Preprocesamiento: limpiar los datos antes de confiar en ellos

El análisis de datos suele imaginarse como la etapa más sofisticada de la digitalización industrial: algoritmos, modelos predictivos, inteligencia artificial. Sin embargo, hay un paso previo que determina si todo ese esfuerzo tendrá sentido o no: el preprocesamiento.

En la práctica, los datos no llegan nunca “limpios”. Sensores que fallan, registros duplicados, valores faltantes, errores de carga manual o simples inconsistencias generan un ruido que puede distorsionar cualquier análisis. Una base de datos con estas imperfecciones es como un laboratorio contaminado: por más refinado que sea el experimento, los resultados no serán confiables.

De ahí surge la máxima “garbage in, garbage out”: si lo que entra es basura, lo que sale también lo será. El preprocesamiento consiste justamente en detectar y corregir esas imperfecciones. Puede implicar eliminar registros redundantes, interpolar valores faltantes, estandarizar unidades de medida o filtrar lecturas claramente anómalas.

Aunque parezca un trabajo poco glamoroso, su impacto es enorme. Un modelo de mantenimiento predictivo entrenado con datos ruidosos dará falsos positivos o no detectará fallas reales. Un análisis de calidad basado en registros incompletos puede inducir a cambiar un proceso que, en realidad, no tenía problemas. En cambio, cuando los datos están depurados, cada conclusión gana solidez y confianza.

Un ejemplo claro ocurre en la industria energética. Los sensores de redes eléctricas registran voltajes y consumos en intervalos cortos de tiempo. Si un corte de comunicación genera “huecos” en las series de datos y no se corrigen, el análisis puede interpretar esas ausencias como caídas en el suministro. El preprocesamiento permite distinguir entre un fallo de transmisión y un evento real, evitando decisiones equivocadas.

Además de limpiar, el preprocesamiento puede enriquecer la información. Al derivar nuevas variables a partir de las existentes, se facilita la detección de patrones más complejos. Por ejemplo, transformar lecturas de temperatura y humedad en un índice combinado que prediga riesgos de corrosión en equipos.

Lo fundamental es entender que este paso no es opcional. Sin preprocesamiento, los datos son como un idioma mal escrito: se entiende a medias y genera confusiones. Con preprocesamiento, se convierten en un lenguaje claro que los sistemas analíticos pueden interpretar con precisión.

La confianza en las conclusiones de la analítica avanzada depende, en última instancia, de la calidad de los datos de entrada. Por eso, invertir tiempo y recursos en limpiar y preparar los datos es asegurar que las decisiones posteriores estén respaldadas por información sólida y no por espejismos estadísticos.