Cómo importar tus datos sin cargarte la base: la checklist previa

Importar un CSV parece el paso fácil. Le das a subir archivo, seleccionas las columnas, aceptas, y en diez segundos tienes 3.000 registros dentro.

El problema es que en esos diez segundos también has metido 340 nombres con las tildes convertidas en símbolos raros, cuarenta clientes duplicados con dos escrituras distintas del mismo nombre, y una columna de fechas donde el 3 de abril se ha convertido en el 4 de marzo.

Y eso no se ve el primer día. Se ve tres semanas después, cuando ya has metido datos nuevos encima y separar lo bueno de lo malo cuesta más que haberlo hecho bien desde el principio.

Esta es la checklist que hago siempre antes de subir nada, tanto si el destino es Airtable como cualquier otra herramienta. Diez minutos que ahorran un fin de semana.

¿Cómo importo un CSV sin romper nada?

La regla que resume todo lo demás: el trabajo se hace antes de importar, no después.

Una vez los datos están dentro de la herramienta, corregir en masa es lento y arriesgado. Fuera, en el archivo, con un editor o un script de dos líneas, es trivial.

Así que el orden es: exportar, revisar, limpiar, importar una muestra, comprobar, importar el resto. Nunca exportar e importar del tirón.

Paso 1: mira el archivo en crudo antes que nada

Antes de abrirlo con Excel o con Google Sheets, ábrelo con un editor de texto plano. Cualquiera vale.

Lo que estás buscando en las primeras cinco líneas:

El separador. Se llaman "valores separados por comas" pero medio mundo usa punto y coma, porque en español la coma es el separador decimal. Si tu archivo usa punto y coma y la herramienta espera comas, te va a meter toda la fila en una sola columna.

La codificación. Si ves Mart�n o Martín donde debería poner Martín, tienes un problema de codificación. Lo quieres todo en UTF-8. Si viene de un Excel viejo, probablemente esté en otra cosa.

La cabecera. ¿La primera fila son los nombres de las columnas o ya son datos? Muchas exportaciones meten dos o tres líneas de título antes de la cabecera de verdad. Esas líneas hay que borrarlas.

Las comillas. Si un campo contiene una coma (una dirección, por ejemplo), tiene que ir entre comillas. Si no lo está, esa fila se va a partir mal y todo lo que venga después se desplaza una columna.

Este paso son dos minutos y evita la mitad de los desastres.

Paso 2: las fechas, el enemigo número uno

Aquí es donde se pierde más gente y donde el daño es más silencioso.

En España escribimos día/mes/año. En Estados Unidos escriben mes/día/año. Casi todas las herramientas asumen el formato americano por defecto.

Resultado: el 03/04/2026 (3 de abril) se convierte en 4 de marzo. Y lo peor es que no da error, porque ambas son fechas válidas. Solo fallan las que superan el día 12, que sí revientan o se quedan vacías. Así que te quedas con un archivo donde el 60 por ciento de las fechas están mal y el 40 por ciento están bien, mezcladas, y no hay forma de distinguirlas mirándolas.

La solución es convertir todo a formato internacional antes de importar: año-mes-día, con guiones. 2026-04-03. Ese formato lo entiende todo el mundo igual y no hay ambigüedad posible.

Si el archivo tiene muchas filas, esto lo haces con una fórmula en la hoja o pidiéndoselo a una IA que te reescriba la columna. No lo hagas a mano.

Paso 3: los duplicados, antes de que se multipliquen

Los duplicados en un CSV vienen en tres sabores y solo uno es fácil.

Duplicados exactos. La misma fila repetida. Se quitan con la función de eliminar duplicados de cualquier hoja de cálculo. Fácil.

Duplicados con variación. "Talleres Gómez", "Talleres Gomez", "TALLERES GOMEZ S.L.", "talleres gómez sl". Es el mismo cliente cuatro veces. Ninguna herramienta de eliminar duplicados los va a detectar porque el texto es distinto.

Duplicados por identificador distinto. El mismo cliente con dos correos diferentes. Este solo lo pillas mirando.

Para el segundo tipo, que es el común, la IA va muy bien: le pasas la columna de nombres y le pides que agrupe los que sean la misma entidad. Lo tengo contado con más detalle en limpiar datos duplicados con IA, incluidas las precauciones, porque también agrupa cosas que no debe si le dejas.

