La identificación de áreas de endemismo es crucial en biogeografía y conservación, demandando el manejo de grandes volúmenes de datos de biodiversidad. Sin embargo, los repositorios de datos a menudo contienen errores tipográficos, inconsistencias taxonómicas y duplicados, dificultando su uso. Para optimizar este proceso, presentamos el desarrollo de csv2xyd, un programa en Python con interfaz gráfica y de código abierto. Esta herramienta está diseñada para procesar datos de ocurrencia de especies desde formato CSV a XYD, indispensable para análisis de endemismo con NDM/vNDM; csv2xyd automatiza la detección de errores tipográficos y taxonómicos, la eliminación de registros duplicados, y ofrece diversas opciones de filtrado y análisis geoespaciales en cuadriculas (abundancia, riqueza, diversidad), agilizando el flujo de trabajo para datos masivos. El programa ha sido evaluado con grandes conjuntos de datos (especies y ocurrencias) de diversas escalas, desde miles hasta millones de registros, demostrando su eficacia y rapidez al procesar archivos en segundos o minutos. Como ejemplo de la aplicación de metodologías de “Big Data” en biodiversidad, se realizó un análisis global de ocurrencias de Culicidae. Se compilaron 2,263 especies y 809,991 ocurrencias de cuatro repositorios. Utilizando cuadrículas de 5°×5°, presencia asumida 100, reteniendo ≥15 especies endémicas y "score" de endemicidad > 15.00; los resultados se resumieron mediante áreas consenso (AEC). Se identificaron 26 Áreas Endémicas (AE) y 15 AEC. Las AEC se distribuyeron en Suramérica (3), Asia (3), Madagascar (1), África (2), Centroamérica (3), y Australia (3). Estos hallazgos son consistentes con las propuestas biogeográficas previas para los centros de endemismo en este taxón, resaltando cómo esta herramienta facilita análisis complejos a gran escala.