Preprocesamiento: limpiar los datos antes de confiar en ellos
Los datos industriales rara vez llegan listos para usar. Sensores que fallan, registros incompletos, formatos inconsistentes, valores fuera de rango. Antes de aplicar cualquier análisis, es necesario pasar por una etapa fundamental: el preprocesamiento.
El preprocesamiento es el conjunto de técnicas que transforman datos crudos en información limpia y estructurada. Incluye tareas como eliminar duplicados, completar valores faltantes, normalizar escalas, detectar y corregir errores, y convertir formatos para que todo sea compatible.
Esta etapa puede parecer poco glamorosa, pero es crítica. Un modelo de machine learning entrenado con datos sucios producirá resultados poco confiables. Un dashboard alimentado con registros inconsistentes llevará a decisiones equivocadas. La calidad del análisis depende directamente de la calidad del preprocesamiento.
Un ejemplo típico es el manejo de valores faltantes. Si un sensor deja de reportar durante unos minutos, ¿qué se hace con ese hueco? Se puede interpolar a partir de los valores vecinos, se puede descartar ese período o se puede marcar como dato ausente. La elección depende del contexto y del uso que se le dará a la información.
Otro caso común es la normalización. Si un análisis combina datos de temperaturas (en grados) con presiones (en bares) y flujos (en litros por segundo), las escalas son muy diferentes. Sin normalización, algunas variables dominarán el análisis simplemente por tener valores más grandes, distorsionando los resultados.
El preprocesamiento también incluye la detección de outliers. Un valor extremo puede ser un error de medición o una anomalía real. Distinguir entre ambos requiere conocimiento del proceso y criterios claros. Descartar un outlier legítimo puede ocultar un problema; conservar un error puede contaminar el análisis.
En resumen, el preprocesamiento es la base sobre la que se construye cualquier análisis confiable. Invertir tiempo en limpiar y preparar los datos no es un lujo, es una necesidad. Solo con datos de calidad se pueden tomar decisiones de calidad.