Tecnologías como Hadoop, la mayor capacidad de computo y el abaratamiento del almacenamiento ha derivado en el uso de una cantidad de datos mayor que nunca. No obstante, esto solo ha aumentado la necesidad de combinar datos en diferentes formatos y de diferentes orígenes, así como de transformar datos en bruto, de modo que se puedan usar en la modelización predictiva.
 
Debido a los nuevos tipos de datos que provienen de dispositivos conectados, de sensores o los registros web de interacciones on line, la fase de preparación de datos plantea aún más retos.
 
Una de las mayores preocupaciones de los científicos de datos es, por una parte, disponer de datos de calidad que aseguren que sus informes sean consistentes y precisos, y por otra, el tiempo empleado en preparar los datos que en muchos casos puede alcanzar el 80% del tiempo esperado para un análisis, dependiendo mucho además, del departamento de TI para obtener esta información esencial. 

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