En mantenimiento predictivo, hasta el 60% del esfuerzo se concentra en la preparación de datos. Esto incluye la selección de variables relevantes, la depuración de información, validación de su calidad y la estructuración de los datos operativos para su uso en modelos de inteligencia artificial.