Serie N8N (VI): Entender los datos – cómo fluye la información en un workflow
- josejotxe
- hace 4 días
- 10 Min. de lectura
Hasta ahora hemos creado workflows, triggers y decisiones. Pero hay algo que está presente en absolutamente todos ellos, aunque a veces pase desapercibido: 👉 los datos.
En N8N no se trata solo de conectar nodos. Todo gira en torno a qué datos entran, cómo se transforman y qué datos salen. En este capítulo vamos a centrarnos en entender eso, sin prisas y sin tecnicismos innecesarios.
Nota: el workflow que hemos creado en este artículo está disponible para descarga al final de este artículo.
1 En N8N, todo son datos
Cada vez que un workflow se ejecuta, N8N mueve información de un nodo a otro.
No importa si:
lees un archivo,
llamas a una API,
envías un email,
o tomas una decisión con un IF.
En todos los casos, lo que fluye entre nodos son datos. Entender esto es clave para dejar de ver N8N como una caja negra.
2 Qué es JSON (explicado para humanos)
En N8N, los datos se representan casi siempre en formato JSON.
JSON no es más que una forma estructurada de guardar información, usando pares de:
campo → valor
Por ejemplo:
{
"frase": "Nunca es tarde para ser quien podrías haber sido",
"autor": "George Eliot"
}No es código. No es programación. Es simplemente información ordenada.
Cada nodo de N8N recibe datos en este formato y devuelve datos en este mismo formato, aunque por dentro haga cosas muy distintas.
Entender JSON es importante porque:
es lo que ves en las ejecuciones,
es lo que usan las expresiones ($json.campo),
y es lo que fluye realmente entre nodos.
3 Qué es un item y por qué importa
En N8N, los datos no se procesan “en bloque”. Se procesan item a item. Un item es una unidad individual de datos que fluye por un workflow.
Piénsalo así:
una frase → 1 item
tres frases → 3 items
cien filas en un CSV → 100 items
Cada item es independiente de los demás, aunque visualmente los veas agrupados.
Por qué este concepto es tan importante
Este concepto explica muchas cosas que al principio desconciertan:
por qué un nodo “se ejecuta varias veces”,
por qué un archivo con varias filas genera varios resultados,
por qué un workflow funciona con un dato pero no con muchos.
👉 N8N ejecuta los nodos una vez por cada item, salvo que el nodo esté diseñado para otra cosa.
Ejemplo muy simple
Si después de un nodo tienes estos datos:
[
{ "frase": "Frase 1", "autor": "Autor 1" },
{ "frase": "Frase 2", "autor": "Autor 2" },
{ "frase": "Frase 3", "autor": "Autor 3" }
]N8N lo interpreta como:
Item 1 → Frase 1
Item 2 → Frase 2
Item 3 → Frase 3
Y el siguiente nodo del workflow se ejecutará tres veces, una por cada item.
Idea clave para quedarte
👉 Si hay N items, el nodo se ejecuta N veces.
Este principio explica gran parte del comportamiento de N8N y te ahorrará muchos quebraderos de cabeza más adelante.
4 Leer datos desde un archivo local (Nodo Read/Wrie Files from Disk)
Hasta ahora hemos hablado de datos de forma abstracta. Ahora vamos a trabajar con datos reales, almacenados en un archivo de tu propio ordenador.
Para este ejemplo usaremos un archivo CSV, porque es simple, común y muy fácil de entender.
El archivo de partida
Imagina que tienes en tu PC un archivo llamado frases.csv con este contenido:
frase,autor
"Nunca es tarde para ser quien podrías haber sido","George Eliot"
"La simplicidad es la máxima sofisticación","Leonardo da Vinci"
"La vida es lo que pasa mientras haces otros planes","John Lennon"Cada fila es una frase. Cada columna es un campo.
Todavía no estamos pensando en workflows complejos, solo en una cosa:
👉 leer estos datos dentro de N8N.
Nodo: Read/Write Files from Disk
El primer nodo que usamos es Read/Write Files from Disk.
