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Contexto: Se propone un conjunto de opciones que ayudan a determinar el método más adecuado para subsanar en bases de datos de tamaño apreciable, condiciones iniciales de datos faltantes y que serán utilizadas en procesos de investigación. Metodología: El presente artículo aborda una propuesta para el desarrollo y manejo de bases de datos robustas como el caso de registros financieros, enfocándose desde el proceso knowledge discovery in databases (KDD). Resultados: Se desarrolla y prueba una metodología utilizando tres técnicas de imputación en una base de datos construida a partir de 1 253 280 registros financieros de 2238 empresas y que representan siete años de su actividad económica en la localidad de Chapinero, en la ciudad de Bogotá D. C. Conclusiones: Se realiza un comparativo de los métodos de imputación como factor determinante para la elección del método de imputación y consolidación de la base para su posterior uso. Financiamiento: Fundación Universitaria Los Libertadores.