Colombia, por sus características de relieve y su localización geográfica, es ampliamente afectada por fenómenos climáticos naturales que generan anomalías en el clima. Éstas incluyen prolongados períodos de sequías que pueden tener importantes consecuencias en diferentes sectores, debido a la disminución en la disponibilidad de agua superficial. A pesar de su importancia, existen zonas en el país con limitaciones en el estudio de sequías, debido a la escasa información hidroclimatológica disponible. Como una alternativa a las limitadas series in-situ existentes, este trabajo evalúa el uso de datos meteorológicos globales provenientes del proyecto internacional de investigación eartH2observe, en la Macrocuenca Magdalena-Cauca - McMC, para el estudio de sequías meteorológicas e hidrológicas. Para esto, se calcularon y analizaron espacialmente tres indicadores de sequías ampliamente usados a nivel internacional, el Índice Estandarizado de Precipitación - SPI, el Índice Estandarizado de Precipitación-Evapotranspiración - SPEI y el Índice de agua per-cápita - WCI. Éstos fueron estimados a partir de tres fuentes de información en el periodo 1980 – 2010: dos bases de datos globales provenientes de reanálisis y modelación (WFDEI y MSWEP), y la serie in-situ construida a partir de las observaciones de estaciones del IDEAM. Los resultados fueron comparados entre bases de datos a través del uso de coeficientes estadísticos, encontrando un gran potencial en el uso de la serie de precipitación del MSWEP para el análisis de sequías en Colombia. En contraste, las series de evapotranspiración evaluadas presentaron grandes diferencias con respecto a los valores in-situ de referencia, por lo que su uso deberá estar sujeto a mayores análisis y ajustes. Adicionalmente, se evaluó la relación entre estos indicadores y el ENSO, encontrando una correlación moderada que aumenta con un rezago temporal entre 3 y 4 meses. Finalmente, se determinó la incertidumbre en la evaluación de la sequía asociada al uso de las diferentes bases de datos, a través de la aplicación de la metodología basada en Bootstrap, obteniendo un intervalo de confianza para cada base de datos. Los resultados de este análisis fortalecen el uso potencial de las series del MSWEP.