Maricor Bunal
Actualizado: 7 de octubre de 2026
Publicado: 7 de noviembre de 2023
El procesamiento de datos es el proceso de convertir y organizar los datos brutos en un formato estructurado y utilizable. Al convertir los datos brutos en información valiosa, las organizaciones pueden obtener conocimientos que impulsen las estrategias empresariales, mejoren la eficiencia operativa y aumenten la satisfacción de los clientes.
La preparación de datos, también conocida como «data munging» o «data blending», es el proceso de transformar y organizar datos sin procesar para convertirlos en un formato estructurado, limpio y utilizable.
En esta guía exhaustiva, analizaremos la importancia de este proceso fundamental, los pasos que conlleva, las herramientas más habituales y las mejores prácticas para garantizar el éxito.
El «data wrangling» es el proceso de convertir y organizar datos sin procesar en un formato estructurado y utilizable.
Al convertir los datos sin procesar en información valiosa, las organizaciones pueden obtener conocimientos que impulsen las estrategias empresariales, mejoren la eficiencia operativa y aumenten la satisfacción del cliente.
Estos tres son procesos que se utilizan en la preparación de datos, pero tienen fines distintos y se emplean en diferentes etapas del análisis de datos.
El «data wrangling» es un proceso integral que incluye diversos métodos para transformar los datos brutos en un formato útil para el análisis. Implica varios pasos:
Descubrimiento: identificar las fuentes de datos adecuadas.
Estructuración: organizar los datos en un formato estructurado.
Limpieza: eliminar imprecisiones y corregir errores.
Enriquecimiento: ampliar los datos con nueva información o contexto.
Validación: garantizar que los datos cumplen determinados estándares de calidad.
Publicación: poner los datos a disposición para su uso.
La limpieza de datos es un subconjunto del procesamiento de datos. Se centra específicamente en corregir errores para garantizar la precisión y la coherencia de los datos. Esto incluye:
Eliminación de duplicados: eliminar entradas repetidas.
Corrección de errores estructurales: corregir datos desalineados o formatos de datos incorrectos.
Tratamiento de datos faltantes: completar o decidir cómo tratar los valores nulos o faltantes.
Filtrado de valores atípicos: identificar y resolver anomalías en los datos.
El análisis sintáctico de datos es un proceso técnico que suele preceder a la limpieza de datos.
Se lleva a cabo para convertir estructuralmente los datos de un formato a otro, y hacer que los datos sean legibles para diferentes programas o que puedan procesarse de una forma concreta. Implica:
Interpretación: analizar una cadena de datos y desglosarla en componentes que sean más fáciles de entender y utilizar.
Conversión: cambiar los datos de un formato a otro, por ejemplo, de JSON a CSV.
Extracción: extraer datos específicos de un conjunto de datos más amplio basándose en determinados patrones o símbolos.
En resumen, el «data wrangling» es el proceso global de preparación de datos para su análisis, que incluye la limpieza de datos (centrada en la corrección de errores) y el análisis sintáctico de datos (centrado en la conversión de formatos). Cada uno de ellos desempeña un papel distinto en el proceso que lleva de los datos brutos a los conocimientos.
El wrangling de datos puede resultar complejo y llevar mucho tiempo.
Las organizaciones pueden enfrentarse a retos habituales como:
Calidad de los datos. Los datos brutos suelen contener errores, incoherencias y valores que faltan, lo que puede afectar a la precisión de los conocimientos prácticos que se derivan de los datos.
Solución: Implementar técnicas de limpieza de datos para identificar y corregir errores, estandarizar valores y completar los datos que faltan.
Integración de datos. Los datos brutos pueden proceder de múltiples fuentes, cada una con su propio formato y estructura, lo que dificulta su combinación en un conjunto de datos coherente.
Solución: Utilizar herramientas de transformación de datos para mapear y fusionar datos de diferentes fuentes en un único formato unificado.
Volumen de datos. El enorme volumen de datos brutos puede resultar abrumador, especialmente para las organizaciones que carecen de los recursos y la infraestructura necesarios para gestionar grandes conjuntos de datos.
Solución: Aprovecha las plataformas basadas en la nube y las tecnologías de computación distribuida para almacenar y procesar grandes volúmenes de datos de forma eficiente.
Complejidad de los datos. Los datos brutos pueden ser complejos y no estructurados, lo que requiere conocimientos y habilidades especializados para extraer información significativa.
Solución: Emplear herramientas y técnicas de tratamiento de datos, como algoritmos de aprendizaje automático y procesamiento del lenguaje natural, para analizar y extraer conclusiones a partir de datos complejos.
Al abordar estos retos e implementar prácticas eficaces de tratamiento de datos, las organizaciones pueden aprovechar todo el potencial de sus datos sin procesar y obtener información útil para impulsar el éxito empresarial.
La preparación de datos es un proceso complejo que implica varios pasos clave que garantizan la disponibilidad de datos de alta calidad para tomar decisiones empresariales precisas.
Esto implica identificar y recopilar fuentes de datos dispares que sean relevantes para las decisiones empresariales en cuestión.
La fase de identificación es un paso fundamental en el proceso de análisis, ya que sienta las bases para todo el proceso.
