso es lo que hace la verificación más sencilla y menos costosa: el verificador puede seguir la cadena sin pedir documentación adicional, porque el rastro ya está integrado en el sistema.
3. Integración para reutilizar entre marcos
El mismo conjunto de datos alimenta habitualmente distintas necesidades de divulgación, como CSRD, CDP, GRI o TCFD, y una herramienta que exige conjuntos de datos separados para cada marco genera deriva y retrabajo que se acumula ciclo a ciclo. Los datos ESG no son solo números: una decisión del consejo de administración, una actualización del código de conducta con proveedores o un procedimiento de denuncia revisado son datos ESG que necesitan capturarse, fecharse y ser trazables.
4. Cobertura de evidencia cuantitativa y cualitativa
Las divulgaciones ESG abarcan tanto métricas cuantitativas como registros cualitativos. Las políticas, decisiones de gobernanza y divulgaciones narrativas requieren flujos de recopilación y revisión estructurados igual que los datos de emisiones. El software que solo cubre el lado cuantitativo deja una parte significativa de los requisitos ESRS y GRI fuera de la cadena de evidencia.
Cómo planificar la implantación del software de recopilación de datos ESG sin perder el control
1. Partir de requisitos de evidencia
Antes de seleccionar ninguna herramienta, escribimos qué evidencia necesitamos para cada salida de divulgación y luego mapeamos qué datos ya existen y de dónde salen. Ese mapeo revela dónde están los huecos antes de comprometerse con una selección de software, y evita el error habitual de elegir una herramienta por su interfaz en lugar de por su capacidad para cubrir los requisitos de evidencia reales.
2. Definir responsabilidad por dominio de datos
Asignamos responsables para recopilación, validación, aprobaciones y metodología, no como un paso posterior, sino como condición para arrancar. La responsabilidad es lo que estabiliza la calidad entre equipos y entre ciclos de informes. Cuando no está clara, los problemas de calidad de datos se multiplican en silencio hasta que afloran en el peor momento posible.
3. Piloto controlado con datos reales
Ejecutamos un ciclo de prueba con datos reales y plazos reales antes de escalar, no con ejemplos sintéticos. El piloto confirma reglas, gestión de excepciones y resultados de evidencia en condiciones de trabajo reales, no en entorno de demostración. Solo ampliamos cobertura después de verificar la trazabilidad de extremo a extremo.
4. Proteger la lógica de cálculo con versionado
Si la lógica de cálculo cambia fuera del sistema, la comparabilidad entre periodos se rompe y la cadena de evidencia se fractura. El versionado mantiene los supuestos consistentes entre ciclos, de forma que cuando un verificador pregunta por qué un número cambió entre el año uno y el año dos, la respuesta está en el sistema y no en la memoria de alguien.
Aviso: evita implantar sin un modelo de gobernanza para evidencia y aprobaciones definido de antemano, y evita depender de hojas de cálculo para cualquier parte de la cadena de evidencia, ni siquiera de forma transitoria, porque ese periodo transitorio tiende a volverse permanente.
Dcycle como hub para recopilación de datos ESG
Qué hacemos y qué no hacemos
Nosotros no somos auditores ni consultores. Somos una solución para empresas que necesitan datos ESG gobernados y resultados trazables a lo largo de todo el recorrido desde la recopilación hasta la divulgación.
Cómo funciona Dcycle a alto nivel
Recogemos datos ESG desde múltiples fuentes, los validamos y los estructuramos, y los conectamos con las divulgaciones que el equipo necesita. El objetivo es mantener trazabilidad desde la recopilación hasta la divulgación con transformaciones controladas, de forma que la evidencia producida en un ciclo se convierta en la base verificada del siguiente y el coste de cada ejercicio de verificación disminuya en lugar de crecer.
Capacidades clave para software de recopilación de datos ESG
- Mantener evidencia reutilizable para distintos marcos, incluyendo einf.
- Conectar datos y lógica de divulgación vía SBTi.
- Reutilizar datos para huella con huella de carbono.
- Estandarizar a nivel de informes bajo csrd.
- Reducir pasos repetitivos de evidencia con automatización de procesos.
- Mantener gobernanza de los flujos como capacidad de compliance.
Preguntas Frecuentes (FAQs)
¿El software de recopilación de datos ESG mejora la preparación para verificación?
Es la base de la preparación para verificación. Software de recopilación de datos ESG ayuda cuando preserva los rastros de evidencia, mantiene la metodología identificable a lo largo del flujo, y garantiza que cada divulgación pueda vincularse a un documento fuente o a un dato de entrada verificado, que es exactamente lo que comprueba un proveedor de verificación externa.
¿Qué automatizamos primero en recopilación?
Los pasos que generan más retrabajo: la ingesta de datos de utilidades, la consolidación de métricas de RRHH y el flujo de aprobación para la firma de datos. Son las áreas donde la automatización reduce más rápidamente el tiempo de preparación y mejora más la calidad de los datos en el punto de captura.
¿Cómo evitamos deriva de evidencia entre ciclos?
Con un conjunto de datos gobernado y protección de lógica y aprobaciones con versionado. El riesgo de deriva aumenta cada vez que los datos se manejan fuera del sistema, ya sea ajustados manualmente, reexportados o documentados en hojas de cálculo paralelas. Mantener el ciclo de vida completo dentro de una plataforma gobernada con registros de cambios elimina la mayor parte de esa deriva.
¿Necesito conjuntos de datos distintos para cada marco?
No, si el software está diseñado para reutilización. La base de evidencia debe alimentar distintas divulgaciones, como CSRD, GRI, CDP o TCFD, con los mapeos específicos de cada marco aplicados en la fase de salida, no en la de recopilación.
¿Cuál es el riesgo más grande al adoptar herramientas de recopilación?
Fragmentar la responsabilidad y perder la cadena de evidencia. Cuando distintos equipos gestionan distintas partes del proceso de recopilación sin una capa de gobernanza compartida, el resultado es datos que parecen completos a alto nivel pero que se desmoronan bajo la verificación. Un modelo de responsabilidad claro, definido antes de arrancar y no después del primer hueco de auditoría, es lo que evita ese resultado.