. Si dos seres humanos no pueden estar universalmente de acuerdo en qué constituye el problema, mucho menos en su solución. Lo mismo pasa con las computadoras, son solo una extensión de nuestro cerebro que se encarga de recibir instrucciones y arrojar resultados. Asegúrese de tener claro el “qué” de su problema, facilita mucho el proceso de formular el “cómo” solucionarlo.	tiene, de dónde provienen y su disponibilidad. Estudie también sus metadatos (las características de sus datos) como el tamaño, naturaleza de las variables, alcance, fortalezas y debilidades. Esto para saber el rango de soluciones que cada set de datos pueda ofrecer. Referencias como diccionarios de datos permiten a las demás personas involucradas tener acceso a la información de los datos disponibles.	, identifique qué datos le hacen falta, y una estrategia para dar con estos y consumirlos. También, asegúrese de “limpiar” sus variables para evitar confusiones (empleados repetidos, faltas de ortografía o formatos).Una buena estrategia es crear análisis exploratorios, con datos simulados, para poder justificar la compra u obtención de los datos faltantes.	. Para esto manuales de usuario y guías son muy útiles, más aún cuando es un análisis que se deba repetir periódicamente. Si se tiene la capacidad, hacer un script o código con la solución implementada siempre es la mejor opción, pues con los mismos datos, se va a llegar siempre a los mismos resultados, sin espacio para confusiones o errores de interpretación.	. Muchos clientes tienen diferentes entornos en sus computadoras, muchos no tienen ni siquiera Microsoft Excel en sus computadoras (software que a muchos nos parece imprescindible) o quieren ver sus resultados en su celular o en su computadora con Linux o Mac. Es mejor utilizar archivos en formatos como CSV (archivos separados por coma), .txt (archivos de texto plano), PDF (Formato de Documento Portátil) o HTML (como las páginas web) que independientemente del dispositivo que se utilice los resultados pueden ser fácilmente visibles.