Preprocesamiento de datos: pasos, técnicas y su influencia en IA y ML
En un entorno donde los datos son la base para decisiones estratégicas y desarrollo de modelos de Machine Learning, el preprocesamiento de datos se vuelve un paso clave. Tal como un chef no puede cocinar sin preparar sus ingredientes, los equipos de datos no pueden generar valor si no limpian, estructuran y transforman la información desde el origen.
Pero el preprocesamiento no se trata solo de "limpiar" datos. Se trata de hacerlos utilizables, confiables y gobernables. Y ahí es donde muchas organizaciones fallan: porque su infraestructura no está preparada para escalar procesos complejos de calidad y transformación de datos.
Las actividades de preparación de datos representan el 80 % del tiempo de los analistas, dejando solo el 20 % para el análisis. —Peter Aiken, presidente de DAMA.
En este blog, exploramos qué es el preprocesamiento de datos, sus etapas clave, mejores prácticas, técnicas y cómo Arkon Data Platform permite acelerar este proceso en entornos empresariales con datos complejos como Oracle Cloud ERP, HCM, SCM, entre otros.
¿Qué es el preprocesamiento de datos?
El preprocesamiento es el proceso que prepara los datos crudos para su análisis y modelado. Involucra desde la limpieza hasta la integración y transformación. Es el paso necesario para asegurar que los datos sean útiles, coherentes y de calidad antes de entrar en cualquier pipeline de analítica o Machine Learning.
Sin preprocesamiento, cualquier modelo o dashboard se apoya sobre una base inestable.
Pasos clave del preprocesamiento de datos
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Recolección de datos: integración desde múltiples fuentes.
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Limpieza: manejo de valores nulos, duplicados, outliers, errores.
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Transformación: escalado, normalización, codificación.
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Reducción de datos: selección de variables, PCA.
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Integración: unificación de datos estructurados y no estructurados.
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Discretización: segmentación de variables continuas para modelos específicos.
Limpieza vs. preprocesamiento de datos
La limpieza es solo una parte del preprocesamiento. Mientras que la limpieza se enfoca en corrección de errores, el preprocesamiento agrega pasos como integración, transformación y preparación específica para modelos de Machine Learning. Ambas son necesarias, pero no intercambiables.
Técnicas comunes de preprocesamiento
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Estandarización y normalización
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Imputación de datos faltantes
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Codificación de variables categóricas
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Transformaciones logarítmicas y Box-Cox
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Selección de variables y reducción de dimensionalidad
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Manejo de outliers (IQR, Z-score)
Buenas prácticas
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Documentar cada paso
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Usar herramientas con capacidades de trazabilidad
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Colaborar entre data engineers, científicos de datos y negocio
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Evaluar el impacto del preprocesamiento en el rendimiento del modelo
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Priorizar calidad sobre volumen
El papel de Arkon Data Platform en el preprocesamiento
La mayoría de las plataformas de datos exigen que limpies y transformes los datos después de moverlos. Con Arkon Data Platform, los datos complejos, como los de Oracle Cloud, pueden:
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Ingresar a tus pipelines ya estructurados
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Integrarse directamente con herramientas como Databricks y su Unity Catalog, habilitando control de acceso, trazabilidad, linaje y calidad desde el primer paso
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Ser utilizados por modelos de Machine Learning y analítica avanzada sin procesos de ETL manuales
Conclusión
El preprocesamiento es más que una etapa técnica: es el cimiento de cualquier estrategia de analítica, IA o automatización. Si los datos no están preparados desde su origen, los errores se multiplican y los modelos fallan.
Arkon Data Platform te permite resolver ese problema desde la raíz:
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Automatiza la integración de fuentes complejas como ERP, HCM, SCM
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Preserva estructura y gobierno desde el primer pipeline
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Integra con plataformas modernas como Databricks, Azure y Snowflake, habilitando analítica, IA y cumplimiento normativo con datos listos desde el día uno
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Preguntas frecuentes sobre preprocesamiento de datos
1. ¿Cuál es el verdadero costo de no preprocesar los datos correctamente?
Más allá de errores en los modelos, los datos mal preprocesados pueden generar decisiones equivocadas, sanciones regulatorias, pérdida de confianza y aumento en el costo operativo por retrabajo o mantenimientos correctivos.
2. ¿Cuándo conviene automatizar el preprocesamiento de datos y cuándo no?
La automatización es recomendable cuando se manejan pipelines repetitivos, fuentes estables o escalabilidad empresarial. Sin embargo, en exploraciones ad hoc o datasets muy experimentales, puede ser más útil mantener un enfoque manual y flexible.
3. ¿Cómo afecta el preprocesamiento a los modelos de IA y machine learning?
El preprocesamiento define el éxito del modelo. Afecta desde la precisión hasta la velocidad de entrenamiento. Modelos entrenados con datos mal preparados tienden a sobreajustarse, fallar en producción o producir resultados poco interpretables.
4. ¿Qué errores comunes se cometen al preprocesar datos complejos como los de un ERP o HCM?
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Romper la semántica del dato con procesos de ETL no gobernados
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Eliminar relaciones jerárquicas o campos clave por falta de conocimiento funcional
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Preprocesar solo una vista parcial del sistema, dejando fuera datos relevantes para el negocio
5. ¿Cómo acelera una plataforma como Arkon Data Platform el preprocesamiento en entornos reales?
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Evita pipelines rotos gracias a su integración estructurada con Oracle Cloud y otros
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Permite aplicar reglas de calidad y linaje desde el origen
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Habilita el uso inmediato de herramientas como Unity Catalog para gobernanza en Databricks sin duplicar esfuerzos