25 transformaciones. Sin escribir una sola línea de código.

Desde eliminar duplicados hasta detectar outliers y ofuscar datos sensibles — todo visual, todo configurable, con trazabilidad completa de cada transformación de datos aplicada.

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transformaciones
8
categorías
2
trans. especiales
100%
sin código
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Todas las transformaciones de datos disponibles en la plataforma

Mostrando 24 de 24 transformaciones

T-01 Estructura01

Eliminar columnas vacías

Detecta y elimina automáticamente columnas donde el 100% de los valores son nulos o vacíos.

Todas
Automática
Antes
NombreCiudadRegión ✗
Después
NombreCiudad
T-02 Estructura02

Eliminar filas vacías

Elimina filas donde todas las celdas están vacías. Sin configuración — siempre activa.

Todas
Automática
Antes
fila 1: datosfila 2: vacíafila 3: datos
Después
fila 1: datosfila 3: datos
T-03 Texto03

Tratar valores nulos

Define qué hacer con las celdas vacías: eliminar la fila, reemplazar con valor fijo, media, moda o interpolación.

Todas
Configurable
Antes
Juan(vacío)María(vacío)
Después
JuanN/AMaríaN/A
T-04 Duplicados04

Detectar y resolver duplicados

Selecciona las columnas clave de unicidad. El sistema detecta grupos de duplicados y aplica la estrategia elegida.

Todas
Configurable
Antes
Ana GarcíaAna GarcíaLuis Pérez
Después
Ana GarcíaLuis Pérez
T-05 Texto05

Normalizar mayúsculas

Convierte texto a MAYÚSCULAS, minúsculas, Título o Oración. Preview inmediato en la tabla.

TextoEmail
Configurable
Antes
bogotáMEDELLÍNcali
Después
BogotáMedellínCali
T-06 Texto06

Limpiar espacios en blanco

Elimina espacios al inicio y al final, y colapsa múltiples espacios internos en uno solo.

TextoEmailTeléfono
Configurable
Antes
Juan María
Después
JuanMaría
T-07 Texto07

Normalizar tildes

Convierte "Bogotá" en "Bogota", "niño" en "nino". Útil para unificar antes de comparar o deduplicar.

Texto
Configurable
Antes
Bogotániñocafé
Después
Bogotaninocafe
T-08 Texto08

Buscar y reemplazar

Define hasta 50 reglas de reemplazo por columna: coincidencia exacta, contiene, o expresión regular.

TextoEmail
Configurable
Antes
N/An/aNULL
Después
T-09 Texto09

Extraer subcadena / regex

Extrae una parte del texto por posición o patrón regex. Resultado en columna nueva o reemplazando la original.

Texto
Configurable
Antes
ana@empresa.comj@demo.co
Después
empresa.comdemo.co
T-10 Fechas10

Normalizar formato de fecha

El sistema detecta el formato origen. Tú eliges el destino: ISO 8601, DD/MM/YYYY, MM/DD/YYYY y más.

FechaFechaHora
Configurable
Antes
15/03/20242024.03.15Mar 15
Después
2024-03-152024-03-152024-03-15
T-11 Fechas11

Extraer componentes de fecha

Crea columnas nuevas con año, mes, día, día de semana, trimestre o semana del año.

FechaFechaHora
Configurable
Entrada
2024-03-15
Salida
Año: 2024Mes: 03Día: 15
T-12 Fechas12

Diferencia entre fechas

Calcula la diferencia entre dos columnas de fecha en días, meses, años o semanas.

FechaFechaHora
Configurable
Fechas
2024-01-012024-03-15
Diferencia
74 días
T-13 Números13

Normalizar separadores numéricos

Convierte "1.500,00" a "1500.00". Detecta y unifica separadores de miles y decimales automáticamente.

EnteroDecimalMoneda
Configurable
Antes
1.500,002.300,50
Después
1500.002300.50
T-14 Números14

Eliminar símbolos de moneda

Limpia "$1.500 COP", "€200", "USD 50" y deja solo el número limpio listo para cálculos.

MonedaTexto numérico
Configurable
Antes
$1.500 COP€200USD 50
Después
150020050
T-15 Números15

Redondear decimales

Define los decimales de precisión por columna. Opciones: 0, 1, 2, 3 o 4 decimales.

DecimalMoneda
Configurable
Antes
3.141592.71828
Después
3.142.72
T-16 Números16

Columna calculada

Crea una nueva columna con una fórmula simple entre columnas numéricas: suma, resta, multiplicación, división.