Con este nodo le decimos a N8N: “Lee este archivo que tengo en mi ordenador”.
Es importante entender qué hace (y qué no hace) este nodo:
✅ Lee el archivo desde el disco
❌ No interpreta todavía su contenido
El resultado de este nodo son datos binarios, es decir, el archivo “en bruto”.
Configuración del nodo
Operation: Read File From Disk
File Selector: frases.csv (ruta y nombre del archivo csv)
Options - Put Output File in Field: data (este es el nombre interno para poder referirnos a los datos binarios leídos)
Por qué aparecen datos binarios
Para N8N, un archivo es primero un conjunto de bytes, no datos estructurados.
Da igual que sea:
CSV
TXT
PDF
imagen
Todos los archivos entran primero como binarios. Más adelante los transformaremos en JSON.
5. De archivo a JSON: convertir datos con Nodo Extract from File
Hasta ahora hemos leído un archivo desde el disco, pero lo que tenemos todavía no son datos utilizables, sino contenido binario. El siguiente paso es transformar ese archivo en datos estructurados que N8N pueda entender y procesar. Para eso usamos el nodo Extract from File.
Qué hace el nodo Extract from File
El nodo Extract from File se encarga de:
recibir datos binarios (un archivo),
interpretar su formato (CSV, TXT, etc.),
y convertir su contenido en JSON.
Es decir, convierte “un archivo en bruto” en "datos estructurados, listos para fluir por el workflow”.
Configuración básica para un CSV
En nuestro caso, la configuración es muy sencilla:
Operation: Extract From CSV
Input Binary Field: data (es el nombre que le dimos al binario del nodo anterior)
Con esto, N8N ya sabe qué tipo de archivo está leyendo y cómo debe interpretarlo. No hace falta ninguna configuración avanzada para este ejemplo.
Qué ocurre al ejecutar el nodo
Cuando ejecutas el workflow y miras la salida del nodo Extract from File, verás algo muy importante:
el resultado ya no es binario,
ahora es JSON,
y aparece como una lista de items.
Cada fila del CSV se ha convertido en un item independiente. Este es el momento en el que muchos conceptos del capítulo empiezan a tener sentido de golpe.
Relación directa con el concepto de item
Aquí puedes ver claramente que:
1 fila del CSV → 1 item
3 filas del CSV → 3 items
Y a partir de ahora, cada nodo posterior se ejecutará una vez por cada item. Esto no es un detalle técnico: es la base de cómo funciona N8N.
6. Ver y entender los items generados
Después del nodo Extract from File, ya no estamos trabajando con archivos ni con binarios. Ahora estamos trabajando con datos reales en formato JSON. Este es el momento ideal para detenerse y observar qué está pasando dentro del workflow.
Qué ves realmente en la salida del nodo
Cuando abres el panel de salida del nodo Extract from File, verás algo parecido a esto:
[
{ "frase": "Nunca es tarde para ser quien podrías haber sido", "autor": "George Eliot" },
{ "frase": "La simplicidad es la máxima sofisticación", "autor": "Leonardo da Vinci" },
{ "frase": "La vida es lo que pasa mientras haces otros planes", "autor": "John Lennon" }
]Aunque visualmente lo veas como una lista, internamente N8N lo interpreta como:
Item 1
Item 2
Item 3
Cada uno con su propio contenido.
Cómo navegar entre items en N8N
En el panel de salida de N8N puedes:
moverte entre items uno a uno,
ver qué datos tiene cada item,
comprobar si todos tienen la misma estructura.
Esto es muy importante, porque muchos errores futuros vienen de asumir que todos los items tienen los mismos datos”. Aquí puedes comprobarlo fácilmente.
Por qué este paso es tan importante
Mirar los items te permite:
entender qué datos tienes realmente,
confirmar que el CSV se ha leído bien,
detectar filas vacías o datos incorrectos,
y anticipar problemas antes de que aparezcan.
👉 Este hábito te ahorra mucho tiempo más adelante.
