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Glosario / Guía para elegir e implementar

Preparación de datos

La preparación de datos (data wrangling) es el acondicionamiento manual y puntual de un conjunto de datos para un análisis concreto: reestructurar exportaciones, unir fuentes, interpretar fechas, tratar valores faltantes y derivar campos.

Se diferencia de la transformación gobernada en pipeline, que está diseñada, probada y es repetible.

Describe la realidad del analista ante preguntas puntuales como '¿qué campaña generó este pipeline?': la mayor parte del esfuerzo va en la preparación, no en el análisis.

Ejemplo práctico

Ejemplo: para comparar el pipeline de LinkedIn y el de webinars, un analista prepara tres exportaciones con formatos de fecha y convenciones de nombres distintos hasta obtener una tabla clave por ID de oportunidad, y hace la comparación en una tarde.

Qué evaluar antes de invertir

  • ¿La herramienta une fuentes con claves imperfectas (coincidencia difusa de nombres, correos o etiquetas UTM) y no solo exactas?
  • ¿Quedan registrados los pasos para poder repetir la misma preparación el próximo trimestre sin empezar de cero?
  • ¿Gestiona los formatos que produce tu stack real (plataformas de anuncios, webinars, informes del CRM) sin mucha programación?

Limitaciones y decisiones

Es un trabajo manual que depende del analista, difícil de auditar y variable entre ejecuciones.

Si la misma pregunta se repite cada mes, convierte la lógica en un pipeline gobernado en lugar de repetir la preparación cada vez.

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