El siguiente paso consiste en estructurar los datos en un formato estándar que permita analizarlos fácilmente.
Esto implica convertir los formatos de archivo no estándar en un formato compatible para los analistas.
El proceso de estructuración también puede implicar la organización de fuentes de datos dispares en un único conjunto de datos.
La limpieza, un paso fundamental en el tratamiento de datos, consiste en identificar y corregir errores como valores duplicados, valores incompletos y errores estructurales.
El proceso de limpieza también incluye la estandarización de valores y la corrección de errores causados por fallos humanos o resultados no válidos.
Tras la limpieza, los datos se enriquecen con información adicional.
Esto implica añadir fuentes de datos o estructuras de datos complejas al conjunto de datos para potenciar su valor a la hora de tomar decisiones empresariales.
El proceso de enriquecimiento también puede incluir la minería de datos y el procesamiento de datos para extraer información adicional de los mismos.
Se aplican reglas de validación a los datos para garantizar que sean de alta calidad y cumplan con las normas y estándares empresariales.
El proceso de validación también incluye la comprobación de la exactitud de los campos y la corrección de cualquier error.
El paso final del proceso de preparación de datos consiste en publicar los datos en un formato utilizable para los equipos de análisis y los analistas de negocio.
Este paso implica la creación de informes empresariales y modelos analíticos que puedan utilizarse para tomar decisiones empresariales precisas.
El proceso también puede incluir procesos automatizados o herramientas manuales de preparación de datos para garantizar que los datos tengan el formato adecuado para los analistas.
Todo el proceso de preparación de datos requiere una combinación de habilidades analíticas, análisis exploratorio y métodos precisos para garantizar que los datos sean de la máxima calidad y precisión.
Siguiendo estos pasos, las organizaciones pueden asegurarse de que están tomando decisiones empresariales acertadas basadas en datos de alta calidad.
Las herramientas de procesamiento de datos son necesarias para garantizar la disponibilidad de datos de alta calidad que permitan tomar decisiones empresariales precisas. A continuación se enumeran algunas herramientas habituales utilizadas en el procesamiento de datos:
Las hojas de cálculo, una de las herramientas más básicas y utilizadas para el procesamiento de datos, son ideales para conjuntos de datos pequeños y tareas sencillas de limpieza de datos, como eliminar valores duplicados y corregir errores estructurales.
Excel y Google Sheets son dos programas de hojas de cálculo muy populares que ofrecen una amplia gama de funciones para el procesamiento de datos.
Las herramientas de inteligencia empresarial se utilizan para analizar y visualizar conjuntos de datos complejos.
Permiten a los usuarios empresariales crear paneles interactivos e informes que pueden utilizarse para tomar decisiones empresariales fundamentadas.
Tableau y Qlik son herramientas de inteligencia empresarial que ofrecen una amplia gama de funciones para el procesamiento de datos.
Las plataformas en la nube se utilizan para almacenar y procesar grandes conjuntos de datos y ofrecen una amplia gama de servicios para el tratamiento de datos, como el almacenamiento, el procesamiento y el aprendizaje automático.
Google Cloud, Microsoft Azure y Amazon Web Services son tres plataformas en la nube muy populares que ofrecen estas funciones.
Los servicios de datos, que se utilizan para automatizar el proceso de preparación de datos, ofrecen limpieza, transformación e integración de datos.
Talend, Paxata y Alteryx son tres servicios de datos muy populares.
A continuación te ofrecemos algunos consejos para garantizar resultados de alta calidad en el procesamiento de datos:
Conoce la estructura y el formato de tus datos, así como las reglas y requisitos empresariales que los rigen.
Comprender los datos es un paso fundamental en la fase de preparación del proceso de análisis y garantiza que puedas tomar decisiones fundamentadas basadas en datos precisos y fiables.
Como se ha mencionado anteriormente, las herramientas de preparación de datos abarcan desde herramientas manuales hasta procesos automatizados y algoritmos de aprendizaje automático.
La herramienta adecuada dependerá de la complejidad de tus conjuntos de datos y de los requisitos específicos de tu proceso de análisis.
Limpia y valida tus datos para asegurarte de que no contengan errores, valores duplicados ni valores incompletos.
Los datos de calidad deben tener el formato correcto y cumplir con la precisión de los campos y las reglas de validación necesarias para tomar decisiones empresariales acertadas.
Trabajar en estrecha colaboración con analistas de negocio, equipos de marketing y equipos de análisis garantiza que tus datos estén alineados con las metas y los objetivos empresariales de tu organización.
La colaboración también garantiza que tus datos se utilicen de forma eficaz y que se obtengan de ellos información valiosa.
El objetivo del procesamiento de datos es limpiar, estructurar y enriquecer los datos de tal forma que se conviertan en un activo valioso para tomar decisiones fundamentadas e impulsar iniciativas estratégicas.
El procesamiento de datos puede adaptarse a los tipos específicos de datos y a los retos particulares que estos plantean, tal y como se muestra en los siguientes sectores:
En el sector bancario, el procesamiento de datos puede implicar:
Datos de transacciones: Agregar y organizar registros de transacciones procedentes de diversos sistemas para detectar actividades fraudulentas o personalizar la experiencia de los clientes.