Y una advertencia que vale para siempre: revisa las agrupaciones antes de aplicarlas. Fusionar dos clientes que en realidad son distintos es mucho peor que tener un duplicado.

Paso 4: normalizar los campos que van a ser listas

Si vas a importar una columna de estados (Pendiente, Enviado, Pagado) y en el archivo hay quince variantes escritas de cualquier manera, la herramienta te va a crear quince opciones distintas en el desplegable.

Antes de importar, haz una tabla dinámica o un contador de valores únicos de esa columna. Vas a ver cosas como "Pagado", "pagado", "PAGADO", "Pagado ", "Pagada" y "Pgado". Las unificas todas a una sola escritura.

Lo mismo con países, ciudades, categorías y cualquier campo que debería ser una lista cerrada.

El truco del espacio final es de los que más rabia dan: Pagado con un espacio al final es un valor distinto de Pagado para cualquier ordenador, y a simple vista son idénticos. Quita espacios sobrantes de todas las columnas de texto. En una hoja de cálculo eso es una función que se llama ESPACIOS o similar.

Paso 5: los números

Dos cosas que rompen números constantemente:

El separador decimal. En español usamos la coma para decimales. Casi todas las herramientas esperan el punto. Si importas 1.234,56 te puede quedar en 1.234 o en un error.

Los símbolos. Si la columna de importe pone 1.234,56 €, eso no es un número, es texto. Quita los símbolos de moneda, los puntos de millar y deja el número limpio con punto decimal antes de importar.

Y los teléfonos: guárdalos como texto, no como número. Si los dejas como número, el ordenador se come el cero inicial y los prefijos internacionales.

Paso 6: importa una muestra primero

Este paso es el que más gente se salta y el que más disgustos evita.

Coge las primeras veinte filas de tu archivo, guárdalas en un CSV aparte e impórtalas.

Luego mira registro por registro. Las veinte. Comprueba que las tildes están bien, que las fechas coinciden con el archivo original, que los números tienen los decimales correctos y que cada dato está en su columna.

Si algo está mal, borras esos veinte registros, arreglas el archivo grande y repites. Borrar veinte registros son diez segundos. Borrar 3.000 y volver a empezar, con las relaciones ya creadas, es otra historia.

Cuando la muestra salga perfecta, importas el resto.

Paso 7: el orden de importación si hay relaciones

Si estás importando a una base con tablas relacionadas (clientes y pedidos, por ejemplo), el orden importa.

Primero las tablas de las que dependen otras: clientes, productos, proveedores. Después las que apuntan a ellas: pedidos, facturas, tareas.

Y cuando importes las segundas, el campo de enlace se rellena buscando una coincidencia exacta de texto. Si el nombre no coincide al carácter, la herramienta te crea un registro nuevo. Por eso el paso de normalizar nombres es tan importante: es lo que decide si tus 800 pedidos se enganchan a tus 200 clientes o te generan 800 clientes fantasma.

Esta parte del proceso la explico dentro del contexto general en bases de datos y CRM sin código, porque la estructura que elijas condiciona la importación entera.

Lo que se te va a atascar

Los campos vacíos que no son vacíos. Celdas que parecen vacías y contienen un espacio, o el texto "N/A", o un guion. Búscalos y déjalos vacíos de verdad.

Los saltos de línea dentro de un campo. Un campo de notas con varios párrafos rompe el CSV si no está bien entrecomillado. Si tienes campos largos, revisa esas filas una a una.

El límite de la herramienta. Muchas tienen tope de filas por importación o por plan. Si tienes 12.000 registros, quizá tengas que trocear el archivo. Averígualo antes, no a mitad.

La copia de seguridad. Antes de importar sobre datos que ya existen, exporta lo que hay. Siempre. Es un minuto y es la diferencia entre un susto y un desastre.

¿Y ahora qué?

Con los datos dentro y limpios empieza lo interesante: las vistas, las automatizaciones, la app encima.

Pero conviene tener claro que la migración de datos casi nunca es el paso rápido que parece en la web de la herramienta. Hice las cuentas de lo que cuesta de verdad en el coste real de migrar tus datos, y el tiempo de limpieza es siempre mayor que el de configuración.

Si estás pensando en dar el salto y no sabes qué herramientas te convienen ni por dónde empezar, tengo un test corto que te lo aterriza.

Hacer el test de IA