El procesamiento de flujos de información constituye un área de gran relevancia dentro de la gestión de datos, pues sus métodos deben ser ágiles y eficientes para soportar el volumen y la velocidad con la que los datos se generan actualmente. Las técnicas de minería de datos han necesitado adaptarse a estas circunstancias, que no solo afectan al modo en el que se aprende de los datos, sino también a la preparación de los mismos. En este contexto, los sistemas de procesamiento de eventos complejos (CEP) pueden facilitar el tratamiento de los datos en tiempo real. Este trabajo propone abordar el preprocesamiento de flujos de datos mediante CEP. El estudio experimental revela que los datos, convenientemente transformados y enriquecidos con información temporal, mejoran la predicción de los algoritmos de aprendizaje automático.
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