Tecnología - 27/02/2019

Datos Estructurados en XBRL y el impacto en las empresas

Como es sabido y usted puede recordar un poco del asunto en este artículo, una de las principales intenciones del XBRL es hacer que las computadoras puedan comparar datos estructurados de resultados trimestrales y/o anuales de la misma empresa en diferentes períodos con peers de mercado o con cualquier otra empresa. Dejar que una computadora haga esa tarea traería resultados más veloces, confiables y menos cansadores.

Desde 2009, la SEC viene enfrentando algunos problemas relacionados con datos estructurados: las empresas no están adhiriéndose significativamente a la taxonomía propuesta debido a marcos de valuation y contabilidad propios. El problema para FPIs es aún más profundo debido al hecho de adherirse a mas de una bolsa.

La solución para empresas que no consiguen adherirse a la taxonomía propuesta es la creación de extensiones. Este método es una forma de que la empresa se asegure de que sus datos estructurados únicos serán pasados lo debidamente fidedignos. A pesar de ser un poderoso recurso en su uso, el principal problema es limitar la comparabilidad entre diferentes datos estructurados.

Estamos construyendo un escenario en datos estructurados del que poco podremos usufructuar porque, debido a la alta creación de extensiones y a la falta de estandarización en los reports de las empresas, difícilmente un software de comparación entre XBRLs conseguirá presentar información útil a los usuarios. Entonces, en vez de tener un avance de lectores automatizados y dinámicos en un archivo compacto, quedamos paralizados con los lectores de documentos en formato estático.

Escrito por Fernando Fernandes