Summary  
This chapter explains how to recognize, convert, and normalize core data types—strings, numbers, dates, booleans, arrays, and objects—in code workflows to prevent type mismatches and ensure predictable behavior.

General domain of usage  
Workflow automation

Data types define **what kind of value** a workflow handles like text, numbers, dates, booleans, lists, objects, or files. Knowing them ensures nodes **read, compare, and transform data correctly** instead of producing silent errors or misrouting logic.

Definition

n8n passes data between nodes as JSON in an **array-of-items** shape. If the type is wrong (string vs number, array vs object), nodes won't behave the way you expect.

Plain text like "hello", "A123", "true" (still text).

ISO timestamp such as "2025-11-05T07:30:00.000Z".

Ordered list like ["AI","automation","ml"].

Structured record:
      {
  "asin": "B0XYZ",
  "price": 19.99,
  "rating": 4.6
}

File data (image, CSV, PDF) stored in a binary field with metadata.

When working with data in n8n, make sure each value is in the right shape before passing it downstream. Clean, normalized, and correctly typed data keeps workflows predictable and prevents silent failures.

- **Coerce data early:** convert strings to numbers before doing math;
- **Normalize text:** lowercase and trim before deduping or routing;
- **Dates:** generate with <code>{{$now}}</code>, compare in IF (Date & Time), reformat with Date & Time node;
- **Arrays:** use real arrays; Split Out to process items and Aggregate/Item Lists to recombine;
- **LLM outputs:** request strict JSON, then validate and normalize before merging.

With all of this, you should confidently recognize and convert data types, handle dates and arrays properly, manage binary files when needed, and quickly resolve type mismatches that disrupt workflow logic.

Which step helps prevent errors when performing math operations in n8n?

n8n es una plataforma de automatización flexible para conectar aplicaciones, transformar datos y crear flujos de trabajo potenciados por IA. Desarrollará fundamentos sólidos a través de ejemplos reales y prácticos, abarcando disparadores, manejo de JSON, teoría de flujo de datos, integración de IA, webhooks y construcciones completas de automatización. El enfoque está en comprender cómo fluye la información a través de un flujo de trabajo y cómo estructurar esa información para que los nodos y las API se comporten de manera predecible. El resultado es la capacidad de diseñar, depurar y entregar automatizaciones confiables que funcionan de extremo a extremo.

Una visión práctica del entorno de n8n, las herramientas principales y el enfoque necesario para desarrollar automatizaciones. Los conceptos incluyen el uso efectivo de IA, la comprensión del flujo de datos a través de los nodos, la importación de plantillas y la transformación de entradas sin procesar en salidas estructuradas.

Una exploración centrada en los componentes esenciales del flujo de trabajo. Disparadores, nodos de manipulación de datos, solicitudes HTTP, webhooks y lógica de control de flujo. El material construye un modelo mental claro sobre cómo se inician las ejecuciones, cómo se estructura la información y cómo se toman las decisiones de enrutamiento.

Un análisis detallado de cómo n8n representa y procesa los datos. Los temas incluyen la estructura JSON, la lectura de cargas útiles completas, la reparación de JSON malformado, el manejo de arreglos y objetos, y el trabajo con archivos binarios. El objetivo es un manejo de datos predecible y confiable en todos los flujos de trabajo.

Una transformación paso a paso de un plan ODT en un esquema estructurado de automatización. El material abarca fuentes RSS confiables, preparación de datos para LLM, generación de tweets con bucles en Airtable, diseño de flujos orientados a resultados y mapeo del flujo de trabajo completo en Miro.

Construcción completa desde el concepto inicial hasta el resultado final. Temas incluidos: estructuración del flujo, normalización de datos de API, bucles, prevención de errores y escritura en Airtable con una automatización refinada que demuestra fiabilidad y claridad de extremo a extremo.

Introduction to Data Types