EnteroDecimalMoneda
Configurable
Columnas
Precio: 100Cant: 5
Nueva col.
Total: 500
T-20 Split20

Split por delimitador

Divide una columna en varias usando el separador que elijas: coma, punto y coma, pipe, espacio u otro.

Texto
Configurable
Valor
Bogotá,Colombia,2024
Columnas
BogotáColombia2024
T-21 Split21

Split nombre completo

Separa "Ana María López Rodríguez" en columnas Nombre, Apellido1 y Apellido2 de forma inteligente.

Texto
Configurable
Nombre
Ana María López Rodríguez
Columnas
Ana MaríaLópezRodríguez
T-22 Split22

Split dirección

Divide una dirección completa en calle, número, ciudad, departamento y país como columnas separadas.

Texto
Configurable
Dirección
Cra 7 #45-20, Bogotá
Columnas
Cra 7 #45-20Bogotá
T-23 Validación23

Validar emails

Verifica que cada valor tenga formato de email válido. Marca los inválidos o los mueve a columna de errores.

EmailTexto
Configurable
Antes
ana@co.comjuan@pedro.g
Después
✓ válido✗ inválido✗ inválido
T-24 Validación24

Validar teléfonos

Valida formato de teléfonos para LATAM. Normaliza a formato internacional +57, +52, +54, +51.

TeléfonoTexto
Configurable
Antes
3001234567300 123 4567
Después
+573001234567+573001234567
T-25 Validación25

Detectar outliers

Detecta valores estadísticamente atípicos usando desviación estándar (3σ), IQR o rango manual definido.

EnteroDecimalMoneda
Configurable
Antes
100102850101
Después
normalnormal⚠ outliernormal
✦ Transformaciones Especiales
T-FUZZY Especial
✦ Avanzado

Fuzzy Match — Coincidencia aproximada

Detecta y agrupa variantes ortográficas del mismo valor. Usa distancia de Levenshtein para encontrar similitudes entre textos — "Bogotá", "Bogota", "BOGOTA" y "bogotà" se vuelven un solo valor canónico.

Antes
BogotáBogotaBOGOTAbogotà
Después
BogotáBogotáBogotáBogotá
Umbral 88%
Texto
ConfigurableDistancia Levenshtein
T-OFUS Especial
✦ Avanzado

Ofuscamiento y enmascaramiento

Protege datos sensibles antes de compartir el archivo: enmascara emails, cédulas, teléfonos y nombres con patrones configurables. Ideal para entornos de prueba o reportes externos.

Email
ana.lopez@empresa.com
a**.l*****@e******.com
Cédula
1020304050
102****050
Nombre
Ana López
A** L****
Personalizado
N primeros / N últimos
configurable
TextoEmailTeléfono
ConfigurableCompatible con GDPR

Sin resultados para

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Antes y después

Ver las transformaciones en acción

Tres ejemplos reales, mini-datasets, resultado inmediato.

1
Fuzzy Match
2
Ofuscamiento
3
Pipeline

Fuzzy Match: 6 variantes → 1 valor canónico

Datos sin limpiar
Ciudad (antes)
Bogotá
bogota
BOGOTÁ
Bogotà
bogotá
Bogota
Fuzzy Match 88%

Ofuscamiento: archivo compartible de forma segura

Datos sensibles expuestos
NombreEmailCédula
Ana Lópezana.lopez@acme.co1020304050
Juan Pérezjperez@retail.mx8877665544
María Ruizm.ruiz@logi.pe5566778899
Ofuscamiento

Pipeline completo: 5 transformaciones en cadena

T-02Eliminar filas vacías
T-05Normalizar mayúsculas
T-06Limpiar espacios
T-04Resolver duplicados
T-10Normalizar fechas
5Transformaciones
3 minConfiguración
Listo
Roadmap

Y esto es solo el comienzo

En las siguientes versiones del producto:

Próximo
v1.5 · GOLD LAYER

Joins y agregaciones

  • Joins visuales entre archivos (INNER, LEFT, RIGHT, FULL OUTER)
  • UNION: apilar archivos con el mismo esquema
  • GROUP BY + SUM/AVG/COUNT para tablas de resumen
En roadmap
v2.0 · INTELIGENCIA

IA al servicio del dato

  • Detección automática de PII con sugerencia de anonimizar
  • Normalización de categorías con IA (mapear variantes al canónico)
  • Imputación avanzada para series de tiempo
Futuro
v3.0 · PLATFORM

Conectado a todo

  • Conectores: PostgreSQL, MySQL, SQL Server
  • Integración con Google Sheets
  • API pública y webhooks para desarrolladores

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