El cambio climático significa hacer frente directa o indirectamente a condiciones climáticas extremas para todos. Por lo tanto, analizar datos meteorológicos para crear modelos precisos está adquiriendo más importancia y podría volverse inevitable. Los meteorólogos tienen un amplio conocimiento del dominio sobre los datos meteorológicos pero carecen de habilidades prácticas de análisis de datos. Este documento presenta un método para cerrar esta brecha empoderando a los portadores del conocimiento de los datos para analizar los datos. El sistema propuesto utiliza IA simbólica, una base de conocimientos creada por expertos y un sistema experto de recomendaciones para ofrecer métodos de análisis de datos adecuados o preprocesamientos de datos a los meteorólogos. Este documento analiza sistemáticamente al grupo de usuarios objetivo de los meteorólogos y casos de uso práctico para llegar a un diseño conceptual y técnico del sistema implementado en el prototipo CAMeRI. Los conceptos en este documento están alineados con el Modelo de Referencia AI2VIS4BigData y comprenden una novedosa base de conocimientos de lógica de primer orden que representa métodos de análisis y preprocesamientos relacionados. La implementación del prototipo fue evaluada cualitativa y cuantitativamente. Esta evaluación incluyó validación de recomendaciones para datos del mundo real, un recorrido cognitivo y medición de los tiempos de cálculo de los diferentes componentes del sistema.