Si bien es sabido que los datos son un activo crítico para las compañías, determinar su valor financiero supone un reto complejo para las empresas, sus inversores y asesores financieros, particularmente en el contexto de transacciones.
Los datos se han convertido en un activo de gran valor para aquellas compañías (tanto data-driven como data-centric) que saben aprovechar su potencial para así integrarlos en el núcleo de su creación de valor. Así, hay empresas como TikTok que, sin vender bienes o servicios, se han convertido en el foco de atención de grupos internacionales que las contemplan para posibles adquisiciones futuras, identificando el valor potencial que podrían suponer la amplia cantidad datos personales que manejan.
Determinar el "valor financiero" de este activo puede convertirse, sin embargo, en un reto titánico. En teoría, podrían aplicarse los enfoques para evaluar activos intangibles, como los métodos de flujos de caja descontados, método de royalties, o los basados en costes. Sin embargo, en la práctica, las características particulares del bien a valorar, los datos, dificultan la aplicación de los métodos tradicionales.
Un activo en constante evolución
Los datos son activos intangibles que, por sí solos, poseen un valor intrínseco limitado. Como cualquier activo, su valor puede medirse a través de los flujos de caja que pueden generar en el futuro. Como los datos suelen estar totalmente interrelacionados con otros activos de la empresa, identificar y aislar la parte de flujos de caja que le corresponden resulta una tarea particularmente compleja.
Asimismo, los datos no representan un conjunto homogéneo. Las empresas recopilan, producen y utilizan una amplia variedad de datos económicos, operativos y regulatorios. Esta diversidad conduce a descartar la aplicación de un único método de valoración.
Por último, son un activo con un carácter dinámico. A diferencia de otros activos cuyo valor se mantiene relativamente estable a lo largo del tiempo, el valor de los datos puede erosionarse rápidamente. Cuanto más tiempo sean útiles los datos, mayor será su valor. A falta de actualizaciones periódicas, estos pueden quedar obsoletos, perdiendo así su relevancia y disminuyendo su valor. Cualquier intento de modelización de los flujos de caja derivados de los datos debe por tanto reflejar su naturaleza dinámica (reforzada en los últimos años por los avances tecnológicos).
Creación de valor mediante el uso de datos
La cuestión no es cuál es el valor de los datos en sí mismos, sino su potencial para crear valor a través de su procesamiento, y el empleo de los resultados en las operaciones de una compañía.
Para ser generadores de valor para una empresa, los datos necesitan ser actualizados, organizados, etiquetados, estructurados, contextualizados mediante metadatos, y explotados. Así, los datos se convierten en información que puede alimentar algoritmos, que a su vez generan nueva información, la cual facilita a la empresa la toma de decisiones.
Sin la infraestructura adecuada, los algoritmos, o la creatividad de los analistas, los datos tienen poco (o ningún) valor.
Valoración enfocada en el daño por pérdida
Si bien los datos son difíciles de valorar individualmente, un primer método consistiría en valorar la pérdida asociada a la destrucción o divulgación de los datos de una compañía.
La pérdida de datos puede tener un impacto financiero, operativo y reputacional en una empresa, que aun siendo difícil de medir responde a parámetros que son objetivables. Por ejemplo, Iberdrola en 2022, sufrió el robo y divulgación de datos confidenciales, al que respondió implementando un plan de seguridad para prevenir y mitigar este riesgo.
No obstante, en la mayoría de los casos, los datos sólo pueden valorarse dentro del marco del modelo de negocio de cada empresa. Así, en Accuracy recomendamos emplear enfoques basados en el nivel de contribución de los datos al negocio, ¿para qué son útiles / críticos estos datos?: entrada en nuevos mercados, retención de clientes, eficacia operativa, respuesta a cuestiones regulatorias…
Valoración enfocada en la contribución al negocio
Con este enfoque, el primer paso consiste en clasificar los datos con distintos criterios: si fue obtenido mediante compra o creación, se ostenta su propiedad exclusiva o compartida, si es público o interno, y qué regulación les aplica. El segundo paso consiste en examinar el uso actual y futuro de los datos ¿permiten mantener el negocio actual o garantizan un desarrollo futuro?
Una vez clasificados los datos en distintos grupos según su contribución al negocio (nuevos clientes, productos, mercados, etc.), se puede realizar la valoración de cada grupo de datos mediante métodos tradicionales.
En conclusión, aunque determinar el valor financiero de los datos es un desafío que requiere un enfoque adaptado a su singularidad, es un ejercicio cada vez más necesario, tanto para la operativa del negocio como en el contexto de transacciones, puesto que pueden representar un fondo de comercio de valor significativo. Para lograrlo, debemos considerar los datos como un activo, cuyo valor está asociado a su capacidad de generar beneficios futuros, desde diferentes dimensiones operativas de una compañía.
