Alex de Jong

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La importancia del correcto XBRL tagging
para el análisis de los datos

XBRL puede tener algunas ventajas importantes con respecto al análisis automático de muchos datos financieros. Puede marcar una gran diferencia desde punto de vista de velocidad analítica y precisión. Pero con toda la inteligencia empresarial, la calidad de los datos es la clave.¿Cómo garantizarla desde el principio?

Dentro de un año,la creación del informe anual para las empresas que cotizan en bolsa será muy diferente que ahora, cuando se agregue la dimensión XBRL al trabajo. Cada vez más empresas se están preparando para el gran cambio al asociarse con las empresas especializadas en la creación de los archivos iXBRL.

Pero incluso cuando se asoció con un proveedor de XBRL, todavía hay una pregunta de cómo se hace el archivo XBRL. Todas las cifras deben estar mapeadas equivalente a las extensiones de la taxonomía XBRL.

Quizás esto no parezca difícil, porque la mayoría de los proveedores tienen listas donde pueden encontrar todos los elementos posibles que pueden usar. Simplemente encuentre el elemento donde el nombre coincida más con su propia etiqueta. Y si no puede encontrar los elementos adecuados, siempre puede crear sus propios.

Sin embargo, debemos tener cuidado, porque los errores se cometen fácilmente de esta manera. A veces, la etiqueta parece coincidir con un elemento basado en el nombre, pero su concepto es diferente que el significado de número en el informe anual. También puede suceder que parezca que no hay ningún elemento que coincida en absoluto, pero al mirar más de cerca al significado de los elementos, hay uno adecuado que tiene un nombre completamente diferente.

Ajustar el elemento correcto con una figura no es el único obstáculo. Los elementos también tienen ciertas propiedades, como tamaño, estabilidad, señal y tipo. El uso de valores incorrectos para estas propiedades puede tener un gran impacto. Usar una escala de 3 en lugar de -3 puede hacer que sus cifras parezcan mil veces más bajas, sin ver una diferencia importante en el informe. Incluso la confirmación de taxonomía no va a ayudar aquí, ya que los números probablemente sumen.

Interpretar las propiedades del saldo de la manera incorrecta puede hacer que su informe tenga valores negativos donde deberían ser positivos, o al revés. Otra vez, no se muestra en la parte legible del archivo, pero la interpretación automática de un ordenador será muy diferente. Solo podemos imaginar el impacto cuando en algún momento estos archivos XBRL son utilizados por algoritmos en la bolsa de valores y alguien comete un error como este.

La idea de usar XBRL, en primer lugar, es poder analizar fácilmente los informes financieros, sin tener que interpretar todo en función del contexto. Esto permite el procesamiento automático y la capacidad de analizar y comparar miles de informes.

La comparación de informes solo puede funcionar si hay algún tipo de estándar. Esto significa que en un mundo ideal, todas las figuras están estandarizadas y no hay necesidad de extensiones. Cuantas más extensiones se usen en una publicación, más difícil será compararla automáticamente con otros informes.

En conclusión, parece que mapear un archivo no es tan difícil, pero mapearlo correctamente es mucho más complicado y requiere conocimiento sobre la taxonomía y sobre la industria. Si una carpeta no está mapeada correctamente, aún podría ser válida y un auditor podría aprobarla, pero la calidad de los análisis puede ser muy precaria. En este momento nos dirigimos hacia los primeros informes XBRL para las empresas que cotizan en bolsa y puede ser fácil centrarse solo en las regulaciones y no pensar en el mapeo adecuado. Sin embargo, creo que deberíamos centrarnos en ambos, porque el objetivo de XBRL es que pronto queremos comenzar a analizar todas las cifras que recopilamos y no queremos tener que ignorar los datos de los primeros años debido a la mala calidad.

Hemos decidido dar el paso hacia iXBRL, por lo que podríamos aprovechar de nuestras ventajas y no hacerlo a medias.

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