Datos de clientes: Integrar datos de diferentes canales bancarios (online, móvil, en sucursal) para crear una visión única del cliente que permita mejorar el servicio y el marketing.
Datos normativos: garantizar el cumplimiento de la normativa financiera mediante la estandarización y validación de los datos según los requisitos normativos.
En el sector sanitario, el procesamiento de datos puede incluir:
Historiales de pacientes: Consolidar la información de los pacientes procedente de diversos sistemas de historiales médicos electrónicos (HME) para mejorar la coordinación de la atención y los resultados de los pacientes.
Datos de ensayos clínicos: Combinar datos de diferentes fases y fuentes de ensayos clínicos para analizar la eficacia y la seguridad de nuevos tratamientos.
Datos genómicos: Estructurar y depurar grandes cantidades de datos genómicos para facilitar la medicina personalizada y la investigación genética.
En el sector de los seguros, el «data wrangling» se utiliza para:
Datos de siniestros: Armonizar los datos procedentes de las reclamaciones presentadas, los informes de los peritos y fuentes de terceros para agilizar la tramitación de los siniestros y detectar el fraude.
Datos de los asegurados: Fusionar información procedente de diversos sistemas de gestión de pólizas para obtener una visión unificada de los asegurados, la evaluación de riesgos y la atención al cliente.
Datos de riesgo: Agregar fuentes de datos internas y externas para evaluar el riesgo con mayor precisión y fijar las primas en consecuencia.
En el sector manufacturero, el «data wrangling» puede implicar:
Datos de la cadena de suministro: Integrar datos procedentes de diversos puntos de la cadena de suministro para optimizar los niveles de inventario y predecir las necesidades de mantenimiento.
Datos de sensores: Procesar y organizar datos procedentes de dispositivos IoT y sensores en la planta de producción para mejorar la eficiencia operativa y la calidad del producto.
Datos de control de calidad: Analizar datos de los controles de calidad para identificar patrones en los defectos y servir de base para la mejora de los procesos.
En el sector público, el procesamiento de datos podría incluir:
Datos censales: Combinar información demográfica procedente de diversas encuestas y censos para fundamentar las decisiones políticas y la asignación de recursos.
Registros públicos: Estandarización de datos procedentes de diferentes bases de datos de registros públicos con fines de investigación, transparencia y gobernanza.
Datos de servicios sociales: Agregación de datos de múltiples programas de servicios sociales para comprender mejor las necesidades de la comunidad y el impacto de los servicios prestados.
Un procesamiento de datos deficiente puede dar lugar a análisis inexactos, decisiones empresariales erróneas y operaciones ineficientes.
Puede suponer un importante desperdicio de tiempo y recursos, ya que los equipos pueden verse obligados a volver a procesar los datos.
Además, puede acarrear riesgos de cumplimiento normativo si los datos erróneos incumplen las normas reguladoras.
La dificultad del procesamiento de datos depende de la complejidad de los conjuntos de datos y de las habilidades de las personas implicadas.
Puede resultar complicado debido a la variedad de formatos de datos, al volumen y a la necesidad de prestar atención a los detalles.
Sin embargo, con las herramientas y los conocimientos adecuados, se puede gestionar de forma eficaz.
El «data wrangling» es un subconjunto de la preparación de datos.
Mientras que la preparación de datos abarca todo el proceso de dejar los datos listos para su análisis —incluidas la recopilación, la integración y la limpieza—, el «data wrangling» se refiere específicamente al proceso de transformar y asignar datos sin procesar a un formato más utilizable.
El «data wrangling» incluye la transformación de datos como uno de sus pasos.
La transformación de datos es el proceso de convertir datos de un formato o estructura a otro.
El «data wrangling» es más amplio e incluye pasos adicionales, como la limpieza, la validación y la estructuración de los datos.
El procesamiento de datos es el proceso transformador que convierte los datos brutos y no estructurados en un formato refinado y estructurado, listo para un análisis detallado y la toma de decisiones estratégicas.
Esta guía ha abordado los aspectos esenciales del procesamiento de datos, desde su definición hasta los pasos, herramientas y metodologías más detallados que garantizan su ejecución satisfactoria.
Con un conocimiento sólido del procesamiento de datos, las organizaciones están mejor posicionadas para aprovechar todo el potencial de sus datos, lo que fomenta la toma de decisiones fundamentadas y les proporciona una ventaja competitiva en sus respectivos sectores.
Con los conocimientos adquiridos en esta guía, tú también puedes mejorar las prácticas de gestión de datos de tu organización.
Empieza por evaluar tus procedimientos actuales de gestión de datos, identificando oportunidades de mejora.
Dota a tu equipo de las herramientas adecuadas para garantizar que tus datos no solo estén limpios y organizados, sino también preparados para tareas analíticas.
La calidad de tus datos es un factor determinante directo de la precisión de tu toma de decisiones, así que no lo pospongas. Perfecciona ahora tus habilidades en el tratamiento de datos y transforma tus datos en un poderoso activo para tu negocio.
