La transformación de grandes cantidades de datos en información útil y conocimiento es una inminente necesidad para la industria de la información. Buscando cubrir esta necesidad surge el proceso de KDD, el cual está compuesto por varias etapas. Dentro de estas etapas se tiene un conjunto conocido como preparación de datos en el cual actualmente se concentra la mayor parte del esfuerzo destinado en las organizaciones al proceso de KDD, esto dificulta considerablemente el desarrollo a fondo de las etapas de adquisición de conocimiento tales como Minería de datos y evaluación e interpretación de patrones. En esta propuesta de tesis se plantea un modelo basado en agentes para dos etapas de la preparación de datos (Recopilación e integración), que permita reducir el esfuerzo asignado a estas etapas, automatizando en la medida de lo posible sus procesos y aumentando la calidad de los resultados de los mismos.