En la siguiente imagen vemos la salida del nodo Extract from File en formato esquema, tabla y JSON
Idea clave para llevarte
Antes de seguir construyendo un workflow, pregúntate siempre: “¿Qué items están saliendo de este nodo?”. Si sabes responder a eso, el resto del workflow será mucho más fácil de entender.
7. Preparar los datos con Set / Edit Fields
Ahora que ya sabemos qué items tenemos y cómo se ven los datos que fluyen por el workflow, toca un paso muy importante: 👉 ordenar y preparar esos datos. Para eso usamos el nodo Set, también llamado Edit Fields en la interfaz.
Para qué sirve el nodo Set en este punto
El nodo Set nos permite:
quedarnos solo con los campos que nos interesan,
renombrar campos para que tengan sentido,
eliminar información innecesaria,
y dejar los datos listos para otros workflows o pasos posteriores.
No cambia el número de items. Solo cambia la forma de los datos.
Aplicándolo a nuestro ejemplo
Después del nodo Extract from File, cada item tiene algo como esto:
{
"frase": "Nunca es tarde para ser quien podrías haber sido",
"autor": "George Eliot"
}En este ejemplo ya es bastante limpio, pero aun así vamos a usar Set para reforzar el concepto y crear una estructura clara. Hasta ahora hemos leído el archivo CSV que tiene 2 campos (frase y autor). Vamos a quedarnos sólo con la frase.
Configuración nodo Set
Mode: manual mapping
creamos un único campo: frase
Arrastramos desde la izquierda o bien escribimos
name = frase
value = {{ $json.frase }}
El campo autor deja de existir a partir de este punto.
Qué conseguimos con este paso
Después del nodo Set, cada item tendrá esta forma:
{
"frase": "Nunca es tarde para ser quien podrías haber sido"
}Seguimos teniendo:
el mismo número de items,
pero con una estructura mucho más simple.
Esto deja muy claro que:
los datos se pueden transformar,
no estás obligado a mantener toda la información original,
y cada nodo puede redefinir completamente la forma del dato.
Por qué esto es una buena práctica
Usar Set de forma explícita:
hace los workflows más legibles,
facilita el mantenimiento,
evita errores cuando el origen de datos cambia,
y ayuda mucho cuando el workflow crece.
Es una costumbre muy recomendable desde el principio.
Idea clave de este apartado
👉 Set no sirve solo para “ordenar” datos, sino para decidir qué datos siguen vivos en el workflow.
Este concepto es fundamental cuando empieces a trabajar con fuentes de datos grandes o complejas.
8. Convertir los datos en un archivo y guardarlos en disco
Después del nodo Set, nuestros datos ya están limpios y listos, pero siguen siendo datos en memoria, no un archivo. Ahora vamos a hacer algo muy importante: 👉 convertir esos datos JSON en un archivo real.
Vamos a necesitar usar 2 nodos que ya conocemos. Primero convertimos a archivo y luego guardamos el archivo en el disco duro.
Set → Convert to File → Read/Write Files from Disk Paso 1: Convert to File
Añadimos el nodo Convert to File justo después del Set / Edit Fields.
Este nodo se encarga de:
tomar los items (JSON),
convertirlos en un archivo,
y generar un binario que ya puede guardarse en disco.
En nuestro caso, lo configuramos para:
Operation: Convert to JSON
Put Output File in Field: data2 (es el nombre que le damos al archivo binario que generamos)
Qué ocurre en este punto
Hasta ahora teníamos:
{ "frase": "Nunca es tarde para ser quien podrías haber sido" }Ahora tenemos un archivo JSON, con todas las frases dentro, listo para guardarse.
Paso 2: Guardar el archivo en disco
Ahora sí, con un archivo ya creado, añadimos el nodo Read/Write Files from Disk, configurado en modo Write, para guardar el archivo generado en una ruta de tu ordenador.
Configuración nodo Read/Write Files from Disk
Operation: Write File to Disk
File Path and Name: C:\\Users\\josek\\Downloads\\frases.json (ruta local donde guardar el archivo generado, y nombre del archivo)
Input Binary Field: data2 (nombre que le hemos dado al archivo binario genrado en el nodo "Convert to file")
Este nodo simplemente recibe el binario y lo escribe físicamente en el disco.
