¿Qué es el Data Wrangling?

El procesamiento de datos se ha vuelto imprescindible para analizarlos y poder entrenar sistemas de Inteligencia Artificial para que actúen de forma autónoma.

Muchos conjuntos reales llegan incompletos, desordenados o en formatos incompatibles, por eso conviene saber qué es el Data Wrangling, qué aporta y cómo transformar los datos para cumplir un objetivo concreto.

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¿Qué es el Data Wrangling?

El Data Wrangling o Data Munging es el proceso de limpiar, estructurar y enriquecer datos sin procesar para convertirlos en información utilizable en ciencia de datos o Machine Learning (ML). Incluye corregir errores, tratar valores ausentes, unificar formatos y combinar fuentes. Su meta, por tanto, es la depuración o preparación de datos para análisis, visualización y aprendizaje automático, sea cual sea el propósito posterior.

Fuente: IBM

¿Y qué es el análisis de datos? Consiste en inspeccionar y transformar la información para descubrir patrones, responder preguntas y tomar mejores decisiones. Este análisis y visualización de datos permite representar los resultados en gráficos o paneles, lo que hace que resulten mucho más sencillos de comprender y comunicar.

Cuando el wrangling deja tipos coherentes, nombres consistentes y valores faltantes controlados, el análisis estadístico de datos se agiliza de forma mucho más fiable y las visualizaciones muestran tendencias reales en vez de ruido.

Además, a los modelos de IA les beneficia recibir datos bien formateados porque reducen errores de entrenamiento, mejoran la calidad de las características y facilitan la detección de posibles sesgos, mejorando la interpretabilidad de los resultados finales y facilitando un manejo de datos mucho más beneficioso. Analices los ejemplos de análisis de datos que analices, comprobarás que los resultados siempre son mejores si la información se ha presentado en el formato apropiado.

¿Por qué es importante el Data Wrangling?

Los datos suelen llegar desde hojas de cálculo, APIs, sensores o textos, y suelen contener duplicados, valores nulos, campos mal tipados o categorías escritas de varias formas, y en este sentido el Data Wrangling mejora la calidad porque depura, normaliza y valida, lo que permite que las conclusiones no dependan de errores. Además, acelera el trabajo porque facilita la repetición de análisis y la comparación de periodos o fuentes.

En muchos proyectos se apoya en pasos como el descubrimiento, la limpieza, la transformación de datos y la validación.

Y en este contexto, ¿qué es ETL? Se trata de un acrónimo formado por las siglas de Extract, Transform, Load. El principal beneficio del ETL para bases de datos es que permite extraer datos de sistemas origen, transformarlos y cargarlos en un destino, como un data warehouse. Es decir, el wrangling y el ETL se complementan, ya que el primero suele ser más exploratorio y flexible, y el segundo más automatizado y orientado a integración.

Fuente: AWS

Data Wrangling vs Data Cleaning: ¿son lo mismo?

El Data Cleaning es la práctica de detectar y corregir errores, incoherencias y valores ausentes para que un dataset sea fiable. Sin embargo, aunque esta limpieza de datos suele formar parte del trabajo previo al análisis, no equivale al Data Wrangling, y la mejor forma de comprender por qué es conocer las principales diferencias entre ambos procesos.

• El Data Cleaning busca precisión y consistencia, mientras que el wrangling adapta la estructura para el análisis estadístico y de IA incluso cuando los datos son correctos.
• La limpieza de datos trata nulos, duplicados y errores. Por su parte, el proceso de transformación de datos combina fuentes, agrega, reordena columnas entre tablas distintas y permite crear nuevas variables.
• El Data Cleaning reduce el ruido y las anomalías. En cambio, el Data Wrangling optimiza la usabilidad del dataset para un caso de uso concreto.
• La limpieza mejora la calidad de un mismo conjunto, pero el wrangling produce una versión modelable, con formatos y relaciones homogéneas.
• El Data Cleaning puede repetirse en varias etapas, mientras que el Data Wrangling engloba esa limpieza dentro de un flujo más amplio de preparación.

Principales etapas del Data Wrangling

La preparación de datos para el manejo de una base de datos no es un único paso, sino que se trata de un proceso iterativo que busca afinar la información hasta que resulte útil para diferentes tipos de análisis de datos, visualización o IA.

Por eso es importante que tengas claro cuáles son las principales fases del Data Wrangling.

1. Explorar qué fuentes tienes, cómo vienen los campos y qué problemas existen, perfilando comprender distribuciones y calidad antes de transformar.
2. Organizar y dar forma renombrando columnas, convirtiendo tipos, pivotando o normalizando tablas. El objetivo es elaborar un esquema que encaje con el modelo analítico para evitar ambigüedades.
3. Corregir inconsistencias, duplicados, outliers y valores imposibles. Tienes que decidir cómo imputar nulos o excluir registros, buscando que el dataset sea preciso sin perder información valiosa, con criterios bien documentados.
4. Añadir contexto integrando otras tablas, calculando métricas o generando nuevas variables. También puedes incorporar datos externos si vuelves a estructurar y limpiar después.
5. Comprobar reglas y límites: rangos, formatos, integridad referencial y coherencia entre campos. La validación reduce sorpresas en producción y da confianza a analistas y modelos.
6. Publicar el resultado para consumo, documentando pasos, linaje y metadatos, guardándolo todo en un repositorio y conectándolo a herramientas de BI o entrenamiento.

Fuente: alteryx.com

Herramientas más utilizadas para Data Wrangling

Para elegir la herramienta de data Wrangling más adecuada en cada caso depende de aspectos como el volumen de datos, el nivel técnico o la necesidad de trabajar con flujos visuales o código. Por eso hemos elaborado un breve listado con algunas de las mejores opciones de software en la actualidad.

• Pandas (Python): Ofrece estructuras tipo DataFrame y funciones para manipular, filtrar, unir y tratar nulos rápidamente en tareas de preparación.
• Apache Spark: Escala el wrangling a grandes volúmenes, transformando DataFrames distribuidos y ejecutando pipelines en clúster de producción.
• OpenRefine: Herramienta Open Source que permite limpiar, transformar formatos y extender con servicios externos sin programar.
• Power Query (Excel/Power BI): Facilita transformar: cambiar tipos, renombrar, pivotar y perfilar columnas gracias a su intuitiva interfaz paso a paso.
• Tableau Prep: Combina y limpia datos con flujos visuales, ayudando a dar forma al dataset antes de analizar en Tableau.
• Alteryx Designer: Aporta preparación low-code, limpieza, blending y enriquecimiento con conectores, lo que resulta perfecto para equipos de negocio.
• AWS Glue DataBrew: Es visual y sin código, y ofrece cientos de transformaciones para normalizar datos rumbo a analítica o ML.

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Referencias bibliográficas:

McGrath, A., & Jonker, A. (2025, noviembre 28). ¿Qué es el data wrangling? Ibm.com. https://www.ibm.com/es-es/think/topics/data-wrangling

The difference between data wrangling and data cleaning. (2022, enero 14). Enterprise Big Data Framework; Enterprise Big Data Framework Alliance. https://www.bigdataframework.org/knowledge/the-difference-between-data-wrangling-and-data-cleaning/

(S/f-a). Alteryx.com. , de https://www.alteryx.com/es/glossary/data-wrangling

(S/f-b). Amazon.com. , de https://aws.amazon.com/es/what-is/etl/