¿Por qué (y cuándo) comprar datos externos?

Comprar datos externos ya no tiene nada de marginal: el mercado europeo de datos supera los 115.000 millones de euros y crece un 11,6 % anual (Comisión UE), y el mercado mundial de data broking se estima en unos 434.000 millones de dólares en 2025, camino de los 617.000 millones en 2030. Para una empresa, los datos externos se han convertido en un insumo estratégico.

Los casos de uso son numerosos: entrenar o refinar una IA (corpus, datos etiquetados, RAG), enriquecer un CRM y su prospección, realizar inteligencia de mercado (tamaño de mercado, vigilancia competitiva), alimentar un scoring de riesgo o personalizar un producto y su segmentación. Un mismo dato a menudo sirve para varios usos, lo que explica su valor. En la era de la IA generativa, el dato propietario o exclusivo constituye una ventaja competitiva defendible — un « moat » — hasta el punto de que los grandes actores ya lo compran al contado (Reddit firmó con Google un acuerdo de unos 60 millones de dólares al año).

¿Hay que comprar o producir? La regla práctica: compre cuando el dato ya exista en otro lugar, sea más fresco, más amplio o más completo que el suyo, y costaría más reconstruirlo internamente; de lo contrario, prodúzcalo. En cuanto a qué comprar, los datos se clasifican en siete familias monetizables (transaccional, conductual, operacional, sensores/IoT, geolocalización, RRHH agregados, contenidos) — detalladas en la guía « Los 7 activos de datos ».

Queda lo esencial: comprar con confianza. Un dato mal obtenido (derechos difusos, RGPD no dominado, calidad dudosa) es un riesgo, no un activo — de ahí la importancia de una due diligence de comprador, objeto de la guía dedicada. El primer paso concreto: explorar los datasets disponibles en d-nvest.