Archivo final generado
El archivo frases.json tendrá una estructura como esta:
[
{ "frase": "Nunca es tarde para ser quien podrías haber sido" },
{ "frase": "La simplicidad es la máxima sofisticación" },
{ "frase": "La vida es lo que pasa mientras haces otros planes" }
]Estructura final de nuestro workflow
Errores típicos al trabajar con datos y archivos en N8N
Cuando empiezas a trabajar con datos reales (archivos, JSON, items…), es normal encontrarte con comportamientos que no esperabas. La buena noticia es que casi todos los errores vienen de los mismos sitios. Vamos a repasar los más habituales.
1. Pensar que todo es siempre JSON
Uno de los errores más comunes es olvidar que en N8N existen dos tipos de cosas distintas:
datos (JSON, items)
archivos (binarios)
Por ejemplo:
después de Extract from File → tienes JSON
después de Convert to File → tienes un archivo binario
👉 Si intentas escribir datos JSON directamente en disco sin convertirlos antes en archivo, el workflow no funcionará como esperas.
2. No tener en cuenta que hay varios items
Otro error típico es pensar que solo se está trabajando con “un dato”. Si tu CSV tiene 10 filas:
tienes 10 items,
y los nodos posteriores se ejecutan 10 veces.
Esto explica cosas como:
archivos duplicados,
acciones que se repiten,
o resultados inesperados.
Siempre pregúntate: “¿Cuántos items están pasando por aquí?”
3. No mirar la salida de los nodos
Muchas veces el problema no está en la configuración del nodo, sino en lo que realmente recibe.
Antes de asumir que algo falla:
abre el panel de salida del nodo,
revisa los datos,
cambia entre items si los hay.
👉 La interfaz de N8N está pensada para que mires los datos, úsala.
Conclusión
En este capítulo has dado un paso fundamental en tu aprendizaje de N8N: has dejado de pensar en workflows como “cadenas de nodos” y has empezado a verlos como flujos de datos.
Ahora ya sabes que:
en N8N todo son datos en movimiento,
esos datos suelen representarse como JSON,
cada fila o elemento es un item,
los workflows procesan item a item,
y los datos pueden entrar y salir tanto como información como archivos.
Además, has visto un flujo completo y realista:
CSV → binario → JSON → items → datos filtrados → archivo JSON final
Sin programar, sin expresiones complejas y entendiendo en todo momento qué está pasando y por qué.
Esta base es clave para que, a partir de ahora, los workflows más complejos no te parezcan mágicos ni confusos, sino simplemente procesos de datos bien encadenados.
Antes de pasar al siguiente capítulo, te recomiendo algo muy concreto:
👉 Abre el workflow de este artículo y prueba a añadir más filas al CSV, cambiar el nombre de un campo, eliminar el nodo Set y observar qué ocurre o guardar el archivo final en otro formato.
Cuanto más juegues con los datos aquí, más fácil te resultará entender lo que venga después.
🌐 Recursos
Workflow creado en este articulo: LK_n8n_wf_EntenderLosDatos.json
📘 Documentación oficial de N8N
Extract from File👉 https://docs.n8n.io/integrations/builtin/core-nodes/n8n-nodes-base.extractFromFile/
Convert to File👉 https://docs.n8n.io/integrations/builtin/core-nodes/n8n-nodes-base.convertToFile/
Read/Write Files from Disk👉 https://docs.n8n.io/integrations/builtin/core-nodes/n8n-nodes-base.readWriteFile/
Set / Edit Fields👉 https://docs.n8n.io/integrations/builtin/core-nodes/n8n-nodes-base.set/
💙 En Lozkorp de la serie N8N
Serie N8N (I): Automatiza tu mundo. Definición e instalación en local
Serie N8N (II): Interfaz y Configuración – Comprende tu entorno de trabajo
Serie N8N (III): Tu primer workflow real
Serie N8N (IV): Triggers en N8N
Serie N8N (V): Control de flujo – IF, Set y Merge
